Googleの「データアナリティクス プロフェッショナル認定」は、データ分析を基礎から学べる講座です。
オンライン学習サービスのCoursera（コーセラ）で受講でき、世界で390万人以上が登録しています。
ただ、分析の経験がない方は、申し込む前にこんな不安があるのではないでしょうか。
「数学やプログラミングが苦手でも、ついていけるの？」
「9コースもあるけど、それぞれ何をするの？」
「日本語の講座と英語の講座、どっちを選べばいいの？」
半年がかりの講座なので、始める前に中身を知っておきたいですよね。
結論から言うと、分析未経験でも始められますが、修了してすぐ高度な分析ができる講座ではなく「下地づくり」の講座です。
筆者は、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くて、この認定講座を受講しました。
この記事では、9コースそれぞれの課題と成果物、つまずきやすいところ、英語版と日本語版の違いをお伝えします。
読み終えるころには、自分が受けるべきか、どの版で受けるべきかを判断できるはずです。
良いところも大変なところも、正直にお伝えしていきますね！
先に結論｜Googleデータアナリティクス認定の概要
まずは、講座の概要を表にまとめました。
| 項目 | 内容 |
| 提供元 | Google（Courseraで受講） |
| コース数 | 9コース |
| レベル | 初心者向け |
| 前提知識 | 不要 |
| 目安の期間 | 週10時間で6か月 |
| 学習量 | 180時間以上の講義と、数百の実践的な課題 |
| 主なツール | スプレッドシート、SQL、Tableau、Python |
| 最後の成果物 | ケーススタディ（ポートフォリオに載せられる） |
| 講義の言語 | 英語（字幕の言語に日本語を含む） |
| 登録者数 | 約391万人 |
| 評価 | 4.8 |
出典｜Coursera「Google Data Analytics Professional Certificate」
公式のFAQでは、前提知識は「不要」とはっきり書かれています。
一方で、学習量は180時間以上あり、表計算からSQL、Pythonまで幅広く扱います。
難しいのは中身よりも、半年近く続ける量の方だと考えておくと良いでしょう。
Googleデータアナリティクス認定とは？
Googleデータアナリティクス認定は、Googleの社員が設計した、データアナリストの入門講座です。
データ分析の仕事の流れに沿って、コースが並んでいます。
講座で学ぶデータ分析の流れ
- 問いを立てる（Ask）
- データを準備する（Prepare）
- データをきれいにする（Process）
- 分析する（Analyze）
- 結果を共有する（Share）
- 行動につなげる（Act）
公式は、コースを順番どおりに受けることを強く勧めています。
前のコースの内容を土台にして、次のコースが組み立てられているためです。
Googleのプロフェッショナル認定そのものが転職で評価されるかは、次の記事で詳しく解説しています。
9コースの中身と、課題・成果物
ここからは、9コースそれぞれで何をするのかを見ていきます。
| コース | 目安 | 主に学ぶこと | 手を動かす課題の例 |
| 1. Foundations: Data, Data, Everywhere | 13時間 | データ分析の全体像 | スプレッドシートでグラフを作る |
| 2. Ask Questions to Make Data-Driven Decisions | 15時間 | 問いの立て方、スプレッドシート | 作業範囲書（スコープ）を書く |
| 3. Prepare Data for Exploration | 19時間 | データの集め方と偏り、データベース | BigQueryとKaggleを使い、SQLを書く |
| 4. Process Data from Dirty to Clean | 16時間 | データのクリーニング | スプレッドシートとSQLでデータを整える |
| 5. Analyze Data to Answer Questions | 26時間 | 集計と計算 | ピボットテーブル、VLOOKUP、SQLのJOINやサブクエリ |
| 6. Share Data Through the Art of Visualization | 19時間 | 可視化と伝え方 | Tableauでダッシュボードを作り、発表を練習する |
| 7. Introduction to Data Analysis Using Python | 27時間 | Pythonの基本 | 関数やループ、pandasでのデータ操作 |
| 8. Google Data Analytics Capstone | 11時間 | ケーススタディ | 自分でケーススタディを仕上げ、公開する |
