Google 資料分析專業證書

踏上資料分析生涯的快車道。在此證書計劃中，您將學習所需的技能，並獲得 Google 專家的人工智慧培訓。按照您自己的步調學習，無需學位或經驗。

關於此專業課程

準備好在蓬勃發展的數據分析領域開啟全新職業生涯吧！無需經驗或學位。接受Google設計的專業培訓，並有機會與頂尖雇主建立聯繫。在美國，數據分析領域有超過 27 萬個職缺，入門薪資中位數為 9.7 萬美元¹。

資料分析是指收集、轉換和組織數據，從而得出結論、進行預測並推動明智的決策。

透過九門課程，掌握市場急需的技能，為入門級工作做好準備。您將向Google員工學習，他們紮實的數據分析基礎為他們自己的職業生涯奠定了基礎。每週只需不到 10 小時，您即可在 6 個月內完成證書課程。

完成課程後，您可以直接申請谷歌以及包括德勤、塔吉特、威瑞森和谷歌在內的 150 多家美國雇主的職位。

75% 的 Google 職業證書畢業生在 6 個月內報告了積極的職業成果，例如新工作、晉升或加薪。²

在此處查看所有 Google 職業證書。

¹Lightcast™ 美國職缺（2022 年：2022 年 1 月 1 日 – 2022 年 12 月 31 日）

²基於計畫畢業生調查，美國 2022

應用的學習專案

課程包含超過 180 小時的教學和數百個基於實踐的評估，幫助您模擬真實世界的數據分析場景，這些場景對於職場成功至關重要。課程內容互動性強，由擁有數十年數據分析經驗的 Google 員工獨家開發。透過影片、評估和實踐操作相結合的方式，您將了解分析工具和平台，以及入門級工作所需的關鍵分析技能。

您將獲得的技能包括：資料清洗、問題解決、批判性思考、資料倫理和資料視覺化。

您將學習的平台和工具包括：簡報、電子表格、SQL、Tableau 和 Python。

除了專家培訓和實踐專案外，您還將完成一個案例研究，您可以將其分享給潛在雇主，以展示您的新技能。學習頂尖雇主目前正在尋找的實用技能。

到官方網站了解本課程與上課

你將學到的內容：

深入了解初級或助理數據分析師日常工作中使用的實踐和流程
學習關鍵的分析技能（資料清洗、分析和視覺化）和工具（電子表格、SQL、Python、Tableau）
了解如何清洗和整理資料以進行分析，並使用電子表格、SQL 和 Python 完成分析和計算
學習如何在儀表板、簡報和常用視覺化平台中視覺化和呈現資料結果

你將獲得的技能：

資料分解	資料清洗	資料倫理	數據呈現
數據敘事	資料結構	數據驗證	檔案管理
互動式數據視覺化	訪談技巧	物件導向程式設計 (OOP)	抽樣（統計學）
試算表軟體	利害關係人溝通	資料視覺化	網路形象

字幕

英文

製作方

Google

Google Career Certificates 是 Grow with Google 的一部分，該計劃借鑒了 Google 20 年建構產品、平台和服務以幫助人們和企業發展的歷史。通過此類計劃，我們的目標是幫助所有人——今天將加入勞動力和將推動未來勞動力的學生——獲得 Google 最好的培訓和工具，以發展他們的技能、職業和事業。

「與 Google 一起成長」計畫依托 Google 數十年來打造產品、平台和服務，助力個人和企業成長的經驗。我們的目標是幫助所有人——包括當今的職場人士和未來職場主力軍——都能獲得 Google 最優質的培訓和工具，從而提陞技能、發展事業並壯大企業。

第 1 門課程基礎 : 資料，到處都是資料

你將學到的內容：

定義並解釋資料分析中的關鍵概念，包括資料、資料分析和資料生態系統。
進行分析思維自我評估，並舉例說明分析思考的應用。
探討電子表格、查詢語言和資料視覺化工具在資料分析中的作用。
描述資料分析師的角色，並具體說明其工作。

你將獲得的技能：

資料分解	數據驅動決策	資料倫理	SQL
分析技能	試算表軟體	Tableau 軟體	資料處理
資料共享	分析	查詢語言	數據素質
資料視覺化	資料清洗	資料視覺化軟體

