구글 데이터 애널리틱스 전문 인증서 Google Data Analytics Professional Certificate 자격증 소개

주제: 구글 데이터 애널리틱스 전문 인증서 Google Data Analytics Professional Certificate 학습 방법

 

 

0. 서론

포스트 코로나 시대, 디지털 르네상스 시대에 떠오르는 직업은 무엇일까요? 2021년 3월 구글은 관련 경험 없이도 데이터 애널리틱스 전문 인증서를 취득하면 구글의 도움을 받아 데이터 분석 작업을 수행할 수 있다고 했습니다. 그리고  구글 데이터 애널리틱스 전문 인증서 과정을 완료하면 따라서 완료 후 67,900 달러의 초임급과 수십만 개의 고용 기회 세계로 뛰어 들어갈 거라도 대범하게 말했지요.

도전하고 새로운 기술을 개발하는 것은 끝없는 도전입니다. 게다가 디지털 시대의 스킬 업은 결코 시간 낭비가 아니라 더 나은 고용의 선택을 보장하는 데 도움이 되는 것도 사실입니다. 미국에서만 해도 벌써 337,400 건의 데이터 분석 분야의 직업이 있으며 앞으로 점차 확대될 것으로 보이므로 새로운 시대에 첫 발을 내딛어 보는 것이 나쁜 선택은 아닐 것입니다. 

 

1. 구글 데이터 분석 전문 인증 자격이란 무엇인가요?

구글 데이터 애널리틱스 전문 인증은 구글에서 고안한 전문 교육으로 주니어 데이터 분석가, 데이터베이스 관리자 및 데이터 관련 직업을 가지는 데 도움이 되는 자격증 입니다.
구글에 의해 만들어진 이 8개의 코스는 매주 10시간 이내의 시간을 소요하면 6개월 이내에 완료할 수 있다고 합니다. 저도 귀가 솔깃해 지는데요, 미국 온라인 학습 플랫폼인 Coursera를 통해 수강할 수 있다고 합니다. 아래에 링크 달아놓겠습니다.

https://www.coursera.org/

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2 무엇을 배울까?
Google Data Analytics Professional Certificate 과정에서 엔트리 레벨 데이터 분석가 직무를 수행하기 위한 기본 및 기본 기술을 가르쳐 준다고 합니다. 즉 사람들이 일상 업무에서 사용하는 관행과 과정에 대해 배우는 것으로 시작해서 데이터를 정리, 정리, 분석 및 시각화하는 데 필요한 도구를 사용하는 방법을 배운다고 해요.

- 스프레드시트(데이터 수집 및 정리용)
- SQL(데이터 정리 및 추출용)
- Tableau(데이터 시각화용)
- R (데이터 분석 및 랭글링용)
- 프레젠테이션(발견을 설명하고 공유하기 위해)

여기서 끝이 아니고 구글이 이력서 작성 도구, 모의 인터뷰, 경력 네트워킹 지원 등 취업 준비 프로세스 전반에 걸쳐 프로그램을 수료한 후 취업을 지원해 준다고 하는데 외국인에게도 기회가 주어질지는 모르겠습니다. 저도 수강하게 되면 자세한 후기 남기겠습니다. 

3 코스 커리큘럼은?

8개의 코스가 있다고 하는데 커리큘럼 설명은 다음과 같습니다.

 

코스 1: 데이터 분석의 기초 배우기
이 입문 과정은 먼저 데이터 분석 직무와 관련된 내용, 데이터 분석가가 매일 수행하는 것, 데이터 분석가가 성공하는 데 필요한 기술, 처음 사용하는 기본 용어 및 개념 설명을 부드럽게 소개하는 것으로 시작합니다. 

코스 2: 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있는 적절한 질문 방법
이 프로그램의 두 번째 과정에서는 데이터를 주도하는 의사 결정을 내리는 방법을 배우는 데 필요한 질문을 하는 데 중점을 둡니다. 이 과정에서는 효과적인 질문의 기초, 이러한 질문 기법을 실제 비즈니스 상황에 적용하는 방법, 구조화된 사고와 이해관계자와의 명확한 커뮤니케이션을 사용하여 비즈니스 목표를 달성하는 것 중요성을 설명합니다.

