Lohnt sich das Google Data Analytics Professional Certificate?

Google Data Analytics Professional Certificate Titelbild
Zusammenfassung

Du willst wissen, ob das Google Data Analytics Professional Certificate es wert ist, Zeit, Geld und Nerven hineinzustecken? Wir verraten dir, warum es sich definitiv lohnt!

Datenanalyst*innen sind global immer noch heiß begehrte Mangelware. Wenn du Spaß daran hast, Muster zu erkennen, Dinge herauszufinden und Rätsel zu lösen und du außerdem noch liebend gern selbstvergessen deine Stunden am Computer zubringst, könnte Data Analytics das perfekte Berufsbild für dich sein.

Aber wie kommt man da rein, ganz ohne Vorkenntnisse und schon überhaupt ohne das passende Studium?

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Du hast das Glück, dass es immer noch viel zu wenige mit den entsprechenden Skills und Studienabschlüssen gibt, die den Job übernehmen können. Für Quereinsteiger*innen ist noch viel Platz, und das wird in absehbarer Zeit wohl auch so bleiben. Das heißt aber nicht, dass du nicht die Ärmel hochkrempeln musst. Finde einen hochwertigen Kurs, und beiß dich durch, auch wenn es mal schwerfällt oder du das Gefühl hast, nicht die Bohne zu verstehen. Bleib dran.

Das Google Data Analytics Professional Certificate könnte der richtige Onlinekurs für dich sein, um mit Vergnügen und Motivation von Null auf 100 zu einem oder einer guten, erfolgreichen Data Analysten/ Analystin zu werden.

Was ist das Google Data Analytics Zertifikat*?

Beim Google Data Analytics Zertifikat* lernst du in 8 Kursen von erfolgreichen Google-Mitarbeiter*innen die gefragtesten Skills, um dich auf einen Entry-level Job als Datenanalyst*in zu bewerben. 

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Quelle: Coursera

In Videolektionen und praxisbasierten Aufgaben und Test übst du anhand von Real-World-Szenarios und lernst Analysetools und zentrale Kenntnisse der Datenanalyse kennen.

Professional Certificates sind ein Lernformat der Lernplattform Coursera*. Zu einem Zertifikat gehören immer mehrere aufeinander aufbauende Kurse. Du kannst zwar auch jeden Kurs einzeln belegen, aber zusammen ergeben sie ein großes Ganzes, das dir helfen kann, einen neuen Job zu bekommen oder sogar einen kompletten Karrierewechsel hinzulegen.

Was unterscheidet das Google Data Analytics Zertifikat von anderen Datenanalyse- Onlinekursen?

Ich habe in den Kurs bereits reingeschaut und wie immer bei Google’s Zertifikaten besticht das Team nicht nur inhaltlich, sondern auch durch professionelle, ästhetisch ansprechende Aufmachung und sympathisches, gewinnendes Auftreten, ohne aufgesetzt zu sein. 

Wie wichtig dieses Drumherum ist, wird oft unterschätzt. Aber gerade wenn man über Monate, womöglich in seiner knappen Freizeit, mit einem solchen Kursprogramm zubringt, ist es enorm hilfreich, wenn man mit Spaß und Freude dabei sein kann –  und sich nicht jeden Morgen zu einer langweiligen Lesson quälen muss.

Aber der Kurs kann eben nicht nur Chi-Chi, sondern vermittelt dir wirklich essenzielle Fähigkeiten für den Job, wenn du die Sache ernst nimmst und dich reinhängst.

Was sind Data Analytics?

Data Analytics nennt man das Sammeln, Verändern, Selektieren und Organisieren von Daten, um daraus Schlüsse zu ziehen, Vorhersagen zu machen und Entscheidungen zu treffen.

Was lerne ich in der Google Data Analytics Kursreihe?

Die Kurse fangen bei 0 an, das heißt du lernst alles rund um die Datenanalyse von der Pike auf. Das Zertifikat ist darauf ausgelegt, dich im Verlauf der 8 Kurse jobfit zu bekommen.  Best Practices, Abläufe und typische Aufgaben im beruflichen Alltagt als Junior Data Analyst kannst du erwarten.  Data Cleaning, Visualisierung und die wichtigsten Tools im Beruf Tabellen, SQL, R Programmierung, Tableau gehören zum Programm. Das Zertifikat* ist definitiv vollgepackt mit praktischem Wissen, Insidertipps und Handson-übungen, um dir den Jobeinstieg leicht zu machen.

Warum Programmiersprache R und nicht Python?

Beide Programmiersprachen haben ihre Vor- und Nachteile. Fakt ist, sie sind gleichermaßen geeignet und werden beide in Data Science und Data Analytics eingesetzt. 

