データ分析のスキルは、職種を問わず求められるようになってきました。
オンライン学習サービスのCoursera（コーセラ）では、GoogleとIBMがそれぞれ未経験向けの認定講座を出しています。
ただ、2つを並べてみると、こんな迷いが出てくるのではないでしょうか。
「Googleデータアナリティクスと、IBMデータアナリストは何が違うの？」
「未経験から始めるなら、結局どっちがいいの？」
どちらも「初心者向け・データアナリスト向け」とうたっているので、迷いますよね。
結論から言うと、Excelやスプレッドシートの仕事に活かしたいならGoogle、Pythonまで進みたいならIBMが向いています。
筆者は、Googleデータアナリティクス認定を受講しました。
この記事では、2つの認定の違いを、内容・期間・使うツールの3つの軸で比べ、目的別にどちらを選ぶべきかをお伝えします。
読み終えるころには、自分がどちらから始めるべきかがはっきりするはずです。
申し込む前の最後のひと押しになれば幸いです！
※この記事では、2つの認定の「比較」に絞ります。
先に結論｜GoogleとIBMの違いを比較表で
まずは、2つの認定の違いを表にまとめました。
| 項目 | Google データアナリティクス | IBM データアナリスト |
| 提供元 | IBM | |
| コース数 | 9コース | 11コース |
| 目安の期間 | 週10時間で6か月 | 週10時間で4か月 |
| レベル | 初心者向け | 初心者向け |
| 前提知識 | 不要 | 不要（基本的なPC操作と高校レベルの数学を想定） |
| 主なツール | スプレッドシート、SQL、Tableau、Python | Excel、SQL、Python、IBM Cognos Analytics |
| 生成AI | 就職活動にAIを使うコースあり | データ分析に生成AIを使うコースあり |
| 最終課題 | ケーススタディ | 実践プロジェクト |
| 講義の言語 | 英語 | 英語 |
| 字幕 | 日本語を含む | 日本語を含む |
| 登録者数 | 約391万人 | 約60万人 |
| 評価 | 4.8 | 4.6 |
出典｜Coursera（Google Data Analytics）、Coursera（IBM Data Analyst）
どちらも未経験から始められて、学ぶ範囲も重なっています。
大きく違うのは、どのツールを中心に学ぶかと、かかる期間です。
Googleデータアナリティクスは、以前はRというプログラミング言語を学ぶ内容でした。
いまの公式ページでは、RではなくPythonを扱うと案内されています。
古い紹介記事を読むときは、この点に気をつけてください。
違い1｜学ぶ内容と、使うツール
Google｜「問いを立てて、伝える」までの流れを学ぶ
Googleの認定は、データ分析の流れに沿ってコースが並んでいます。
問いを立てる、データを準備する、きれいにする、分析する、見せる、という順番です。
使うツールは、スプレッドシート、SQL、Tableau、そしてPythonです。
Pythonのコースは7番目にあり、それまでは表計算とSQLが中心になります。
ツールの使い方よりも、データで何を判断するかという考え方に重きが置かれている印象です。
Googleの9コースの課題や成果物は、こちらで詳しく紹介しています。
IBM｜Excelから始めて、Pythonをしっかり使う
IBMの認定は、Excelでの分析から始まります。
その後、IBMのBIツール「Cognos Analytics」でダッシュボードを作り、Pythonに進みます。
Pythonは、データの扱い、可視化、プロジェクトと、複数のコースにまたがって学びます。
PandasやNumPy、Jupyter Notebookといった、実務でよく使う道具にも触れられます。
コースの数でいえば、11コースのうち5コースほどがPythonを使う内容です。
なお、データ分析に生成AIを使うコースや、面接対策のコースも含まれています。
違い2｜かかる期間と、学習時間
公式の目安は、Googleが週10時間で6か月、IBMが週10時間で4か月です。
IBMの方がコース数は多いのに、目安の期間は短くなっています。
ただし、IBMのページには「最短5か月」という記述もあり、目安には幅があります。
働きながらだと、週10時間を確保するのは簡単ではありません。
どちらも、公式の目安より長くかかる前提で計画しておくと安心です。
違い3｜英語と日本語字幕
どちらも講義は英語です。
一方で、字幕の言語にはどちらも日本語が含まれています。
英語が苦手でも、字幕を頼りに進めることはできるでしょう。
ただ、課題の指示や小テストは英語で出てくる場面があるので、翻訳ツールを手元に置いておくのがおすすめです。
※Googleデータアナリティクスには、以前は日本語版の講座ページがありました。いまは、英語版のページに転送されます。
講座の字幕が日本語でどこまで出るかは、申し込む前に確かめられます。