코스 3: 데이터 준비
세 번째 과정은 데이터 준비 및 추출에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 이 과정에서는 스프레드시트와 SQL을 사용하여 데이터를 추출하는 방법, 데이터를 정리하고 보호하는 방법, 데이터 윤리 및 개인정보 보호의 기본 사항에 대해 설명합니다.

코스 4: 데이터 정리
이 과정에서는 스프레드시트와 SQL을 사용한 데이터 정리와 데이터 정리 보고서 작성에 대해 설명합니다.

코스 5: 데이터 분석
다섯 번째 과정에서는 스프레드시트와 SQL을 사용한 데이터 분석 프로세스에 완전히 초점을 맞추고 있습니다. 이 과정에서는 수식, 함수 및 SQL 쿼리를 사용하여 분석하는 방법을 학습합니다.

코스 6: 데이터 시각화
이 프로그램의 여섯 번째 과정은 데이터 분석의 스토리텔링 측면을 다룹니다. 이 과정에서는 데이터에 생명을 불어넣는 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다. Tableau를 사용하여 대시보드와 시각화를 만드는 방법을 알아보고 청중에게 제시하는 방법을 알아보세요.

코스 7: R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석
이 과정에서는 데이터 분석에 자주 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나를 다룹니다. R 및 RStudio를 사용하여 데이터 분석을 정리, 정리, 분석, 시각화 및 보고하는 방법을 학습합니다.

코스 8: 캡스톤 프로젝트
프로그램의 최종 과정은 취업 활동에서 사례 연구와 포트폴리오의 이점을 배우는 것으로 시작되며 취업 활동과 인터뷰 기술을 설명합니다. 마지막으로 전문 포트폴리오에 사용할 수 있는 캡스톤 프로젝트를 완성하는 옵션이 제공됩니다.

 

음 전반적으로 프로그래밍 지식이 있어야 할 것 같아 보입니다. 강의는 물론 영어로 진행되겠지요?

 

 

4. 누구에게 적합한 코스일까요? 

하지만 구글에서는 데이터 분석 초보자이고 아무 전제 지식이 없어도 일주일에 10시간 동안 공부에 전념할 수 있고 데이터 분석의 기초를 배우고 싶은 사람은 수강이 가능하다고 합니다.

심지어 이미 데이터 분석에 익숙한 사람은 권하지 않더라고요. 그리고 파이썬에 관심이 있는 사람 혹은 코스에 전념할 시간이 없는 사람은 추천하지 않는다고 합니다. 이유인 즉 데이터 분석은 정기 일정을 사용하여 학습하는 것이 가장 좋기 때문에 라고 합니다.

5. 프로그램 비용은 얼마입니까?
일단 Coursera에서 액세스할 수 있는 과정은 Coursera의 월 $39의 구독 요금이 부과됩니다. 따라서 코스를 완료하는 데 6개월이 걸릴 경우 비용은 약 234달러(USD)가 됩니다.
하지만 만약 한 달에 다 과정을 긑내면 39달러만 내고 수료가 됩니다. 그러니까 월별 구독 수수료를 아끼려면 가능한 한 빨리 코스를 완료하고 비용을 절감하면 되는 것입니다. 컴퓨터 공학 석사 학위를 받는 것보다 훨씬 저렴합니다.


6. Google Data Analytics Professional Certificate 공부 방법.
MOOCs의 평균 수료율은 10% 미만이므로 이 자격증 취득을 위해 학습하는 방법을 계획하고 초기 단계에서 성공을 위한 준비를 마련하는 것이 중요합니다.
특히 독학에 어려움이 있다면 학습 계획을 세우고 시작을 해야 돈 날리지 않을 수 있겠지요.
구글 말에 따르면 1주일 중 10시간만 공부해도 6개월 만에 코스를 마칠 수 있다고 하니까 그렇게 힘든 편은 아닌 것 같습니다. 일과 병행하면서 공부하기에도 1주일에 10시간이면 괜찮은 편이고 일을 하지 않고 있으면 짧은 기간(2~3개월)에 완료할 수도 있으니까요.
단 실습은 필수라고 합니다. 구글에서는 이 프로그램이 180시간의 지도와 수백 개의 실습 기반 평가를 제공하므로 동영상을 보면서 앉아서 정보를 흡수할 수 없다고 했고 코스를 최대한 활용하고 매일 약간의 시간을 마치려면 프로세스 전반에 걸쳐 적극적으로 학습해야 한다고 합니다.

