Följande artikel hjälper dig: Google Advanced Data Analytics Professional Certificate Review
I den här recensionen får du lära dig allt du behöver veta om Google Advanced Data Analytics Professional Certificate.
Vi har gått igenom kurserna och kommer att förklara vad lektionerna omfattar, vad du kommer att lära dig av varje kurs och hur mycket tid du behöver för att få Google Advanced Data Analytics Professional Certification.
För att hjälpa dig förstå om det här är rätt kurs för dig har vi lagt till flera skärmdumpar för att se hur lärmiljön ser ut och vilken typ av frågor du kan förvänta dig i proven.
Vad är Google Advanced Data Analytics-certifiering?
Google Advanced Data Analytics professionell certifiering är bland de bästa alternativen för att bygga avancerade dataanalysfärdigheter.
Kursen är designad av Googles anställda och det är den avancerade versionen av Google Data Analytics Professional-certifiering.
Det är ett självgående certifikat som du fyller i 100 % online utan att gå i ett vanligt klassrum.
Vem bör följa detta certifikat?
Detta är inte en certifiering för nybörjare. Det är specifikt avsett för dem som har slutfört Google Data Analytics Certificate eller har motsvarande expertis inom dataanalys.
Genom att erhålla detta certifikat kan du förbättra dina dataanalysfärdigheter och erfarenheter för att avancera din karriär till nästa nivå.
När du är klar kan du ansöka om olika jobbroller som senior dataanalytiker, junior dataforskare, datavetenskapsanalytiker och många andra som tjänar en årslön på $120K.
Vad kommer du att lära dig?
Lärandemålen för denna kurs täcker allt en senior dataanalytiker förväntas göra dagligen.
Efter att ha genomfört de sju kurserna som ingår i denna certifiering kommer du att lära dig följande:
- Ha en tydlig förståelse för dataproffsernas roll och ansvar.
- Hur man samlar in, analyserar och tolkar stora mängder data.
- Hur man manipulerar stora datamängder med hjälp av avancerade dataanalystekniker.
- Hur man använder maskininlärning för att lära datorsystem att upptäcka mönster i data.
- Hur man använder prediktiv modellering, regressionsmodeller och experimentell design.
- Hur man använder populära dataanalysverktyg som Jupyter Notebook, Python och Tableau.
- Hur man skapar datavisualiseringar och tillämpar statistiska metoder för att undersöka data.
- Hur man kommunicerar insikter från dataanalys till intresserade parter.
Tidsinvestering och certifiering
Att fylla i Google Advanced Data Analytics-certifikatet kan ta upp till sex månader. Detta förutsätter att du avsätter 10 timmar per vecka för att studera.
Det är en kurs i egen takt; allt material är tillgängligt när du registrerar dig för certifikatet. Det betyder att om du avsätter mer tid kan du slutföra det på kortare tid.
Av erfarenhet räcker det dock att tilldela 2 timmar per dag (endast vardagar) för att smälta lektionerna och göra de praktiska uppgifterna.
Hur mycket kostar Google Advanced Data Analytics-certifiering?
Den totala kostnaden för Google Advanced Data Analytics-certifieringen är 294 USD. Kursen erbjuds av Coursera genom Coursera Plus-prenumerationen.
Google subventionerar prenumerationen, som kostar $49 per månad. I genomsnitt tar det 6 månader (6 X $49) för studenter att slutföra kursen och bli certifierade.
Coursera erbjuder en 7-dagars free prova att granska kursmaterialet innan du förbinder dig till en betald plan.
Certifikatinnehåll för Google Advanced Data Analytics
Google Advanced Data Analytics-certifieringen inkluderar sju onlinekurser.
- Grunderna för datavetenskap
- Kom igång med Python
- Go Beyond the Numbers: Översätt data till insikter
- Statistikens kraft
- Regressionsanalys: Förenkla komplexa datarelationer
- Maskininlärningens muttrar och bultar
- Google Advanced Data Analytics Capstone
Kurs 1: Grunderna för datavetenskap
Foundations of Data Science är den första kursen på din väg mot att bli en Google Data Analytics-certifierad professionell.
Som förväntat förklarar den här kursen i detalj vad certifieringen innehåller och vad du kan förvänta dig av varje kurs. Det ger också en skonsam introduktion till datavetenskapens historia och hur den används i problemlösning idag.
Du kommer också att få en inblick i den nuvarande arbetsmarknaden för datavetenskapsproffs och lära dig vilka analytiska färdigheter som krävs för dataproffs att utföra dataanalys och hur de samarbetar med teammedlemmar.
Det finns 17 betygsatta uppgifter (flervalsquiz) och ett litet projekt att slutföra innan du går vidare till nästa kurs.
Projektet introducerar dig till PACE (Plan, Analyze, Construct, Execute) projektarbetsflöde och hur du använder det för att lösa affärsproblem.
