原文：
www.kdnuggets.com/2023/01/google-data-analytics-certification-review-2023.html
什么是谷歌数据分析认证？更重要的是，它在 2023 年仍然值得获得吗？随着职业领域的变化、技术裁员的冲击以及技术的发展，谷歌数据分析认证是否能够成为获得工作的万能解决方案？
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业的快车道。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析水平。
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT 需求。
这里有一句话总结：谷歌数据分析认证是一个课程，它教你数据分析，包括数字和业务方面。
更深入地讲，它旨在教授完全的新手如何进行基本的数据分析。它是一个完全远程的课程，每周需要大约 10 小时的学习，总计 181 小时。谷歌通过 Coursera 提供此课程。平均而言，学生需要八个月才能获得认证，这使得课程费用约为$312（八个月 x $39/月的 Coursera Plus 订阅）。
那么，这个课程值得吗？它真的值$312 吗？这都取决于你想用谷歌数据分析认证来做什么。
课程结束时，谷歌承诺你将会：
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理解入门级数据分析师在日常工作中使用的实践和流程。
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学习关键的分析技能，获得初级数据分析师职位，例如数据清理、分析和可视化。
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熟悉电子表格、SQL、R 编程和 Tableau 等工具和语言。
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了解如何清理和组织数据以进行分析。
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了解如何使用电子表格、SQL 和 R 编程进行分析和计算。
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能够在仪表板、演示文稿和其他常用的可视化平台上可视化和展示数据发现。
他们还提供认证后的职业帮助，例如将你与他们的招聘合作伙伴联系起来。谷歌为他们的数据分析课程自豪地提供了 150 个招聘合作伙伴。
适合谁？
如果你正在寻找一个数据分析的入门职位，这个课程是一个很好的第一步，值得你花费约$300。
如果你想获得一份工作、寻求更有经验的职位或接触高级概念，这仍然是一个好的第一步，但其他工具和课程可能更适合你。
简而言之，谷歌数据分析认证教你如何成为一名入门级数据分析师。
然而，它并不教你如何找到工作——获取面试机会、应对面试问题、撰写简历或制作一个出色的作品集。它也非常基础，不会涉及高级概念。
让我们深入探讨谷歌数据分析认证的完整回顾。
在八个部分中，谷歌数据分析认证将教你如何：
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执行作为初级数据分析师所需的所有任务
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清洗数据，进行分析，进行可视化和展示
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使用 R、SQL 和 Tableau 等工具处理数据
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使用电子表格进行复杂计算
让我们看看这八门课程如何分解。
这门课程是你接触数据分析世界的第一步。它需要 21 小时的学习，谷歌将其进一步分为五个部分。
到本课程结束时，你将理解数据分析是什么。你还将熟悉数据分析的日常任务和工具。
你可以期待在这一部分进行六个评分多选题考试，以证明你的掌握程度。
第一门课程主要向外行介绍数据分析。这门课程是你开始学习实际技能的地方。预计这门课程需要大约 19 小时。
很多初学者未意识到数据分析中有多少是知道正确的思维方式。能够编码是不够的——你需要真正的分析思维才能成功。这就是这门课程教你的内容。
你将学习如何提出有效的问题，如何做出数据驱动的决策，电子表格的基础知识，以及如何优先考虑利益相关者。
你将通过五个评分测验进行测试。
准备好开始编码了吗？这门课程适合你。在两门主要理论课程之后，你将开始学习 SQL 和电子表格。
在 21 小时内，你将学习数据类型和结构、如何使用 SQL 提取数据、如何使用电子表格进行分析和展示发现，并熟悉数据库等工具。
你还会进行一些理论学习：你将学习关于偏见、伦理、可信度和访问的知识。你还会了解信息安全——本课程涵盖了如何组织和保护数据。
你将参加五个多项选择题测验，以展示你的理解。
大学没有为我准备好这些知识，所以我很高兴 Google 数据分析认证能做到这一点：数据不会完全干净、准备好供分析。大量的数据分析工作是将数据调整到合适的状态。
本课程完全讲解了如何使用电子表格和 SQL 来清理和组织你将来要分析的数据。在超过 23 小时的学习中，包括四个测验和一个实践课程挑战，你将学习如何从头到尾清理数据。课程将带你完成一些实际示例，所以应该比较直观。
到目前为止，我们已经完成了课程的一半。现在，我们进入实际分析的部分。最后，你将使用高级公式和 SQL 查询来进行复杂的数据计算。
本课程涵盖了：
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数据组织
