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CourseraのIBMサイバーセキュリティアナリストアセスメントレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-cybersecurity-analyst-assessment はじめに 近年、サイバーセキュリティ業界では大学の学位を必要とせずに就ける魅力的で高給の職種が増えています。今回レビューするのは、Courseraの「IBM Cybersecurity Analyst Assessment」コースです。このコースは、サイバーセキュリティアナリストとしての職業準備をするために、以前の二つの専門分野、IT Fundamentals of CybersecurityとSecurity Analyst Fundamentalsから習得した知識とスキルを評価する最終コースです。 コースの概要 IBM Cybersecurity Analyst Professional Certificate Assessment Exam このコースでは、IBM Cybersecurity Analyst Professional Certificateを完成させるために、プロフェッショナル証明書のアセスメント試験に合格する必要があります。この試験は、サイバーセキュリティアナリストの役割に必要な知識をしっかりと確認する機会です。過去7つのコースで学んだ内容を実践的に評価する重要なステップとなります。 コースの特長 実践的な知識が得られる 業界の専門家による指導 多様な評価方法を使用し、理解度を深める…

『Proceso de datos sucios a datos limpios』コースレビュー:データ分析のスキルを身につける

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/proceso-de-datos-sucios-a-datos-limpios みなさん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている『Proceso de datos sucios a datos limpios』というコースについて詳しくご紹介します。このコースは、グーグルのコンピュータデータ分析証明書の一環として提供されており、初心者レベルのデータアナリストとしての雇用を得るために必要なスキルを習得できる素晴らしい機会となっています。 ### コースの概要 このコースでは、データ分析の基本概念や、アナリストが使用するツールについて学ぶことができます。特に、スプレッドシートとSQLを使用してデータをクリーンアップし、結果を検証・報告する方法に焦点を当てています。 ### シラバスの紹介 – **データの整合性の重要性**:データ分析の準備を進める際、データの整合性が意思決定プロセスにいかに重要であるかを学びます。 – **完璧なデータ**:クリーンデータと汚れたデータの違いを理解し、スプレッドシートを用いたデータクレンジング技術を探索します。 – **SQLによるデータクレンジング**:SQLを使用してデータをクリーンアップする方法を学び、関数やクエリを活用してデータを整えます。 – **データクリーニングの結果を検証・報告する**:クリーンアップしたデータが次のステップに進む準備が整っていることを示す方法を学びます。 – **履歴書へのデータの追加(オプション)**:効果的な履歴書の作成方法を学び、データ分析業界でのキャリアを支援します。 ### コースの挑戦 最後には、学んだすべてを試すためのコースチャレンジがあります。サンプルサイズやデータの整合性、データとビジネス目標の関連性を確認したり、スプレッドシートやSQLを活用したクレンジング技術を実践したりする機会があります。 ### おすすめポイント…

Courseraのコース『Process Data from Dirty to Clean』レビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/process-data はじめに データアナリティクスのスキルを学ぶことは、今の時代において非常に重要です。特に、データを正確に処理する能力は、企業や組織にとって必要不可欠です。今回ご紹介するのは、Courseraで提供されている『Process Data from Dirty to Clean』というコースです。このコースは、Google Data Analytics Certificateの第4コース目であり、データアナリストの基本的なツールや概念を学ぶことができる素晴らしいプログラムです。 コース概要 このコースでは、データの整合性を重視し、データのチェックやクリーニング、SQLを使用してのデータ処理方法を学びます。また、データのクリーニング結果を確認し、報告する方法についても学びます。コースを通じて、Googleのデータアナリストが提供する実践的な知識やスキルを身につけることができます。 シラバスの詳細 データの整合性の重要性 データ分析の成功には、データの整合性が不可欠です。このセクションでは、アナリストがデータの整合性を確認するための手法や手順について探求します。サンプリングバイアスを避ける方法なども学びます。 クリーンデータでの正確なインサイト データアナリストが求めるのはクリーンなデータです。このセクションでは、クリーンデータと汚いデータの違いを理解し、スプレッドシートなどのツールを使ってデータをクリーニングする実践を行います。 SQLでのデータクリーニング SQLを使用して、データベース内のデータをクリーンにする方法を学ぶことができます。このセクションでは、SQLクエリや関数を用いてデータをクリーニングし、分析準備を整えます。 クリーニング結果の確認と報告 データをクリーニングすることで元のデータセットに変更が加わります。そのため、変更の確認や報告が重要です。このセクションで、クリーンなデータの確認方法やクリーニング結果を報告する方法について学びます。 オプション: 履歴書にデータを追加 データアナリティクスのキャリアを支えるための履歴書の作成方法についても学べます。 コースのまとめ コースの用語集を見直し、次のコースに向けた準備をします。 総評とおすすめ…