Den totala tiden som krävs för att slutföra den här kursen är 21 timmar, men den kan genomföras på kortare tid, särskilt om du har gjort onlinekurser tidigare.
Några av ämnena är relaterade till tips om hur du kan närma dig ditt lärande och hur du använder verktyg som Excel och Google Docs, och om du är bekant med detta behöver du inte lägga allt för mycket tid på den här kursen.
| Vecka 1 | Introduktion till datavetenskapliga begrepp | 5 timmar |
| Vecka 2 | Effekten av data idag | 4 timmar |
| Vecka 3 | Din karriär som dataproffs | 3 timmar |
| Vecka 4 | Dataapplikationer och arbetsflöde | 6 timmar |
| Vecka 5 | Kurs 1 slutprojekt | 3 timmar |
Kurs 2: Kom igång med Python
Den andra kursen på vägen till att uppnå Googles Advanced Data Analytics-certifiering handlar om Python. Python är ett av de mest populära programmeringsspråken för att utföra dataanalys.
Under vecka 1 får du lära dig hur Python fungerar och vad du kan göra med det.
Du kommer att introduceras till datatyper, objektorienterade programmeringskoncept och Jupyter Notebooks, miljön du kommer att använda för att skriva Python-kod och skapa dina projekt.
Den totala tiden som krävs för att slutföra vecka 1 är 5 timmar, och du måste slutföra 3 betygsatta frågesporter och 3 laborationer utan betyg.
För de uppgraderade labben kan du också se lösningarna.
I vecka 2 kommer du att gå djupare in i programmering och lära dig hur du skapar funktioner, villkorssatser och principerna för att skriva ren kod.
Förutom videorna innehåller läromaterialet flera läsresurser och övningslabb i Jupyter.
Under vecka 3 och 4 kommer du att fortsätta din programmeringsresa och lära dig mer avancerade programmeringskoncept som loopar, datastrukturer, arrayer och viktiga Python-verktyg för avancerad dataanalys som NumPy och pandor.
I vecka 5 måste du slutföra ett obetygat labb. Du kommer att välja ett affärsproblem från en lista med alternativ och använda givna data för att lösa problemet.
Kom igång med Python är en enkel kurs att genomföra, förutsatt att du har lite erfarenhet av programmering. Personer som kan något programmeringsspråk kan slutföra kursen på 15 timmar istället för de 22 timmar som föreslås i inlärningsplanen.
Om du är nybörjare kan du behöva lägga mer tid på det eftersom Python är ett viktigt verktyg för alla professionella dataanalytiker.
| Vecka 1 | Hej, Python! | 5 timmar |
| Vecka 2 | Funktioner och villkorliga uttalanden | 4 timmar |
| Vecka 3 | Slingor och strängar | 5 timmar |
| Vecka 4 | Datastrukturer i Python | 6 timmar |
| Vecka 5 | Kurs 2 slutprojekt | 2 timmar |
För att lära dig mer om Python, besök följande resurser:
Kurs 3: Gå bortom siffrorna: Översätt data till insikter
Den tredje kursen i serien är uppdelad i 5 veckor och den totala tiden att genomföra är cirka 28 timmar.
Det kommer att lära dig grunderna för datarensning och visualiseringar
Vecka 1 har mycket läsning relaterat till Exploratory data analysis (EDA), PACE-ramverket och fallstudier om hur verkliga företag använder dessa metoder för att lösa dataanalysproblem.
Vecka 2 är mer praktisk eftersom du får en chans att använda Python för att utföra flera datamanipuleringsfunktioner som sortering, datarensning och filtrering.
Vecka 3 fortsätter på samma material som vecka 2, som mestadels är labb om hur man använder Python för att manipulera data.
Vecka 4 är mer intressant eftersom du får en chans att arbeta med avancerade datavisualiseringstekniker i Tableau.
Det slutliga resultatet blir en interaktiv USA-karta med platser för blixtnedslag för varje år, vilket är ganska imponerande.
Här är en detaljerad uppdelning av alla lektioner i den här kursen.
| Vecka 1 | Hitta och dela berättelser med hjälp av data | 3 timmar |
| Vecka 2 | Utforska rådata | 8 timmar |
| Vecka 3 | Rensa dina data | 8 timmar |
| Vecka 4 | Datavisualiseringar och presentationer | 5 timmar |
| Vecka 5 | Kurs 3 slutprojekt | 4 timmar |
Kurs 4: Statistikens kraft
The Power of Statistics är den fjärde kursen i Google Advanced Data Analytics Certificate.
Den här kursen lär dig hur du använder Python för statistikanalys. Du kommer att introduceras till begrepp relaterade till statistik, sannolikhet, urval och hypotestestning.
Under vecka 1 kommer du att lära dig om statistikens roll i datavetenskap och hur du använder Python för att beräkna beskrivande statistik.
