Min erfarenhet av Google Data Analytics Specialization Certificate Program

Jag är glad att kunna meddela att jag har slutfört hela Google Data Analytics Certifikatprogram på Coursera ! Jag gick in i kursen med skickliga tekniska färdigheter och kan med säkerhet säga att även om programmets början var extremt Långsam start, den tid och ansträngning som investerades var definitivt Värt det. Det tog mig ungefär 5 veckor att slutföra hela programmet, med 15–20 timmar i veckan. Jag vet att många där ute är nyfikna på värdet det tillför, både ur en lärandes och arbetsgivarens perspektiv, så här är en genomgång av min erfarenhet av hela programmet.

Slutsats direkt från början:

För att få ut det mesta av detta program behöver du lägga mer energi på vidare lärande och självständiga tillämpningar av koncepten än på själva kursen. Jag tänker inte hålla igen; De flesta av 'projekten' och 'uppgifterna' är handhållna genomgångar, med det starka undantaget för Capstone-projektet. Även om certifikatprogrammet tar varje tillfälle i akt att uppmuntra eleverna att tillämpa den kunskap de förvärvat på självständiga initiativ, Behärskning eller ens enkel självständig tillämpning av innehållet krävs absolut inte för att slutföra programmet. Projekten är i princip handledningar, och de flesta quiz- och testfrågorna är antingen enkla eller semantiska. Jag har hört anekdoter om folk som slutfört hela programmet inom ett par veckor eller mindre, men jag är nyfiken på vilka färdigheter de verkligen fick och vilken kunskap som faktiskt behölls från det.

Borde jag gå direkt till det avancerade programmet?

Detta är förstås en fråga om personlig preferens och förmåga. Ansvarsfriskrivning: Jag har inte gått Google Advanced Data Analytics Program än, men jag frågade mig ofta detta under hela det första programmet. Efter att ha gjort mycket research om Advanced Program föreslår jag att du ställer dig själv dessa frågor: Är du mer intresserad av att skaffa dig tekniska färdigheter än mjuka färdigheter? Har du erfarenhet av att läsa teknisk dokumentation och lösa problem självständigt? Om du har tagit liknande kurser tidigare, tyckte du att de var för lätta eller för lätta? Om du svarade ja på två tredjedelar av dessa frågor, Jag rekommenderar starkt att du tittar på Advanced Program. Det första programmet (Google Data Analytics, det 'grundläggande' programmet i brist på bättre terminologi) Anger också tydligt denna hänsyn och uppmuntrar användare att tänka igenom den noggrant i början av var och en av de 8 kurserna. För min #upskillingjourney, Jag kommer att dyka ner i Google Advanced Data Analytics-programmet direkt efter att ha fräschat upp mina statistik- och sannolikhetskunskaper GRATIS på KhanAcademy, min absoluta favoritplattform för online-lärande. Jag kan verkligen inte rekommendera den här sidan nog!

Bör jag anställa någon eftersom de har detta certifikat?

Bra arbetsgivare behöver inte att jag svarar på den här frågan åt dem. För säkerhets skull är det entydiga svaret dock NEJ. Titta på den tid de lagt på varje kurs i programmet. Blev de klara på 5 timmar? Sedan slutförde de det faktiskt inte. Viktigare är att titta på deras fallstudier och avslutande projekt. Gick de längre än förväntat? Anställ dem inte bara för att de har slutfört certifikatprogrammet; Anlita dem för att de använde programmet för att åstadkomma något viktigare.

Min favoritdel av programmet:

För mig är detta oavgjort mellan de två sista kurserna: Att använda programmeringsspråket R för dataanalys och Capstone-projektet. Jag gillade särskilt avsnittet om R eftersom det utmanade mig mer än något annat. Utan tidigare erfarenhet av programmering med R, varje lektion och projekt utmanade mina problemlösningsförmågor och lärde mig något nytt. Jag tror dock att detta främst beror på min medfödda önskan att ta varje projekt och applikation några steg längre än vad som beskrivs i lektionerna. Detta var faktiskt ett övergripande tema i hela min upplevelse av programmet. Jag kan inte räkna hur många gånger jag skulle klara en tutorial och sedan säga till mig själv: "Bra, men det här skulle vara mer användbart/tillämpligt om X del av detta faktiskt hade Y sak gjord på sig." Jag skulle då, förstås, Lägg betydligt mer tid på att googla och läsa dokumentation för att lista ut hur man gör Y. Många gånger upptäckte jag också att Y togs upp redan i nästa lektion i kursen.

Slutprojektet:

Capstone-projektet släpper helt all 'handhållning' och förväntar sig att eleverna använder alla tillgängliga resurser för att göra det Gör en översikt över en fallstudie och gå hela vägen från koncept till presentation. Examenskursen ger studenterna valet mellan två vägar: att ta sig an en färdigbyggd affärsuppgift eller att 'välja ditt eget äventyr'. Självklart var jag tvungen att välja mitt eget äventyr. Eftersom jag arbetade med ett stort analysprojekt parallellt med hela programmet var detta det självklara valet för min egenskapade fallstudie. Jag kan med säkerhet säga att jag valde den svårare vägen, och jag är glad för det. Tillbaka till slutresultatet, Om du går programmet för något mer än bara ett digitalt certifikat, kommer du att lägga mer tid och energi på egna initiativ än vad programmet kräver av dig.

Min fallstudie:

Min nuvarande djupgående fallstudie, som jag använde som språngbräda för Capstone-projektet för Google Data Analytics Certificate, är en gapanalys och nyhetscykelkorrelation av VAERS-databasarkiven under de senare faserna av COVID-19-pandemin. Vaccine Adverse Event Reporting System är ett passivt, anonymt, offentligt övervakande system skapat av CDC för att informera allmänna säkerhetsinitiativ och kvalitetskontroll av vaccintillverkare. Denna avslutning, som bara är ett första steg i hela projektet: identifierar gapet mellan det nuvarande och ideala tillståndet för VAERS, genomför korrelationsanalys av ofullständiga och avlägsna rapporter under pandemin, och tillhandahåller handlingsbara rekommendationer för att avsevärt förbättra kvaliteten och användbarheten i VAERS-systemet till vaccintillverkare och privata skattebetalare. Hela projektet, med en färdplan och omfattande dokumentation, finns tillgängligt på detta GitHub-repo! Kolla in den och låt mig veta om du har någon feedback!

Var det värt det?

Absolut, men bara för att jag lade ner den extra ansträngningen för att Gör det värt det!

#VäxaWithGoogle #Läranderesa #Kompetensutveckling #Coursera #Dataanalys