昨年末よりGoogle Data Analyticsのコースを受講していましたが、この度修了したので感想などをまとめたいと思います。
受講するかどうかで迷っている方などいましたら、参考にしてください。
きっかけ
2023年末に2万人のみ無料でコースを受講できるという話を聞きつけて、どうせ暇だからとスタートしました。
かかった期間
12月末スタート、4月中盤に修了です。
約4か月くらいですね。
尚、コースの目安としては週10時間の履修で6カ月と言われています。
内容（コース項目）
1. 基礎知識：データはあらゆるところにある
2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ
3. 探索用データを準備する
4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
5 .データを分析し、答えを導き出す
6. データ可視化（ビジュアライゼーション）による、データの共有
7. データ分析とR 言語
8. 学びの総仕上げとしての最終課題：ケーススタディ
内容
データ分析に対する基本の考え方、データの扱い方、分析するためのプログラミングスキル、プレゼンテーションスキルなどを学びます。
コースの内容を全てクリアできれば、データアナリストとしての基礎的な能力を身に着けることができるでしょう。
※マーケティングなどの内容はコースに含まれません
難易度
SQLやRのプログラミングの難易度が、その人にとってコース全体の難易度になるでしょう。
プログラミングの経験がある人は比較的早く習得できますが、すずやはHTML/CSSを多少かじったくらいなので、SQLに進んだあたりで一回発狂しました（笑）
ただし、テストは選択形式なので、プログラミングが習得できなくても最悪一個ずつ回答していけば正解にたどりきます。
技術を身に付けず資格証だけほしいなら、力業で押し切ることもできます。
PCスキル、プログラミング
・Excel
・SQL
・Tableau
・R
の４つを中心に学びます。
ちなみにすずやのスタート時点では、
・Excel（中級：VBAなどは不可）
・SQL（不可）
・Tableau（不可）
・R（不可）
という感じでした。Excel以外の３つに関しては、聞いたことすらありませんでした。
コース６と７には注意
コースの６と７は注意してください。（TableauとRの学習章）
コース６と７は分かりにくい印象を受けます。内容の切り分けがうまく行っておらず、学習する順番などが重複しているように感じます。
またコース７については、ひたすらコースの動画と自分の画面を比較しながらプログラミングすることになります。かなり根気が必要です。
コース外でも練習が必要
コースの内容（特にプログラミング）は問題がかなり簡単なので、実践で使えるようになるためには自分で練習する必要があります。
自分の習熟度を考えながら、自律的に勉強できる人が向いています。
面白さ
データアナリティクス、データ分析というものがどう考えて進めていくべきなのか？というところが分かりやすく説明されており、とても興味深かったです。
物事を計測できる指標を立ててデータを収集し、公平で客観的な視点に立って問題解決へのインサイト（洞察、ひらめき）を得る、という考え方に非常に共感しました。
また、プログラミングも慣れてくると面白いので、興味のある方はチャレンジしてみるとよいでしょう。
就職に役立つか
アメリカ等などでは雇用が増えているデータアナリティストですが、日本では求人がほとんどないのが現状です。
ジョブ型雇用が一般的なアメリカと、配置転換が可能な日本では仕事の増え方も異なりますし、個人的にはデータアナリストの仕事が爆発的に増えるとは思えません。
データアナリティクスの内容が4か月（コースの推奨は６カ月）で終了できるなら、企業は新しく人を採用するより今いる人材を勉強させて転換させた方がいいかもしれません。
社内SEがいるような大きな会社なら習得させるのに時間はかからないですし、マーケティングの経験がある人材なら分析後の提案までしっかりと行うことができるでしょう。
また、SQLを使わないぐらいのデータの大きさなら、Excelで分析をしている人もかなりいるんじゃないでしょうか。
分析を必要とする仕事のプラスαの資格として広まっていくというのが個人的な予想です。
SE界隈のやり方になじめるか
Google Data Analyticsのコース内において、受講者同士の交流や、コース外のプログラマーと積極的に交流することが推奨されています。
例えばコース内において、ユーザーフェイス（トップ画面等）が頻繁に変更されるウェブサイトを扱う場合、「わからなければディスカッションフォーラム（コース受講者が互いにやりとりできる掲示板のような機能）で質問してみましょうと書かれていることが多数あります。
また、Linked inやKaggleなどのWebコミュニティに登録することが進められ、実際に登録して作業をする場面もあります。
こういったWeb上のやりとりになじめるかどうか、というのもデータアナリストを目指す上でよく考えておくべきだと思われます。
日本のコースほど親切ではない
上記に関連して付け加えると、コース自体は複雑ではないし、難易度もそれほど高くありませんが、日本で作成される受講のコースほど行き届いた作りではない、ということは知っておくべきです。
少しおかしい翻訳、古いUI（画面）で撮影され補足が入る動画、問題を解くためのファイルがダウンロードできない、なぜか問題文が全て英語のままファイルに収納されているなど、何回か『おいおいどうした、これでコースって言えんのか！？教える気あるんか！？』とバチバチに切れながら受講してました。
わからないことは人に聞いてねーとか、英語なんてGoogle 翻訳でどうにかせいや、とかそういう感覚なのかもしれません。SEの人は問題解決するのも能力の一つですから、そういう考え方も理解できなくはないです。
とはいえ、自分が間違っているのかコース内容が古いのかわからないというのは、初心者の段階ではかなりストレスが溜まります。
すずやの予想から申し上げますが、Googleの皆さんはこのコースを日本で作成することに対して、最低限より少し多いくらいの力しか入れてないと思います。
一般の日本の何がしかの勉強のように、きめ細かい構成やサポートがあると思って始めるとイライラするのでその辺はご承知おきください
終わりに
若干厳しいことばかり書きましたが、全て本音です。
勉強自体は面白いところもあったし、「この人の説明すごくわかりやすい！話してる内容構成が美しい！」とか思いながらやっていたときもあります。
なんにせよ、粘り強く、人に聞くことができ、自律的に学習できるという人材がデータアナリストの人材像だなーと思ったすずやでした。
それでは、本日はこれにて。
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