Was ist Tableau?

Tableau ist eine nützliche Software und zentral in der Datenanalyse für die Visualisierung von Daten und die Präsentation deiner Analyseergebnisse.

Wie läuft das Google Data Analytics Professional Certificate ab?

Wie schon erwähnt, besteht das Zertifikat aus 8 aufeinander aufbauenden Kursen, und du schließt das Programm mit einem größeren Praxisprojekt ab. Sobald du einen Kurs abonnierst, bist du automatisch für das ganze Zertifikat eingeschrieben. Das heißt aber nicht, dass du dann auch alle Kurse belegen und zahlen musst. Du hast immer zum Ende eines Abrechnungsmonats hin die Möglichkeit zur Kündigung in deinem Account und du kannst dich jederzeit wieder einschreiben (allerdings hast du nur beim ersten Mal und beim ersten Kurs eines Zertifikats die 7 Tage Schnupperphase – logisch.)

Aber nun zum Inhalt. Hier findest du Infos zu jedem Kurs, damit du weißt, was genau auf dich wartet.

1. Foundations: Data, Data Everywhere*

Verschaffe dir einen guten Überblick über die wichtigsten Bereiche, Konzepte und Tools der Datenanalyse, und erhalte Einblick in typische Aufgaben im Berufsleben eines Junior Data Analyst. Du verstehst, warum Tabellen (“Spreadsheets”) in Data Analytics so wichtig sind, und wie du SQL einsetzen kannst, um coole Dinge mit diesen Tabellen anzustellen.

Außerdem geht es darum, was gute  Datenanalyst*innen ausmacht und wie auch du eine*r werden kannst!

2. Ask Questions to make data-driven decisions*

Schwerpunkt dieses Kurses ist das essenzielle Skill aller erfolgreichen Data Analysts: du lernst, die richtigen Fragen zu stellen, um möglichst viel nützliche Information aus deinen Daten rauszuholen. Denn darauf kommt es an, um wichtige datengestützte Entscheidungen treffen zu können.

In diesem Zusammenhang lernst du spannende Use Cases aus dem echten Leben kennen und erhältst wertvolle Tipps, wie du mit Stakeholdern, Teammitgliedern und Vorgesetzten effektiv zusammenarbeiten kannst.

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3. Prepare Data for Exploration*

In diesem Kurs vertiefst du deine Kenntnisse in Sachen Spreadsheets und SQL. Du lernst die verschiedenen Datentypen und Formate, strukturiere und unstrukturierte Daten kennen. Du wirst mit Datenbanken arbeiten und lernen, wie du Daten extrahierst, filterst und sortierst.

Schön: In einem Abschnitt des Kurses lernst du die wichtigsten Data Plattformen zum Netzwerken und Präsentieren kennen. Wichtig für die Jobsuche!

4. Process Data from Dirty to Clean*

Bergfest! Der Fokus liegt in diesem Kurs auf Data Cleaning. Nicht alle Daten in deinem Datensatz werden vollständig, korrekt und relevant sein. Falsch formattierte Daten, fehlerhaft oder unvollständig ausgefüllte Formulare und Duplikate kannst du für deine Analysen überhaupt nicht gebrauchen. Manche Daten lassen sich korrigieren oder vervollständigen, einige wirst du einfach entfernen müssen. Ein super wichtiger Schritt in der Datenanalyse!

Google Data Analysten erklären dir, wie es geht und zeigen dir außerdem, wie du dich und deinen Lebenslauf für die Bewerbung als Datenanalyst*in optimal präsentierst.

5. Analyze Data to answer questions*

Jetzt gehts ans Eingemachte. Du hast schon viel gelernt und nun ist es Zeit, das in die Praxis umzusetzen. Du wirst deine Daten nicht nur vorbereiten, sondern erstmals auch mittels zentraler Formeln und Funktionen analysieren. Du arbeitest dabei weiter mit SQL, der Programmiersprache schlechthin für die Arbeit mit Datenbanken.

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6. Share Data through the Art of Visualization*

Wenn du deine Daten analysiert hast, musst du deine Findings natürlich Stakeholdern und Teammitgliedern präsentieren. Ein wichtiger Teil davon ist die Visualisierung. Dafür wird häufig das Programm Tableau verwendet, mit dem man Daten wirkungsvoll und verständlich darstellen kann. Du wirst natürlich auch selbst praktisch üben, mit Tableau zu arbeiten. IM Anschluss bekommst du noch eine Einführung in das Thema Slideshows und Präsentationen, denn ohne die gehts ja meistens auch nicht.

