Google Career Certificates
Google データアナリティクス プロフェッショナル 4コース 5週目

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Google データアナリティクス

■データアナリストの採用プロセスについて

 ▼レジュメを作成する 
 
 例
  エントリーレベルのデータアナリティクスに
  精通しており、Google データアナリティクス
  プロフェッショナル認定証を取得済です

 ▼レジュメをユニークなものにする

  1. 構造化照会言語(SQL):SQL は、エントリーレベルのデータアナリストにとって極めて重要な基本スキルであると考えられています。
                 SQL はデータベース操作、特にデータベースから情報を取得するさいに使用するものです。
                 毎月、何千件ものデータアナリストの求人が SQL を要件としており、SQL を扱えることは、
                 データアナリストに最も共通するスキルの 1 つです。
  2. 表計算ソフト:SQL が普及しているとはいえ、62% の企業がデータインサイトに表計算ソフトを採用しています。
            データアナリストとして初の仕事で最初に使うデータベースは表計算ソフト形式かもしれません。
            表計算ソフトは、データセットについてのレポートやプレゼンテーションに非常に便利なのです。
            ですから、表計算ソフトを使ったデータ インサイト作成に慣れておくことが重要です。
  3. データビジュアライゼーションツール:データビジュアライゼーションツールは、複雑なデータを単純化し、視覚的に理解できるようにします。
                       データアナリストは、データを収集・分析した後、その結果をレポートし、わかりやすく説明することも仕事です。
                       データ分析に使用される一般的なツールは、Tableau、Microstrategy、Data Studio、Looker、Datarama、Microsoft Power BI など数多くありますが、
                       中でもTableauは使い勝手が良いことで知られており、データ分析初心者の方にはぜひ使っていただきたい
                       ツール です。また、Tableau(タブロー)を扱うスキルを必要とするデータアナリストの仕事は、
                       今後10年間で約34.9%増加するとの調査結果も出ています。
  4. R 言語または Python のプログラミング:PythonやR言語の知識を必要とするエントリーレベルのデータアナリストの職種は
                         全体の3分の1未満であり、プログラミング言語に精通している必要はないかもしれません。
    しかし、R言語やPythonは、キャリアアップのためにぜひ身につけたいスキルです。

職務経験と職務内容を、PAR(Problem=問題、Action=アクション、Result=結果)形式で表しましょう。

例えば、「月に2つのブログを運営した」ではなく、
「戦略的なブログ運営により、マイナーなウェブサイトで 2,000以上の新規クリックを獲得した」と表現しましょう。

■コースチャレンジ
 2回目の挑戦で85%で合格。

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