第 2 門課程提出問題以做出資料驅動的決策

你將學到的內容：

解釋問題解決路線圖如何應用於典型的分析情境。
討論數據在決策過程中的應用。
示範如何使用電子表格完成資料分析師的基本任務，包括資料輸入和整理。
描述結構化思考的關鍵概念。

你將獲得的技能：

利害關係人管理	數據驅動決策	儀表板	SMART目標
分析	問題解決	溝通策略	利害關係人溝通
資料輸入	資料分解	量化研究	預期管理
分析技能	試算表軟體

第 3 門課程為探索準備資料

你將學到的內容：

解釋在製定資料收集決策時需要考慮哪些因素。
討論有偏數據和無偏數據的差別。
描述資料庫，並參考其功能和組成部分。
描述組織資料的最佳實務。

你將獲得的技能：

SQL	關聯資料庫	資料收集	資料倫理
檔案管理	元資料管理	非結構化數據	資料安全
資料儲存	數據品質	資料存取	資料管理
資料庫	Google 試算表	數據導入/匯出

第 4 門課程將資料從髒資料處理到乾淨資料

你將學到的內容：

定義不同類型的資料完整性，並識別資料完整性風險。
應用基本的 SQL 函數清理資料庫中的字串變數。
編寫用於資料庫的基本 SQL 查詢。
描述驗證資料清理結果的過程。

你將獲得的技能：

資料清洗	資料品質	資料完整性	SQL
資料轉換	Google Sheets	試算表軟體	數據驗證
抽樣（統計）	樣本量確定	分析

第 5 門課程分析資料回答問題

你將學到的內容：

討論在分析之前使用排序和篩選功能整理資料的重要性。
轉換和格式化資料。
運用函數和語法建立 SQL 查詢，以合併來自多個資料庫表的資料。
描述如何使用函數對電子表格中的資料進行基本計算。

你將獲得的技能：

SQL	資料處理	試算表軟體	數據透視表和圖表
數據驗證	Excel 公式	Google 試算表	資料合成
資料庫管理	資料整合	使用者回饋	資料轉換
資料品質	數據合併	查詢語言	資料分解
分析技能

第 6 門課程透過視覺化藝術分享資料

你將學到的內容：

描述如何使用資料視覺化來闡述資料和資料分析結果。
識別 Tableau 作為資料視覺化工具，並了解其用途。
解釋什麼是數據驅動的故事，包括其重要性和特徵。
解釋有效演示的原則和實踐。

你將獲得的技能：

設計元素與原則	互動式資料視覺化	網頁內容無障礙指南	色彩理論
提升用戶參與度	資料視覺化軟體	數據分析	數據敘事
數據呈現	簡報	儀表板創建	Tableau 軟體
資料視覺化	資料分析	分析技能

你將學到的工具：

儀表板

第７門課程使用 Python 程式進行資料分析

你將學到的內容：

解釋資料專業人員如何使用 Python
探索 Python 的基本建構模組，包括語法和語義
理解循環、控制語句和字串操作
使用資料結構來儲存和組織數據

你將獲得的技能：

Python 程式設計	Pandas（Python 套件）	Numpy	物件導向設計( OOP )
程式碼重用性	分析( Analytics )	腳本( Scripting )	資料分析( Data Analysis )
資料結構	資料處理	分析技巧	程式設計原理
資料清洗

第８門課程 Google Data Analytics Capstone：完成案例研究

你將學到的內容：

識別已完成案例研究的關鍵特徵和屬性。
將資料分析流程的相關實務和步驟應用於給定的資料集。
探討在與招募人員和潛在雇主溝通時如何使用個案研究/作品集。
透過向Google專家學習人工智慧技能，獲得競爭優勢。

新的 AI 技能：

利用 AI 提升您的資料分析技能
在 AI 的幫助下清理和準備資料
利用 AI 整理資料和建立公式
利用 AI 協助您提出更有效的問題
使用 AI 建立引人入勝的資料可視化
利用 AI 改善 R 程式碼

你將獲得的技能：

案例研究	人工智慧	試算表軟體	分析（ Analytics）
資料處理	網路存在	簡報	投資組合管理
資料分析	資料視覺化	分解	人工智慧賦能
LinkedIn	資料清洗	分析能力	資料視覺化軟體
面試技巧