 

7. 일정을 설정합니다.

자 이제 과정을 수강하기로 마음 먹었고 결제까지 해버렸으면 시간을 보다 건설적으로 사용하도록 일정과 계획을 치밀하게 짜야 돈 낭비를 하지 않겠지요. 

예를 들어:
월요일: 1주차 강의, 읽기 및 퀴즈를 완료합니다.
수요일: 1주차 연습을 완료합니다.
금요일: 2주차 강의, 읽기 및 퀴즈를 완료합니다.
일요일: 2주차 연습을 완료합니다.
이 일정을 인쇄해서 눈에 잘 띄는 곳에 붙여놓으면 프로그램을 완수하겠다는 자신과의 약속을 항상 상기하게 될 것입니다.

8. 책임을 져라.
일정을 훌륭하게 짰으면 그 다음에 해야할 일은 일정을 지키는 것입니다. 
스터디 그룹 참여, 학습에 대한 블로그 작성 또는 이 프로그램을 꼭 마스터하고야 말겠다고 마음먹고 학습의 필요성을 상기하는 등 공부할 동기를 계속해서 부여해 주세요.
특히 이런 기술 과목은 일관되고 정기적으로 배우는 것이 가장 좋으므로 조기에 훈련된 학습 습관을 확립해야 합니다.

9. 주제에 대한 폭 넓은 이해를 목표로 합니다.
기술을 공부하는 것은 다른 것을 공부하는 것과는 완전히 다르다고 하는 게 구글의 주장입니다. 일반적으로 특정 분야에서 성공하려면 주제에 대한 깊은 이해가 필요하지만, 기술 분야에서는 주제에 대한 폭 넓은 이해(그리고 모르는 것이 있을 때 인정하려는 의지)만 있으면 됩니다.
기술 교육의 개방성으로 인해 모르는 모든 것을 Google에서 검색하는 것은 매우 쉽습니다. 지식의 부족은 이해하지 못하는 것을 즉석에서 검색하여 학습할 수 있는 능력으로 상쇄할 수 있습니다.
따라서 이 프로그램의 모든 주제를 폭넓게 이해하고 이를 효과적으로 적용하는 방법을 배우는 데 시간을 보내는 것이 좋습니다.

10. 효과적인 메모를 작성하십시오.
앞서 언급했듯이 기술을 공부하는 것은 이전에 공부했던 것과는 완전히 다릅니다. 따라서 메모 유형도 달라집니다.
개념을 폭넓게 이해한다는 우리의 생각을 따라가려면 이러한 폭넓은 이해에 도움이 되는 메모를 작성하는 것이 중요합니다. 핵심은 광범위한 메모를 하지 않는 것입니다. 대신 일반적인 개념을 파악하고 이를 적용하는 데 도움이 되는 메모를 작성하는 데 집중하세요.
노트 작성은 학생들이 정보를 유지하는 데 도움이 되는 입증된 학습 도구였으며, 특히 독학할 때 적극 권장되는 이유입니다. 중요한 내용을 배우는 데 도움이 될 뿐만 아니라 계속 참여하고 적극적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.

11. 캡스톤 프로젝트를 건너뛰지 마십시오.
캡스톤 프로젝트는 필수는 아닙니다. 하지만 구글에서는 적극적으로 권장하고 있더라구요.
180시간의 학습 자료를 살펴보고 모든 학습 연습을 완료하면 데이터 분석에 대해 알아야 할 모든 것을 알고 있는 것처럼 느낄 수 있지만 가장 좋은 학습 방법은 직접 해보는 것인데 바로 캡스톤 프로젝트를 통해 가능하다고 합니다.

12. 마무리
물론 이 과정을 수강하고 자격증을 딴다고 구글에서 채용을 해준다거나 일자리가 하늘에서 뚝 떨어지지는 않을 것입니다. 하지만 이력서에 한 줄 쓰면 있어보이기도 하거니와 Spreadsheet, Tableau, SQL, R 같은 건 분명 필요하고 알아두면 좋을 만한 기술들이고 영어 공부도 동시에 할 수 있으니 그야말로 일석삼조가 아닐까요. 한국에서 수강하신 분들도 제법 있는 것 같으니 저도 시간 나면 구글 데이터 애널리틱스 전문 인증서에 도전해 볼까 합니다. 수강하게 되면 후기 남기겠습니다.