7. Data Analysis with R Programming*

Bisher wurde in der Spezialisierung mit SQL gearbeitet. Aber es gibt noch andere wichtige Programmiersprachen für die Arbeit mit Daten. Meist entscheidet es sich zwischen Python und R. Für beide Sprachen gibt es gute Argumente, so dass es am Ende einfach nur auf eine Entscheidung ankommen. In dieser Google Spezialisierung fällt die Wahl auf R.

Du lernst die Vorteile kennen, die es hat mit R zu arbeiten und wirst vertraut mit den wichtigsten Konzepten, wenn man mit R für die Datenanalyse programmiert. Auch mit R kann man sehr gut Datenvisualisierung betreiben. 

8. Google Data Analytics Capstone : Complete a case study*

Das Abschlussprojekt ist eigentlich das A und O einer solchen Coursera Spezialisierung, denn hier kannst du anhand eines größeren Projektes zeigen, was du gelernt hast und noch wichtiger: dass du es anwenden kannst! 

Wenn du den Capstone ernst nimmst und ablieferst, kannst du das Projekt wunderbar für dein Bewerbungsportfolio verwenden.

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Photo by Alina Grubnyak on Unsplash

Welche Vorkenntnisse muss ich mitbringen?

Du brauchst keinen bestimmten Schul- oder Studienabschluss, oder andere Vorkenntnisse in Mathe oder bestimmte Programmiersprachen. Das Zertifikat richtet sich an Anfänger und alles, was du wissen musst, lernst du in den Kursen. 

Es wird dich nicht überraschen, dass du auf jeden Fall eine gute Portion Englischkenntnisse mitbringen solltest. 

Wie lange brauche ich für die Kurse?

Coursera basiert auf dem Prinzip, dass jede*r im eigenen Tempo lernen können soll. Deshalb kann es sein, dass jemand mit viel freier Zeit bereits in 4 Monaten das Programm durchgearbeitet hat, jemand anderes benötigt vielleicht ein knappes Jahr. Google schätzt, dass du das gesamte Zertifikat in etwa 6 Monaten schaffen kannst, bei einem wöchentlichen Arbeitsaufwand von ca 10 Stunden.

Was kostet das Zertifikat?

Bei Coursera zahlst du für ein Programm einen monatlichen Beitrag, bis du kündigst oder ein Zertifikat erwirbst. Für das Google Zertifikat zahlst du nur 38 Euro im Monat für ein hochprofessionell konzipiertes Weiterbildungsprogramm. Selbst wenn du etwas länger brauchst, als die geplanten 6 Monate, kommst du hier noch supergünstig davon.

Wenn du noch weitere Coursera-Kurse belegst oder einfach keinen Stress haben willst, wäre auch das Coursera-Plus Abo eine Idee. Besonders, wenn du gerne viele Kurse belegst oder einfach keine Lust hast, ständig an die abgehenden Beiträge zu denken, wäre die jährliche Einmalzahlung von 389 Euro sinnvoll. Du kannst dann total viele Kurse, Spezialisierungen und Professional Certificates gleichzeitig oder nacheinander machen, ohne immer aufs Geld schauen zu müssen. 

Angenommen, du brauchst für das Google Data Analytics Zertifikat 10 Monate, dann hättest du den Jahresbeitrag schon gedeckt. 

Ich bin ein großer Fan davon und habe mit Coursera Plus* schon so einige Kurse gemacht, die ich mir sonst aus finanziellen Gründen verkniffen hätte.

In diesem Beitrag erfährst du das Wichtigste über Coursera Plus und über die Lernplattform Coursera überhaupt!

Ist das Google Data Analytics Professional Certificate sein Geld und die Mühe wert?

Wenn du ernsthaft überlegst, auf den Job Data Analyst umzusatteln, dann ist das Google Data Analytics Certificate meines Erachtens absolut eine Empfehlung, vor allem für Anfänger*innen. Es ist günstig, hochprofessionell und natürlich macht es schon was her, wenn du deine Skills mit dem Zertifikat eines der berühmtesten Datengiganten belegen kannst. Die Nutzerzahlen des Kurses sind in kürzester Zeit in die Höhe gschnellt und die Bewertungen sind durch die Banke weg einfach top.

Da du das Programm 7 Tage kostenlos testen kannst, hast du nichts zu verlieren (vergiss aber nicht, bei Nichtgefallen rechtzeitig zu kündigen!)

Andere Data Analytics Kurse

Datenanalysten sind weltweit absolut gefragt und rare Ware. Wenn du mit dem Google Zertifikat nicht so viel anfangen kannst, lohnt sich ein Blick auf einen dieser beliebten Data Analytics  Online Kurse:

Datacamp*

Dataquest*

Data Analysis and Visualization Foundations Specialization (IBM/Coursera)*

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