3. 探索用データを準備する
データの種類と構造 私たちは日常生活の中でたくさんのデータを生み出しています。このコースでは、私たちがどのようにデータを生み出しているのか、またデータアナリストが分析のために収集するデータをどのように決定しているのかについて確認していきます。また、構造化データと非構造化データ、データの種類、データの形式について学び、それらのデータを分析するための準備についても考えます。 バイアス、信頼性、プライバシー、倫理、そしてアクセス データアナリストがデータを扱うときには、データが偏っていないか、信頼できるかを常にチェックする必要があります。このパートでは、データにおけるさまざまな種類のバイアスを識別する方法と、データの信頼性を確保する方法を学びます。また、オープンデータ、データ倫理とデータプライバシーの関係や重要性についても学びます。 データベースとは：データが存在する場所 多くの場合、データを分析する時にはデータベースからデータにアクセスすることになります。データベースとは、データが保存されている場所です。このパートでは、データベースへのアクセス方法、データの抽出、フィルタ、並べ替えなど、データベースに関するあらゆることを学びます。また、メタデータのさまざまな種類とデータアナリストの活用方法を確認していきます。 データの整理と保護 多くの仕事において、優れた整理整頓のスキルは大きな役割を果たしますが、データアナリティクスでも例外ではありません。このパートでは、データを整理し、安全に保管するためのベストプラクティスを学びます。また、データアナリストがファイル名の命名規則を用いて、どのようにタスクを整理しているのかについても学んでいきます。 オプション：データコミュニティに参加する オンラインでの存在感を高めることは、求職者にとって大きな手助けとなります。このパートでは、オンラインにおける存在感を高めるための方法を探ります。また、他のデータアナリティクスのプロとネットワークを構築する利点についても学んでいきます。 *コース チャレンジ* 用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに向けて準備しましょう。また、データ収集、データ倫理とプライバシー、バイアスに関する知識を練習問題でテストしましょう。 練習問題では、表計算ソフトや SQL 関数、フィルタリングや並べ替えなどの応用問題も出題されます。最後に、データアナリティクスのベストプラクティスでデータを保護し、整理する方法を学びましょう。