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格式化和调整数据
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数据聚合
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进行数据计算
本课程是迄今为止最长的，预计需要 26 小时的学习时间。
可视化对于任何数据分析师都是至关重要的。当你给利益相关者提供简单的数字时，非专家很难理解其重要性。但一个漂亮的图表或图形？他们就明白了。这就是 本课程 的内容。
本课程更加专注于 Tableau，这是一个数据可视化平台。无论如何，掌握 Tableau 是一项有用的技能，所以不要错过这个课程。
你将学习：如何一般性地可视化数据，如何使用 Tableau 具体创建数据可视化，如何利用数据讲述故事，以及如何制作幻灯片和演示文稿。
SQL 和 Tableau 各有其用途，但 R 是你在本课程中学习的第一个也是唯一的“真正的”编程语言。可以把 本课程 视为 R 的入门课程。
这是迄今为止时间最为密集的课程，预计需要 38 小时完成。它也是最复杂的。R 是一种强大的语言，这门课程仅仅是初步介绍。六个评分作业将证明你不是 R 大师，而是你掌握了足够的 R 知识以获得 Google 数据分析认证。
仅课程的第一部分就有 8 小时的 R 语言编程和数据分析介绍。然后，你将使用 R 的 IDE，即 RStudio 进行编程。接着，你将学习如何在 R 中处理数据。最后，你将涵盖 R 中的可视化、文档和报告。
这门课程面向完全初学者，所以不要感到气馁！但要做好充分的准备，逐步完成课程。
最后，你将花费大约九小时完成你的顶点项目：一个案例研究。这是可选的，但强烈推荐。
在这门课程中，你将选择案例研究情景，提出正确的问题，清理数据，处理和分析数据，并使用可视化技能来展示数据。这是你所学知识的完美总结——也会给潜在雇主留下深刻印象。
这是对数据分析世界的极佳基础介绍。你将掌握相关概念和理论，并获得一些实际操作经验。
完成证书后，你还将获得一些职业工具，如专家培训和实践项目。你将获得简历构建工具、模拟面试和职业网络支持。
但这就是它的终点。
Google 数据分析认证声称，数据分析师的平均薪资约为 74,000 美元。
这是一个不错的入门级职业。如果你稍微多加努力，学习一些额外的技能以提高你的理解力和就业能力，你可能会看到六位数甚至更多的收入，如果你掌握了数据科学技能。
你还不会获得学习 Python 的机会，Python 是任何数据相关职业中最突出的编程语言之一。
最后，Google 数据分析认证涵盖了一些面试技巧，但并不是全部。练习真实的面试问题对获得数据分析师职位至关重要。
简而言之，不是的。这是一个很好的基础，但它并不是你获得入门级数据分析师或更高级别的数据科学职业路径所需的全部知识。数据科学职业路径需要更多。
为了获得工作，你还需要：
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学习高级概念
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构建项目
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练习面试
这里有一些资源来帮助你做到这一点。
仅仅知道如何提出好问题和可视化数据是不够的。为了在数据分析师候选人中脱颖而出，熟悉领域中的高级概念也很重要。
Boot.dev是一个很好的资源，可以学习所有软件开发、数据科学和数据分析的基本概念。
这个平台可以帮助你学习 Python，这对于数据分析至关重要，以及数据结构算法和函数式编程等概念。它主要为后端开发人员而非数据分析师而设，但许多必要的技能是重叠的。价格也非常合理，仅需$24/月。
HackerRank是另一个绝佳的选择，可以学习更高级的数据分析/科学技能。他们提供各种技能和学科的面试工具包、课程和认证，帮助你超越自我。
简历中最重要的部分之一是项目作品集。如果你不确定从哪里开始，我推荐这个数据分析项目列表，可以帮助你给招聘经理留下深刻印象并学习实用技能。
另一个很好的选择是Kaggle，这是一个帮助数据科学爱好者互动并竞赛解决实际问题的平台。那种竞争压力对于激励自己动手处理实际数据非常有帮助。
在面试的这个阶段，你已经制作了一份精美的简历和作品集，通过实际项目展示了对所需技能的理解。
然后，你被问到了一个意外的面试问题，你感到困惑。避免这种情况的最佳方法是练习真实的数据科学面试问题。我们自己的平台StrataScratch提供了编程和非编程问题，帮助你应对每一个可能遇到的面试。
如果你是完全的初学者，这是一个很好的起点——绝对值得你花时间和金钱去获得认证。但如果你已经对数据分析有一定了解，那么它就不那么值得了。
（如果你已经是数据分析高手：注册一个月的 Coursera，快速完成课程，并且在所有测验中都取得优异成绩——这样你可以仅用$39 获得“认证”。）
此外，仅仅找到一份工作是不够的。如今的就业市场竞争激烈——你需要展示对更高级概念的理解，拥有完整的个人项目作品集，并且在技术面试中表现出色，才有可能脱颖而出。
最后，如果你想获得超越入门级的数据分析职位，Google 数据分析证书是值得的，但仍然不够充分。通过使用像 Boot.dev、HackerRank、StrataScratch 和 Kaggle 这样的工具来增强你的简历和知识，你将大大增加获得数据分析或其他领域梦想工作的机会。
**内特·罗西迪**是一名数据科学家和产品策略专家。他还是一名兼职教授，教授分析学，并且是StrataScratch的创始人，该平台帮助数据科学家通过来自顶级公司的真实面试问题准备面试。可以在Twitter: StrataScratch或LinkedIn与他联系。