| 9. Accelerate Your Job Search with AI | 6時間 | AIを使った就職活動 | Geminiで履歴書を作り、面接を練習する |
コース1～2｜問いを立てるところから始まる
最初の2コースは、データ分析とは何か、どんな問いを立てるかが中心です。
スプレッドシートの操作もここで学びます。
いきなりツールの使い方から入るのではなく、「何を知りたいのか」を言葉にする練習から始まるのが特徴です。
コース3～5｜SQLでデータを準備し、きれいにし、集計する
コース3からは、SQLを使い始めます。
GoogleのデータベースサービスBigQueryや、データ分析のコミュニティKaggleにも触れます。
コース4はデータのクリーニング、コース5は集計と計算です。
コース5は目安が26時間と、前半で一番重いコースになっています。
コース6｜Tableauで見せ方を学ぶ
コース6では、可視化ツールのTableauを使って、グラフやダッシュボードを作ります。
分析の結果を、相手に伝わる形にまとめる練習もします。
数字を扱う仕事をしている方にとっては、すぐに使える場面が多いコースでしょう。
コース7｜Pythonの基本を学ぶ
コース7は、プログラミング言語Pythonの入門です。
変数やデータ型、関数、条件分岐、ループといった基本から始まり、最後はpandasでデータを扱います。
目安は27時間で、9コースの中で一番重いコースです。
プログラミングが初めての方は、このコースだけは時間に余裕を持って計画しておくと安心です。
コース7のあと、Pythonで手を動かす練習をしたい方は、こちらの課題も試してみてください。
コース8｜ケーススタディが、最後の成果物になる
コース8では、ケーススタディに取り組みます。
用意された2つの題材（自転車シェアの会社、ウェルネス企業）から選ぶか、自分で公開データを探して題材を決めます。
問いを立てるところから行動の提案まで、コース1～7で学んだ流れを1人でやり通すのが課題です。
仕上げたケーススタディは、Kaggleなどに公開して、ポートフォリオとして使えます。
コース9｜AIを使って就職活動の準備をする
最後のコースは、GoogleのAI「Gemini」を使った就職活動の準備です。
履歴書の作成や面接の練習、応募の管理などを扱います。
転職を考えていない方は、軽く目を通す程度でも良いでしょう。
難易度は？未経験でつまずきやすいところ
公式の前提知識は「不要」なので、分析の経験がなくても始められます。
ただ、未経験の方がつまずきやすいところは、次の3つでしょう。
- SQLが出てくるコース3～5。初めて見る書き方に慣れるまで時間がかかる
- Pythonを学ぶコース7。目安が27時間と一番重い
- 英語。講義は英語で、課題の指示も英語で出てくる
英語については、字幕の言語に日本語が含まれています。
筆者もGoogleのUXデザイン認定を受けたときは、動画のスクリプトをコピーして、DeepLで翻訳しながら進めました。
英語そのものより、量を半年続けられるかの方が大きな壁になると感じています。
続けるための計画の立て方は、次の記事にまとめています。
途中で止まってしまったときの立て直し方は、こちらをどうぞ。
英語版（Python）と日本語版（R）の違い
Coursera上には、Googleデータアナリティクス認定の英語版と日本語版のコースがあります。
2つは、コース数と、学ぶプログラミング言語が違います。
| 英語版（現行） | 日本語版 | |
| コース数 | 9コース | 8コース |
| プログラミング言語 | Python | R（RStudio、R Markdown） |
| 講義の言語 | 英語（字幕の言語に日本語を含む） | 日本語 |
| AIを使う就職活動のコース | あり（コース9） | なし |
| 最後の成果物 | ケーススタディ | ケーススタディ |
| 認定のページ | あり | 英語版のページへ転送される |
出典｜Coursera「Google Data Analytics Professional Certificate」、Coursera「1. 基礎知識：データはあらゆるところにある」
英語版｜現行の内容。Pythonを学ぶ
英語版は、Googleが現在の内容として案内している版です。
公式のFAQでは、Pythonを教え、Rはカリキュラムで扱わないと書かれています。
英語版の講座ページには、使うツールの欄などにRの表記が一部残っています。FAQの案内に合わせて、Pythonと考えてください。
データ分析の仕事ではPythonを使う場面が多いので、これから学ぶなら英語版の方が先につながりやすいでしょう。
日本語版｜講義が日本語。Rを学ぶ
日本語版は、講義そのものが日本語です。
