Googleデータアナリティクスの資格を取得！

皆さん、こんにちは！

データ分析初心者のホヴィンチです。

最近、データ分析の重要性が高まっており、多くのビジネスパーソンがスキルアップを目指しています。

Googleデータアナリティクスは、そんな方々向けの人気のオンライン学習プログラム。

そして先日、ついにGoogleデータアナリティクスのすべてのコースを修了し、資格を得ました！

今回は、最後のコースであるコース8で学んだ内容を、超初心者視点で分かりやすくお届けします。

（過去分はこちら→ コース１、２、３、４、５、６、７）

1. ポートフォリオの作成

データアナリストの仕事に応募するさいのポートフォリオは、ケーススタディにもとづいたものが多いようです。

この講座では、2つのケーススタディが用意されており、それらのうちの一つを選択できます。

または、自分でケーススタディをさがしてくる、ということを選べます。

ポートフォリオが完成したら、GitHub、Kaggle、Tableau、Mediumなどに作品をアップします。

おそらく、ほとんどの方がGitHubかKaggleを選ぶと思うので、この二つでポートフォリオ管理するのに、以下のガイドが役立ちます。

・8 steps to publishing your portfolio on GitHub（GitHub でポートフォリオを公開するための 8 つのステップ）：こちらはポートフォリオ用のリポジトリを作成するためのガイドです。）

・Kaggle Kernels Guide for Beginners（初心者のための Kaggle Kernels ガイド）:

個人的には、このポートフォリオづくりはスキップしました。（スキップしても資格取得ができます）

もしも実際にデータアナリストの仕事を応募するときには、ここに戻ってポートフォリオづくりをしたいと思います。

2. 面接のながれ

データアナリストの場合、一般的な面接のプロセスは以下の4つのステージに分かれています。

1/ 自己紹介：

このすーてじでは、採用担当者に自分を知ってもらうことが目的です。

ポートフォリオとレジュメを用意し、そのどちらでも具体例を用いて自分の資格や経験、スキルについて簡潔に話せるよう準備が必要になります。

↓

2/ スキルテスト（ケーススタディ）：
同僚となるデータアナリストやデータエンジニアが担当し、SQLやプログラミングのスキルをテストするための技術的なアセスメント、また、ケーススタディや行動学にもとづくテストがおこなわれます。

↓

3/ 適性確認：

求職者と職場のカルチャーとの相性を判断するために、追加で面接が行われます。

この適性確認はオプションで、実施していない企業もあるようです。

自己紹介の面接と同様、必要に応じてポートフォリオやレジュメから例を挙げながら、より深く自分自身について話す準備が必要です。

↓

4/ 意思確認：

内定通知か不採用通知を受ける、あるいは連絡なしのいずれかになるはずです。

ここでもし内定通知を受けた場合、アメリカの企業ならば、雇用契約の内容の交渉にうつります。

おもしろかったのが、給料交渉の面接が、本講座の教材にふくまれていたこと。（さすがアメリカ！）

外資系の企業をうけた場合の実際の交渉の際に、とても参考になりそうです。

必要であれば検討する時間をもらい、適正な給与や福利厚生についてよく調べ、オープンな姿勢を保ちつつ妥協しないようにするのが重要です。

3. 英語での応募対策：Big Interview のプラットフォーム

新しい仕事にゲットするためには、面接を成功させるための準備が大切。

そこで役に立つのが、オンライン面接準備プラットフォームの Big Interview です。

GoogleはこのBig Interviewと協力し、データアナリティクスを学ぶ人のためのインタラクティブな面接ツールを作成したようです。

しかもこのツールは、Googleデータアナリティクスのプログラムの一部として、一年間無料で活用できます。（通常月額 79 ドル）

ぼくは使う予定がありませんが、外資系の仕事に応募する人には役にたつツールだと思いました。

まとめ

Googleデータアナリティクスのコース8を受講することで、ポートフォリオの作成方法と、面接での準備を学びました。

コース7にかかった時間は「5.5時間」ほどで、これまでに学習したトータルは「80.5時間」ほど。

一日一時間取り組むとすると、約90日かかることになります。

ぼくの場合、途中でKindle出版に全フォーカスするために、この資格取得にとりくんでいない期間があったので、約4か月もかかりました。（今年の3月16日にはじめて、資格を取得したのが7月18日）

個人的には、たくさんのデータのなかから、パターンを見つけるといった「データ分析」は自分にあっているように思えました。

それに、ビジュアライゼーションも大好きです。

ここで習ったことをどのように自分のキャリアにつなげていくのか、悩みどころなのですが、Googleデータアナリティクスは、上級コースも存在するので、今後このコースを受けるかどうか考えています。

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