Стать дата-аналитиком с нуля: 9 онлайн-курсов от Google

Профессиональная сертификация Google Data Analytics – это полноценная программа обучения от Google, доступная каждому: без опыта, без диплома и без привязки к стране или городу. Девять последовательных курсов на платформе Coursera можно проходить в своём темпа:  из любой точки мира, на любом устройстве. 

О программе

Сертификация создана сотрудниками Google и рассчитана на тех, кто хочет начать карьеру в аналитике данных с нуля. Опыт и диплом не нужны. За менее чем 6 месяцев при темпе до 10 часов в неделю вы пройдёте 9 курсов и получите сертификат, с которым можно напрямую откликаться на вакансии в Google и более чем 150 компаниях-партнёрах, включая Deloitte, Verizon и Target.

Чему вы научитесь: очистка, анализ и визуализация данных; работа с таблицами, SQL, Python и Tableau; построение дашбордов и презентаций; основы Data Ethics и критического мышления.

Формат: более 180 часов обучения, видеоуроки, практические задания, финальный кейс-стади для портфолио.

1. Foundations: Data, Data, Everywhere

Вводный курс, с которого начинается вся программа. Вы разберётесь, что такое аналитика данных, как устроена профессия дата-аналитика и какие инструменты используются в работе. Преподают действующие аналитики Google – на конкретных задачах и реальных примерах.

Чему научитесь: понимать, как устроен жизненный цикл данных и процесс анализа; разбираться в роли таблиц, SQL и визуализации; проводить самооценку аналитического мышления; изучать возможности для трудоустройства после программы.

2. Ask Questions to Make Data-Driven Decisions

Курс о том, как правильно задавать вопросы – и почему это ключевой навык аналитика. Вы научитесь выстраивать логику анализа, работать с данными для поддержки решений и взаимодействовать с командой и стейкхолдерами.

Чему научитесь: применять технику структурного мышления к реальным бизнес-сценариям; использовать таблицы для базовых аналитических задач; выстраивать коммуникацию внутри аналитической команды; управлять ожиданиями заинтересованных сторон.

3. Prepare Data for Exploration

Курс посвящён тому, с чего начинается любой анализ – сбору и подготовке данных. Вы узнаете, как выбирать данные, как отличить надёжные данные от предвзятых, и как работать с базами данных через SQL и таблицы.

Чему научитесь: понимать разницу между структурированными и неструктурированными данными; выявлять предвзятость в данных; извлекать, фильтровать и сортировать данные из баз; соблюдать принципы Data Ethics и защиты данных; организовывать и хранить данные безопасно.

4. Process Data from Dirty to Clean

Один из самых практичных курсов программы – о том, как привести «грязные» данные в рабочий вид. Вы будете работать с реальными ошибками, дублями и несоответствиями, используя таблицы и SQL.

Чему научитесь: проверять целостность данных и выявлять риски; применять техники очистки в таблицах; писать базовые SQL-запросы для очистки и трансформации данных; верифицировать результаты очистки; составлять отчёт о проделанной работе.

5. Analyze Data to Answer Questions

Курс переходит от подготовки к самому анализу. Вы научитесь организовывать данные, применять формулы и функции, агрегировать данные с помощью SQL и таблиц и отвечать на конкретные бизнес-вопросы.

Чему научитесь: сортировать и фильтровать данные перед анализом; конвертировать и форматировать данные; объединять таблицы в SQL; выполнять вычисления с помощью формул в таблицах и SQL-запросов.

6. Share Data Through the Art of Visualization

Курс о том, как донести результаты анализа до аудитории. Основной инструмент –  Tableau, одна из самых популярных платформ визуализации в индустрии. Вы научитесь строить дашборды, рассказывать истории через данные и выстраивать сильные презентации.

Чему научитесь: создавать визуализации и дашборды в Tableau; строить нарратив вокруг данных; применять принципы эффективных презентаций; учитывать ограничения данных при представлении выводов.

7. Introduction to Data Analysis Using Python

Введение в Python для тех, кто никогда раньше не программировал. Курс охватывает базовый синтаксис, структуры данных, циклы и работу с библиотеками NumPy и pandas – всё, что нужно для работы с данными на Python.

Чему научитесь: писать скрипты на Python для работы с данными; использовать условия, функции и циклы; работать со списками, словарями, кортежами и множествами; импортировать и применять библиотеки NumPy и pandas.

8. Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

Финальный проектный курс программы. Вы самостоятельно выполните кейс-стади – полноценный аналитический проект, который можно добавить в портфолио и показать работодателю. Курс также включает подготовку к собеседованиям и обучение AI-инструментам от экспертов Google.

Чему научитесь: выполнять собственный кейс-стади от начала до конца; разбирать типичные сценарии и вопросы на собеседованиях; выстраивать портфолио для поиска работы; использовать ИИ-инструменты для аналитических задач.

9. Accelerate Your Job Search with AI (бонусный курс)

Дополнительный курс, который входит во все сертификаты Google Career. Помогает выйти на рынок труда быстрее и увереннее с помощью ИИ-инструментов: Gemini, NotebookLM и Career Dreamer. Опыт работы с ИИ не нужен.

Чему научитесь: исследовать свои сильные стороны и карьерные возможности; составить резюме и план поиска работы с помощью Gemini; организовать отклики и заявки в Google Sheets; подготовиться к интервью, используя NotebookLM и Gemini Live.