Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証(Coursera)
Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証は、データ分析という高成長分野での新しいキャリアに必要な力をつけることができる、Googleが考案したGoogle Career Certificatesの一部で、Courseraで受講することができます。
Courseraについて、詳しく知りたい方は以下のブログ記事をご覧ください。
>>コーセラ（Coursera）ー無料？機械学習が学べる？修了証？
>>【学位】Courseraのデータサイエンスの学位、学費無料のUniversity of the People
>>【始め方】Coursera 無料の講座の受け方（日本語対応の選択の仕方も）
【Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証を受けるメリット】
・データに基づいてビジネス上の意思決定を行うためのデータ収集、変換、整理スキルを学ぶことができ、データアナリストとして即戦力となるためのスキルを身につけることができる。
・実際にデータ分析の基礎から自身のキャリアを始めたGoogleの社員、データ分析の分野で数十年の経験を持つGoogleの社員が教えてくれる。
＜修了証の発行条件は以下の①と②を満たす＞
①コースの必須課題すべてに合格する、またはコース合格基準を満たす。各採点課題のスコアの合計が 80% 以上であることが Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証の合格基準。
②認定プログラム受講料（月額 39 USD、大半の受講者は 6 か月以内に修了しています）を支払うか、Coursera Scholarship （英語のみ）を申請して承認を受ける。
Courseraで取得した修了証が現在就職や転職等でどこまで使えるかは未知数ではあります。
しかし、LinkedInで修了証を共有することができますので、そこを参考に採用者を決めている企業には効果があるかと思います。
Google Career Certificatesを日本で開始
Googleは2022年8月29日、キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」を日本で開始しました。
Google Career Certificatesは、IT人材育成ためのオンラインで行うキャリアアッププログラムで、2018年にGoogleが独自に開発したものです。
こちらのプログラムですが、Courseraでは英語のみの受講しかできませんでしたが、日本で始まったGoogle Career Certificatesでは、日本語字幕での受講が可能となりました。
日本リスキリングコンソーシアムとは
日本リスキリングコンソーシアムは、Googleが主幹事を行い、デジタル庁、総務省、経済産業省が協力・後援等を行い、2022年6月16日に発足した新しい団体です。
国や地方自治体、民間企業などが一体となって、日本全国あらゆる人のスキルをアップデートする「リスキリング」に取り組んでいます。
リスキリングとは
経済産業省 / リクルートワークス研究所
新しい職業に就くために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、必要なスキルを獲得する／させること
なんと、日本リスキリングコンソーシアムへの会員登録は無料です！！
登録すると、以下のようなメリットがあります。
・デジタルスキルを中心とした、初級から上級まで（エントリーレベルから高度なAIスキルまで）のプログラムがある
・クラウド、マーケティング、テレワーク・働き方改革、学校教育、インターネットセキュリティ、クリエイティブ、AI、認定書取得、DE＆I、デザイン、データ分析・分析に関して200以上のプログラムを受講可能
・トレーニングプログラムで得たスキルを活かすことのできる就職・転職支援があるだけでなく、副業・フリーランス・アルバイトなどのマッチングの機会の提供もある。
データ分析に興味がある方は、日本リスキリングコンソーシアムを通じて、企業側、受講者側双方の需要が最も高いGoogleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証を申し込んでみてはいかがでしょうか。
Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証のレビューをご覧になりたい方は、以下のブログ記事をご覧ください。
>>【感想】Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証
データ分析・データサイエンスに興味がある方へ
データ分析・データサイエンスを学びたい方向けのブログ記事をまとめていますので、ご興味ありましたらご覧ください。
データサイエンスに興味がある人、データサイエンティストになりたい人、データ分析をはじめてみたい人向けに、学習レベル別にオススメの書籍を紹介しています。
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独学でデータ分析を学ぶにはどうしたらいいかについてもまとめていますのでこちらもご覧ください。
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