Googleデータアナリティクスを受講してみて
筆者がGoogleデータアナリティクス認定を受講したのは、定量と定性の両面から改善の提案をできるようになりたかったからです。
数字だけ、感覚だけで判断するのではなく、両方をつなげて話せるようになりたかったのです。
受講してみて、高度な分析ができるようになるための下地づくりには、とても良い講座だと感じました。
目的には、しっかり適った内容でした。
逆に言えば、修了したからといって、すぐに高度な分析ができるわけではありません。
あくまで「土台を固める講座」と考えておくと、期待とのずれが少ないでしょう。
なお、筆者はIBMの認定は受講していません。
IBMについては、公式ページで確かめた情報をもとにお伝えしています。
どちらを選ぶべき？目的別のおすすめ
ここまでの違いをふまえて、目的別にどちらを選ぶべきかを整理しました。
事務・マーケ職で、数字を扱えるようになりたい人｜Google
いまの仕事で、売上やアクセスの数字を読んで提案に活かしたい人には、Googleが向いています。
スプレッドシートとSQLが中心なので、明日からの仕事にそのまま使える場面が多いはずです。
問いの立て方や、結果の伝え方まで学べるのも、事務・マーケ職にはうれしい点ですね。
転職でデータアナリストを目指す人｜目指す職場のツールで選ぶ
転職を考えているなら、目指す職場でどのツールが使われているかで選びましょう。
Excelやダッシュボードの作成が中心の職場なら、IBMの内容が実務に近いでしょう。
一方、分析の考え方を一通り学び、ケーススタディを成果物として見せたいならGoogleが向いています。
どちらの認定も、取るだけで転職が決まるわけではない点には注意してください。
Pythonまで進みたい人｜IBM
将来はPythonで分析したい、データサイエンスに進みたいという人には、IBMが向いています。
GoogleにもPythonのコースはありますが、IBMの方がPythonにかける時間が長いからです。
IBMの認定は、気になる方は公式ページでコースの一覧を見てみてください。
迷ったときの選び方
- スプレッドシートとSQLで、いまの仕事に活かしたい → Google
- 分析の考え方から、順番に身につけたい → Google
- Excelとダッシュボードを、実務に近い形で学びたい → IBM
- Pythonを早めに、しっかり使えるようになりたい → IBM
その先の道｜修了したあとに進める認定
どちらか一方を修了したあとに、さらに進める認定もあります。
ここでは概要だけご紹介します。
| 認定 | コース数 | 目安の期間 | 主な内容 |
| Google アドバンストデータアナリティクス | 7コース | 週10時間で6か月 | Python、統計、回帰分析、機械学習（上級者向け） |
| IBM データサイエンス | 12コース | 週10時間で4か月 | Python、SQL、Jupyter、機械学習（初心者向け） |
出典｜Coursera（Google Advanced Data Analytics）、Coursera（IBM Data Science）
Googleのアドバンストデータアナリティクスは、データアナリティクス認定の修了者か、同じくらいの経験がある人向けです。
つまり、Googleで土台を固めてから進む、という順番が想定されています。
IBMのデータサイエンスは初心者向けなので、データアナリストを飛ばして最初から選ぶこともできます。
機械学習やディープラーニングまで進みたい方は、次の記事もあわせてご覧ください。
受講前に知っておきたいこと
GoogleとIBMの認定は、どちらも月額制か、Coursera Plusで受講する形です。
どの払い方が安くなるかは、修了までの総額で比べるとわかりやすくなります。
プロフェッショナル認定と、ほかの修了証・学位との違いを知りたい方は、こちらをどうぞ。
同じGoogleの認定を、筆者が半年かけて修了したときの記録もあります。
まとめ｜いまの仕事に活かすならGoogle、PythonまでならIBM
GoogleとIBMの認定は、どちらも未経験から始められる、データ分析の入門講座でした。
違いは、Googleは考え方とスプレッドシート・SQL、IBMはExcelとPythonに重心がある点です。
この記事のポイントをおさらいしておきましょう。
- Googleは全9コース・週10時間で6か月、IBMは全11コース・週10時間で4か月が目安
- Googleはスプレッドシート、SQL、Tableau、Python。いまはRではなくPythonを扱う
- IBMはExcel、Cognos Analytics、SQL、Pythonで、Pythonにかける時間が長い
- どちらも講義は英語で、字幕の言語に日本語が含まれる
- 事務・マーケ職ならGoogle、Pythonまで進みたいならIBMがおすすめ
「英語の講座を、最後まで続けられるかな…」
という方も、まずは最初のコースをのぞいて、自分に合うかを確かめてみてください。