I labbet kommer du att presenteras med en databas, och din uppgift blir att använda Python för att beräkna medelvärden, medianvärden, minimi- och maximivärden för att avslöja och analysera information från den givna datamängden.
Under vecka 2 kommer du att lära dig om grunderna för sannolikhetsbegrepp. Det första avsnittet är teoretiskt och det andra är praktiskt med Python-labb.
Den totala tiden att genomföra vecka 2 är 7 timmar vilket är en av de tidskrävande veckorna i hela certifieringen.
Vecka 3, 4 och 5 använder ett liknande mönster. De kombinerar teori och laborationer för att hjälpa dig att lära dig om provtagning, konfidensintervall och hypotestestning.
I vecka 6 måste du slutföra kursens slutprojekt. Resultaten inkluderar ett PACE-strategidokument, statistisk analys och sammanfattningsrapportering.
Labbet kommer att ta cirka 1 timme att slutföra.
| Vecka 1 | Introduktion till statistik | 6 timmar |
| Vecka 2 | Sannolikhet | 7 timmar |
| Vecka 3 | Provtagning | 6 timmar |
| Vecka 4 | Konfidensintervall | 4 timmar |
| Vecka 5 | Introduktion till hypotesprövning | 6 timmar |
| Vecka 6 | Kurs 4 slutprojekt | 4 timmar |
Kurs 5: Regressionsanalys: Förenkla komplexa datarelationer
Det här är den femte kursen på din väg mot att uppnå Google Advanced Data Analytics-certifieringen.
Huvudfokus för denna kurs är regressionsanalys. Jämfört med de andra kurserna är detta den svåraste kursen att gå igenom eftersom den berör avancerade dataanalysämnen.
Kursen sträcker sig över 6 veckor och tar cirka 30 att genomföra.
Under vecka 1 lär du dig att bygga regressionsmodeller och bättre förstå linjär och logistisk regression.
I vecka 2 får du lära dig hur du använder datamodellering för att beskriva komplexa datarelationer och hur du bygger en enkel linjär regressionsmodell i Python.
Vecka 3 går djupare in i regression, och i synnerhet kommer du att lära dig hur multipel regression bygger på enkel linjär regression vid varje steg i modelleringsprocessen.
Vecka 4 är praktisk och kommer att lära dig hur du använder hypotestestning för att utforska ytterligare två statistiska test: Chi-kvadrat och variansanalys (ANOVA).
Du kommer att lära dig hur dataproffs analyserar olika datatyper med dessa tester. Du kommer också att göra din egen analys som en del av den här kursens labbarbete.
Under vecka 5 får du lära dig hur du bygger en binomial logistisk regressionsmodell och hur dataproffs använder denna typ av modell för att få insikter från sina data.
För att slutföra den här kursen måste du bygga en regressionsmodell för att analysera en arbetsplatsscenariodatauppsättning för kursens slutprojekt, vilket kan ta cirka 5 timmar att slutföra.
| Vecka 1 | Introduktion till komplexa datarelationer | 3 timmar |
| Vecka 2 | Enkel linjär regression | 7 timmar |
| Vecka 3 | Multipel linjär regression | 5 timmar |
| Vecka 4 | Avancerad hypotestestning | 4 timmar |
| Vecka 5 | Logistisk tillbakagång | 5 timmar |
| Vecka 6 | Kurs 5 slutprojekt | 5 timmar |
Kurs 6: Maskininlärningens muttrar och bultar
The Nuts and Bolts of Machine Learning är den sjätte och sista kursen för denna certifiering, är den överlägset mest intressanta.
I den här kursen kommer du att lära dig de grundläggande begreppen maskininlärning och hur du använder den för att lösa datavetenskapliga problem.
Under vecka 1 kommer du att introduceras till maskininlärning och hur det fungerar. Du kommer att lära dig vad maskininlärning kan göra med data och hur man bygger etiska modeller.
Under vecka 2 får du lära dig hur du planerar ett maskininlärningsprojekt och hur du använder Python för att utföra funktionsteknik.
Under vecka 3 och 4 kommer du att utforska andra typer av maskininlärning, särskilt oövervakad och övervakad inlärning. Du måste genomföra flera praktiska laborationer som tar cirka 3 timmar.
Under den sista veckan av den här kursen får du en chans att arbeta med ett projekt om att tillämpa olika maskininlärningsmodeller på en arbetsplatsscenariodatauppsättning.
Här är ett exempel på hur koden du måste skriva som en del av kursens slutprojekt.
| Vecka 1 | De olika typerna av maskininlärning | 5 timmar |
| Vecka 2 | Arbetsflöde för att bygga komplexa modeller | 7 timmar |
| Vecka 3 | Oövervakade inlärningstekniker | 5 timmar |
| Vecka 4 | Trädbaserad modellering | 12 timmar |
| Vecka 5 | Kurs 6 slutprojekt | 5 timmar |
Kurs 7: Google Advanced Data Analytics Capstone
När du kommer till den här punkten är det 10 timmar kvar till att du får ditt Googe Advances Data Analytics-certifikat.
