Google Data Analytics Professional Certificate: come diventare e intraprendere una carriera di Data Analyst

Condivido in questo articolo la mia esperienza relativa al completamento del Google Data Analytics Professional Certificate su Coursera. Scoprite le competenze che ho acquisito, le sfide che ho affrontato e come questo programma può prepararvi ad una carriera nell’analisi dei dati.

Introduzione:

Di recente ho completato il Google Data Analytics Professional Certificate su Coursera ed è stata un’esperienza che mi ha aperto gli occhi. In pochi mesi, ho acquisito competenze molto importanti, ho completato progetti pratici e ottenuto una certificazione professionale. Questo è un breve riassunto del percorso di studio affrontato per il raggiungimento di una specializzazione molto richiesta nel mercato del lavoro come analista di dati.

In cosa consiste questo certificato professionale

Il Google Data Analytics Professional Certificate su Coursera è un programma di studio completo che può preparare chiunque ad una carriera nell’analisi dei dati, anche senza esperienza precedente o laurea. Con 8 corsi, questo programma copre tutti gli aspetti dell’analisi dei dati, dalla raccolta e pulizia dei dati alla creazione di visualizzazioni di dati, che possono portare a decisioni determinanti per il successo aziendale. I docenti sono dipendenti di Google con decenni di esperienza nel campo dell’analisi dei dati. Questo garantisce un’apprendimento di qualità con l’aiuto dei migliori professionisti del settore.

Cosa ho imparato

Questo programma mi ha consentito di acquisire una conoscenza approfondita delle metodologie e dei processi utilizzati nel lavoro quotidiano da un analista di dati di livello junior o intermedio. Ho imparato le principali competenze analitiche, come la pulizia dei dati, l’analisi e la visualizzazione, nonché gli strumenti necessari per ottenere risultati ottimali, tra cui fogli di calcolo, SQL, programmazione R e Tableau. Ho appreso le migliori metodologie su come pulire e organizzare e completare i dati per l’analisi, e le funzioni di calcolo più importanti da utilizzare nei fogli di calcolo, SQL e programmazione R; inoltre, ho imparato a visualizzare e presentare i risultati dei dati in dashboard, utilizzando le piattaforme di visualizzazione più comunemente utilizzate.

Come si è svolto il processo di apprendimento

Il programma comprende oltre 180 ore di lezioni e centinaia di valutazioni basate su aspetti pratici, che mi hanno aiutato a simulare scenari di analisi dei dati del mondo reale, fondamentali per poter svolgere con profitto l’attività sul futuro posto di lavoro. I contenuti sono altamente interattivi e sviluppati da dipendenti di Google con decenni di esperienza nell’analisi dei dati. Attraverso un mix di video, valutazioni e laboratori pratici, sono stato introdotto agli strumenti e alle piattaforme di analisi e alle competenze analitiche chiave necessarie per un lavoro di successo. Le competenze acquisite comprendono la pulizia dei dati, la risoluzione dei problemi, il pensiero critico, l’etica dei dati e la visualizzazione dei dati. Le piattaforme e gli strumenti che ho imparato includono fogli di calcolo, SQL, Tableau e la programmazione R.

Il “Capstone Project” è il corso finale del programma, in cui ho dovuto completare un caso studio da condividere con potenziali datori di lavoro per mostrare le mie nuove competenze. Il progetto capstone è stato particolarmente impegnativo e ha richiesto l’applicazione di tutte le competenze apprese nell’intero programma di studio. Ho utilizzato dati reali per completare un caso studio e presentato i risultati in una relazione conclusiva.

Conclusioni, la mia esperienza

Completare questo programma non è stato facile, ma è stato gratificante. Ogni corso ha avuto le sue difficoltà, in particolare l’atto conclusivo dedicato al “Capstone Project” è risultato particolarmente impegnativo, visto anche che non avevo mai usato in precedenza il linguaggio di programmazione R. In particolare, mi è stato chiesto di applicare tutte le competenze apprese nei corsi precedenti e di lavorare con un set di dati di grandi dimensioni per rispondere ad una serie di domande. È stato impegnativo, ma portarlo a termine mi ha dato un grande senso di soddisfazione e di fiducia rinnovata nelle mie capacità lavorative. Nel corso del programma ho appreso competenze molto richieste dal mercato del lavoro, come la pulizia, l’analisi e la visualizzazione dei dati. Ho anche approfondito, tramite BigQuery, l’uso di SQL, un linguaggio di programmazione molto utilizzato nel campo dell’analisi dei dati. Queste competenze mi hanno aperto nuove opportunità di carriera.