コース1～6の流れは英語版とほぼ同じで、コース7でRというプログラミング言語を学びます。
英語の講義に不安がある方にとっては、日本語で内容を理解できるのが一番の利点です。
一方で、日本語版の認定のページは、いまは英語版のページに転送されます。
各コースのページは残っていて登録もできますが、日本語版で認定証まで取れるかは、申し込む前に確かめてください。
なお、日本語版のコースの登録者数は、コース1が約2万8,500人、コース8が約4,500人です。
登録者数であって修了者数ではありませんが、後半まで進む人が少ないことはうかがえます。
どちらを選ぶべき？
迷ったときは、次のように考えると選びやすいでしょう。
英語版と日本語版の選び方
- 認定証を取りたい、Pythonまで学びたい → 英語版
- まずは日本語で、データ分析の考え方をつかみたい → 日本語版
- 英語は苦手だけど、認定証もほしい → 英語版を、日本語字幕と翻訳ツールで進める
日本語で学べるCourseraの講座は、次の記事でまとめています。
筆者が受講してみて感じたこと
筆者がこの認定講座を受けたのは、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いと考えていました。
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ています。
筆者の目的には、しっかり適っていました。
逆に言えば、受講しただけで高度な分析ができるようになるわけではありません。
統計や機械学習まで進みたい方は、このあとに別の講座を重ねていく前提で考えておきましょう。
費用と期間の目安
Googleの日本語の公式ページでは、日本では7日間の無料トライアルのあと、月額49米ドルと案内されています。
Courseraのページでは、6か月以内に修了すれば、多くの人は300ドル未満で済むと説明されています。
出典｜Google Career Certificates（Grow with Google）、Coursera「Google Data Analytics Professional Certificate」
月額制なので、早く修了するほど費用は安く済みます。
また、Googleが主幹事を務める「日本リスキリングコンソーシアム」では、受講料が無料になるアカウントが配布されています。
無料アカウントは先着順で、数に限りがあります。最新の状況は、コンソーシアムの案内を確認してください。
料金の払い方や、Coursera Plusで受ける場合の違いは、次の記事で解説しています。
費用の負担を減らしたい方は、学費援助の制度も確認してみてください。
Googleデータアナリティクス認定が向いている人・向いていない人
ここまでの内容をふまえて、向いている人とそうでない人を整理しました。
こんな人におすすめ！
- 分析の経験はないが、データ分析を基礎から体系的に学びたい人
- いまの仕事で、数字をもとに提案できるようになりたい人
- スプレッドシートとSQLを、仕事で使える形で身につけたい人
- 週5～10時間の学習を、半年ほど続けられる人
あまり向いていない人
- 受講してすぐに、機械学習や高度な統計を使いたい人
- すでにSQLやPythonで分析をしていて、基礎を学び直す必要がない人
- 日本語の講義で、認定証までを確実に取りたい人
IBMのデータアナリスト認定と迷っている方は、次の記事で比べています。
修了したあとに進める道
Googleデータアナリティクス認定は、データ分析の入り口です。
修了したあとは、目的に合わせて次の講座に進めます。
- 統計や機械学習まで進みたい → Google アドバンストデータアナリティクス認定
- ダッシュボード作りを極めたい → Google ビジネスインテリジェンス認定
どの順番で進むかは、次の記事で4段階のロードマップにまとめています。
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｜未経験でも始められる、データ分析の下地づくりの講座
Googleデータアナリティクス認定は、分析未経験でも始められる、データ分析の入門講座でした。
ただし、修了はゴールではなく、高度な分析に進むための下地づくりです。
この記事のポイントをおさらいしておきましょう。
- 全9コース、週10時間で6か月が目安。前提知識は不要
- SQLが出てくるコース3～5と、Pythonを学ぶコース7が重い
- 最後の成果物はケーススタディ。ポートフォリオとして公開できる
- 英語版（現行）はPython、日本語版はR。日本語版の認定ページは英語版へ転送される
- 日本では7日間の無料トライアルのあと、月額49米ドル
「半年も続けられるかな…」
という方も、まずは無料トライアルで、コース1をのぞいてみてください。