Detta är den sista kursen, och det är din chans att visa dina färdigheter och skapa en fallstudie för din portfölj.
olikt andra Google karriärcertifieringarär slutstensprojektet för detta certifikat valfritt, och att välja om du vill slutföra det eller inte påverkar inte din förmåga att ta emot ditt certifikat.
Men genom att slutföra projektet kommer du att ha ett helt dataanalysprojekt från början till slut för att visa upp ditt CV och dela med potentiella arbetsgivare.
Scenariot för capstone-projektet är också ganska intressant. Du arbetar som dataspecialist för en fiktiv Frech-baserad tillverkare av alternativa energifordon. Din uppgift är att analysera resultaten av en nyligen genomförd medarbetarundersökning och utveckla idéer för att öka medarbetarnas behållning.
Förutom att jobba med capstone-projektet får du i vecka 2 tips om hur du förbereder ditt CV och söker dataanalytikerjobb.
Under vecka 3 får du lära dig hur du får tillgång till ditt digitala märke och certifikat och även svarar på en enkät.
Här är en uppdelning av de 10 timmarna av den sista kursen.
| Vecka 1 | Capstone-projektet | 5 timmar |
| Vecka 2 | Datafokuserade karriärresurser | 4 timmar |
| Vecka 3 | Sätt ditt Advanced Data Analytics-certifikat att fungera | 1 timme |
Google Advanced Data Analytics certifieringsprov
För att få Google Advanced Data Analytics Professional Certificate måste du slutföra lektionerna i de sex kurserna i certifieringsvägen, inklusive alla markerade frågesporter och laborationer.
Som nämnts ovan är slutstensprojektet (Kurs 7) valfritt.
Frågesporterna är enkla att göra och enkla. Nedan följer ett par exempel på frågor för att förstå hur proven ser ut.
Du måste klara varje frågesport med ett godkänt resultat på 80 % och högre. Om du misslyckas med ett quiz kan du göra om det inom 24 timmar.
Hur svårt är Google Advanced Data Analytics-certifieringen?
Google Advanced Data Analytics Certification är inte svårt att få, men det tar tid och ansträngning att förstå de avancerade dataanalyskoncepten.
Det är inte en certifiering för nybörjare. För att följa lektionerna måste du fylla i Google Data Analytics-certifikatet (ingångsnivå) eller ha viss arbetserfarenhet av dataanalys.
Googles instruktörer gjorde ett bra jobb med att förklara hur dataanalys fungerar, men för att bli expert måste du träna mycket och spendera timmar utanför den tid som krävs för att slutföra kurserna.
Om ditt mål är att använda certifieringen för att få ett högbetalt jobb inom dataanalys, räcker det inte att bara klara proven och få certifieringen.
Du måste se till att du vet hur du använder de olika modellerna och Python-kodningen för verkligt dataanalysarbete.
Är Google Advanced Data Analytics-certifieringen värt det?
Certifikatet Google Advanced Data Analytics är för närvarande en av de mest prestigefyllda certifieringarna du kan göra om du vill göra karriär som dataanalytiker.
Genom de sju kurserna kommer du att bygga efterfrågade avancerade färdigheter som statistisk analys och Python-programmering, och du kommer att lära dig hur du använder maskininlärning för att lösa verkliga dataanalysproblem.
När du är klar kan du ansöka om olika jobb på seniornivå och arbeta som datavetare och tjäna en medialön på $118 000 årligen.
Som innehavare av ett Google-karriärcertifikat kan du få kontakt med över 150 amerikanska arbetsgivare som söker efter specialiserade anställda.
Andra Google Career-certifieringar
Google Advanced Data Analytics Certification är en professionell certifiering som erbjuds i Google Career Certification-program. Programmet innehåller ytterligare fem kurser.
Du kan läsa våra detaljerade recensioner av alla Google-certifieringar för att avgöra vilken som är den bästa certifieringen för dig,
Du kan också överväga annat Google-certifieringar som täcker en rad ämnen.
Andra dataanalyscertifieringar värda att eftersträva
Google Data Analytics Professional-certifiering – Det här är en certifiering för nybörjare inom dataanalys. Om du börjar nu är det här certifieringen du ska göra först, och sedan göra Google Advanced Data Analytics-certifieringen.
IBM Data Science Professional Certificate – denna dataanalyscertifiering som erbjuds av IBM är värd att överväga om du inte vill göra Google-certifieringarna.
Bästa dataanalyscertifieringar – en lista över de bästa certifieringarna inom dataanalys på marknaden idag.