Per poter prendere visione del mio elaborato finale (Capstone Case Study) potete fare riferimento ai seguenti collegamenti su GitHub e Kaggle:

GitHub
Presentazione Case Study: versione italiana | versione inglese

Kaggle
Report completo: versione italiana | versione inglese

Questa la certificazione ottenuta a fine corso:

Il percorso completo sostenuto per ottenere la certificazione:

Corso 1: Foundations: Data, Data, Everywhere

In questa fase introduttiva ho imparato le basi dell’analisi dei dati, attraverso un programma di apprendimento molto pratico e coinvolgente. Ho acquisito una comprensione delle pratiche e dei processi utilizzati dagli analisti di dati, nonché delle competenze e degli strumenti analitici chiave. Il corso copre anche una serie di termini e concetti rilevanti per il ruolo di un analista di dati junior ed esplora il ruolo dell’analisi nell’ecosistema dei dati.

Corso 2: Ask Questions to Make Data-Driven Decisions

In questo corso ci si concentra su come porre domande efficaci per prendere decisioni basate sui dati. Ho acquisito una comprensione del processo decisionale basato sui dati, delle tecniche di interrogazione efficaci e degli scenari aziendali reali. Il corso tratta anche di come e perché i fogli di calcolo sono importanti per gli analisti di dati, nonché del pensiero strutturato e della gestione degli stakeholder.

Corso 3: Prepare Data for Exploration

In questo corso sono stato introdotto a nuovi argomenti con l’obiettivo di acquisire competenze pratiche nell’analisi dei dati. Ho imparato ad utilizzare strumenti come fogli di calcolo e SQL per estrarre e utilizzare i dati giusti per i loro obiettivi e a organizzare e mettere in sicurezza i dati. Il corso affronta anche il modo in cui gli analisti decidono quali dati raccogliere, i dati strutturati e non strutturati, i tipi e i formati di dati, la validità dei dati, gli open data, l’etica dei dati e la privacy.

Corso 4: Process Data from Dirty to Clean

Questo corso mi ha insegnato le tecniche per verificare e pulire i dati utilizzando fogli di calcolo e SQL, nonché a verificare i risultati della pulizia dei dati e a redigere i relativi rapporti. Gli argomenti trattati comprendono l’integrità dei dati, le tecniche di pulizia dei dati con i fogli di calcolo, le query e le funzioni SQL di base e i rapporti sulla pulizia dei dati.

Corso 5: Analyze Data to Answer Questions

Basato sui primi quattro corsi, qui ci si concentra sulla fase di “analisi” del processo di analisi dei dati. Ho imparato ad organizzare e formattare i dati utilizzando fogli di calcolo e SQL, ad aggregare i dati e ad eseguire calcoli complessi sui dati. Il corso tratta anche l’uso di formule, funzioni e query SQL per effettuare operazioni di calcolo sui dati.

Corso 6: Share Data Through the Art of Visualization

In questo corso ho imparato a visualizzare e presentare i risultati dei dati utilizzando visualizzazioni come le dashboard visive. Come strumento BI viene utilizzato Tableau, una piattaforma di visualizzazione dei dati che permette di creare visualizzazioni efficaci per le presentazioni. Il corso affronta anche i principi e le pratiche necessarie per realizzare presentazioni efficaci, nonché come considerare le potenziali limitazioni associate ai dati nelle presentazioni.

Corso 7: Data Analysis with R Programming

Questo corso mi ha introdotto al linguaggio di programmazione R e a come può essere utilizzato per pulire, organizzare, analizzare, visualizzare e riportare i dati in modi nuovi e più performanti. Gli argomenti trattati includono i vantaggi dell’uso di R, RStudio, la programmazione in R, i pacchetti R (compreso il pacchetto Tidyverse), i dataframe, la generazione di visualizzazioni in R e la documentazione della programmazione R utilizzando R Markdown.

Corso 8: Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

Nel corso conclusivo ho avuto l’opportunità di completare un caso di studio da utilizzare nel proprio portfolio per proporsi sul mercato del lavoro nel settore dell’analisi dei dati. Per l’elaborazione del Case Study viene richiesto di applicare la metodologia imparata nei sette moduli precedenti, quindi con la scelta di uno scenario basato sull’analisi, la stesura di una serie di domande, la preparazione, l’elaborazione, l’analisi, la visualizzazione e l’azione eseguita sui dati dello scenario utilizzato (Chiedere/Ask, Preparare/Prepare, Processare/Process, Analizzare/Analyze, Condividere/Share, Agire/Act). Il corso copre anche altre competenze utili per la ricerca di lavoro, come i colloqui di lavoro reali e le domande più comuni, la costruzione di un portfolio online e altro ancora.

Se siete interessati ad approfondire ulteriormente l’argomento o avete domande specifiche da porre, non esitate a contattarmi utilizzando i riferimenti presenti nella mia pagina contatti. Sarò felice di rispondere alle vostre domande e di fornirvi ulteriori informazioni sulla mia attività di Data Analyst. Grazie per aver visitato il mio sito e per l’interesse dimostrato nei confronti del mio lavoro.