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4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする · LearnSpace
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courseraАнализ данных

4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

Курс от Google
Начальный≈ 22.2 чЯпонский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの 4 つめのコースです。このコースでは、1~3 つめのコースで学んだトピックの理解を深めながら、表計算ソフトや SQL を使ったデータのチェックやクリーニングの方法、またデータクリーニング結果の検証やレポートの作成方法についても学びます。また、現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。 この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。 このコース修了後の目標は以下の通りです。 - データ完全性を確認する方法を学ぶ。 - 表計算ソフトを使ったデータクリーニングの方法を学ぶ。 - データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成できる。 - データクリーニングと変換に基本的な SQL 関数を当てはめることができる。 - データクリーニングの結果を検証する方法を理解する。 - データクリーニングのレポートの要素と重要性を理解する。

Навыки, которые вы освоите

Data CleansingSQLData ValidationData TransformationSpreadsheet SoftwareData QualityData IntegrityStatistical Hypothesis TestingSampling (Statistics)Sample Size DeterminationProbability & StatisticsGoogle Sheets

Программа курса

6 модулей · 103 учебных материалов

01完全性の大切さ25 материалов

完全性の追及

はじめに:完全性の確保ВидеоコースのシラバスЧтение交流してみようОбсуждение振り返り:データ アナリティクス認定ロードマップPLUGIN

データ完全性と分析の目的

Учитесь у экспертов

Google Career Certificates

Преподаватель курса

4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
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Обучение на Coursera

≈ 22.2 ч

6 модулей

Язык: Японский

Субтитры: Английский

Часть программы вашего университета
なぜデータ完全性が重要なのかВидео
データ完全性とコンプライアンスЧтение
目的とデータ完全性の両立Видео
目的とデータの整合性 Чтение
データ完全性と分析の目的に関する知識をテストするЗадание

不十分なデータをどうするか

不十分なデータへの対応Видеоデータに問題が見つかった時の対処法Чтениеサンプル サイズの重要性Видеоサンプルサイズの計算Чтение振り返り:クリーニング前の取り組みが重要な理由 Задание不十分なデータに関する知識をテストするЗадание

データをテストする

統計的検定力を活用するВидеоデータがない場合の対処法Чтение最適なサンプル サイズを決定するВидеоサンプル サイズの計算Чтениеデータ テストに関する知識をテストするЗадание

誤差の範囲について考える

データの信頼性を評価するВидео誤差の範囲についてЧтение誤差の範囲に関する知識をテストするЗадание

ウィークリー チャレンジ 1

用語集:用語と定義Чтениеウィークリー チャレンジ 1 Задание
02クリーンデータの美しさ22 материалов

データクリーニングは不可欠

データクリーニングをしましょうВидеоデータクリーニングの重要性Видеоアンジー:データクリーニングが好きな理由Видеоダーティデータとは?Чтениеダーティデータの把握と修復Видеоデータ完全性:「クリーン」と「ダーティー」PLUGINクリーンデータとダーティデータに関する知識をテストするЗадание

データクリーニングを始める

データクリーニングのツールとテクニックВидео複数のソースからのデータクリーニングВидеоデータクリーニングに潜む落とし穴Чтение実践編:表計算ソフトを使ったデータクリーニングЗаданиеデータクリーニングに関する知識をテストするЗадание

表計算ソフトでデータクリーニングする

表計算ソフトのデータクリーニング機能Видеоデータクリーニングプロセスの最適化Видеоワークフローの自動化Чтениеさまざまな視点からデータを見るВидеоさらなるデータクリーニングの手法Видео実践編:表計算ソフトの関数を活用したデータクリーニングЗадание学習ログ:データクリーニングのアプローチを確立するЧтение

ウィークリー チャレンジ 2

用語集:用語と定義Чтениеウィークリー チャレンジ 2Задание
03SQL でデータクリーニングをする22 материалов

SQL を使ったデータクリーニング

SQL を使ったデータクリーニングВидеоサリー:SQL への愛ВидеоSQL の機能を理解するВидеоジュニア データアナリストとして SQL を活用するЧтение表計算ソフトと SQL の違いВидеоSQL の方言とその活用法Чтение実践編:SQL データ処理時間ЗаданиеSQL に関する知識をテストするЗадание

基本的な SQL クエリの習得

オプション:顧客データセットを BigQuery にアップロードするЧтениеよく使われる SQL クエリВидеоエヴァン:SQL を楽しむ ВидеоSQL を使った文字列変数のクリーニングВидео実践編: SQL を使用したデータクリーニングЗаданиеSQL クエリに関する知識をテストするЗадание

データを変換する

オプション: 店舗取引データセットを BigQuery にアップロードするЧтение高度なデータクリーニング関数 その 1Видео高度なデータクリーニング関数 その 2ВидеоSQL コードのデバッグ ОбсуждениеSQL を活用したデータクリーニングPLUGIN振り返り:SQL に関する課題Задание

ウィークリー チャレンジ 3

用語集:用語と定義Чтениеウィークリー チャレンジ 3Задание
04クリーニングの結果を検証し、レポートする14 материалов

手動でのデータクリーニング

結果の検証とレポートВидеоクリーニングとデータの期待値Видеоデータクリーニングの最終ステップВидеоデータクリーニングの検証:チェックリストЧтение手動データクリーニングの知識をテストするЗадание

クリーニングの成果とプロセスの文書化

クリーニングの変遷を捉えるВидео変更ログを導入するЧтение振り返り:変更ログを作成するЗаданиеなぜ文書化が重要なのかВидеоフィードバックとクリーニングВидеоデータクリーニングをスピーディーに行うための高度な関数Чтениеクリーニングプロセスの文書化に関する知識をテストするЗадание

ウィークリー チャレンジ 4

用語集:用語と定義Чтениеウィークリー チャレンジ 4Задание
05オプション:レジュメにデータを追加する15 материалов

データアナリストの採用プロセス

データアナリストの採用プロセスについて Видеоデータアナリストの就職・転職活動プロセスВидеоレジュメを作成するВидео実践編:レジュメを作成するЗадание

データアナリストのレジュメの要素を理解する

レジュメをユニークなものにするВидеоジョセフ:データ産業における黒人・アフリカ系アメリカ人のインクルージョンВидеоYouTube で CareerCon の資料を見るЧтение実践編:レジュメにスキルを追加するЗадание

レジュメで経験を際立たせるには

過去の職務経験を活かすВидеоケイト:データアナリストとしての私のキャリアパスВидеоレジュメにプロとしてのスキルを追加するЧтениеレジュメにソフトスキルを追加するЧтение実践編:レジュメに経験を追加するЗадание

興味のある分野を探る

興味のある分野は?Видеоレジュメのベストプラクティスを共有するОбсуждение
06*コース チャレンジ*5 материалов

*コース チャレンジ*

用語集:用語と定義Чтениеコース チャレンジに向けてВидео*コース チャレンジ*Заданиеおめでとうございます! Видео次回に向けてЧтение
表計算ソフトのデータクリーニングに関する知識をテストするЗадание