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データ分析の力を引き出す – Power BIコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/harnessing-the-power-of-data-with-power-bi はじめに データ分析の重要性がますます高まる現代ビジネスにおいて、Microsoft Power BIは非常に強力なツールです。Courseraで提供されている「Harnessing the Power of Data with Power BI」は、データ分析の初心者にとって優れたスタート地点です。このコースでは、Microsoft Power BIを使ったデータ分析者の役割について学ぶことができます。 コースの概要 このコースは、Microsoft Power BI解析者プロフェッショナル証明書の一環として提供されており、データ分析プロセスの主なステージに焦点を当てています。コース終了後には、データがどのように生成されるかを理解し、実際にPower BIを使用してデータ分析の能力を発揮できるようになります。 シラバス ビジネスにおけるデータ分析このモジュールでは、データアナリストの役割とデータ分析の主要概念についての導入が行われます。ビジネスにおけるデータの重要性、そしてPower BIの基本についての説明も含まれています。 適切なツールの選択データの収集、データソース、ETLプロセス(抽出、変換、ロード)の重要性を学び、分析のためにデータを評価する際のポイントが紹介されます。 最終プロジェクトと評価:Power BIでデータの力を引き出すこのモジュールでは、コースで学んだ主要スキルがテストされます。具体的なプロジェクトを通じて、自分の理解がどれほど深まったかを確認することができます。 総評 このコースは、データ分析に興味があるすべての方にお勧めです。特に、Microsoft Power…

データモデルとパイプラインの道: Courseraのコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/the-path-to-insights-data-models-and-pipelines コース概要 今回は、Googleビジネスインテリジェンス認定プログラムの3つのコースのうち2つ目である「データモデルとパイプラインの道」を紹介します。このコースでは、データモデリングやデータベースの設計を探求し、抽出・変換・ロード(ETL)プロセスについて学びます。ETLプロセスは、データをソースシステムから抽出し、分析可能な形式に変換し、ビジネスプロセスや目標を推進します。 シラバスの内容 データモデルとパイプラインこのコースの最初では、データモデリング、一般的なスキーマ、データベースの要素について探求します。ビジネスニーズがBI専門家が実装するデータベースシステムにどのように影響するかを考察することができます。また、データを移動させ、アクセス可能かつ有用にするETLプロセスについても学ぶことができます。 動的データベース設計データマート、データレイク、データウェアハウス、ETLプロセスなどのデータベースシステムについて詳しく学びます。そして、データベースのパフォーマンスに影響を与える5つの要因(作業負荷、スループット、リソース、最適化、競合)について調査します。 ETLプロセスの最適化ETLの品質テストやデータスキーマの検証、ビジネスルールの確認、一般的なパフォーマンステストなどの最適化技術について学びます。データの整合性を調査し、潜在的な問題に対する防御策としての組み込み品質チェックについても学びます。 コースの終わりのプロジェクトコースの最後には、ターゲットテーブルにデータを届けるパイプラインプロセスを作成し、プロジェクトのニーズに基づいてレポートを開発するエンドオブコースプロジェクトがあります。パイプラインが正しく機能していることを確認し、データ品質の問題に対する組み込みの防御策を確保します。 おすすめする理由 このコースは、実際のBIタスクをシミュレーションするハンズオン活動を通じて学ぶ機会を提供します。また、GoogleのBI専門家からの指導が得られるため、実務的な知識を得ることができます。データベース設計やETLプロセスを深く学ぶことができるので、これからデータの世界に飛び込む方にとっても非常に価値のあるコースです。 まとめ 「データモデルとパイプラインの道」は、データベースの設計やETLプロセスについての理解を深める素晴らしい機会です。自分のキャリアを高めたい方やデータ分析のスキルを身につけたい方には、ぜひ受講をおすすめします。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/the-path-to-insights-data-models-and-pipelines