Se c’è una cosa che ho imparato nel mondo sportivo e della finanza, è che i dati sono il vero petrolio del ventunesimo secolo. Per questo motivo, ho deciso di investire tempo e risorse in una delle certificazioni più riconosciute nel settore: il Google Data Analytics Professional Certificate.
In questo articolo, voglio condividere esattamente come ho ottenuto questa credenziale tramite Coursera, spiegando il percorso, quanto tempo mi è servito e quali strumenti ho imparato a padroneggiare.
Il Percorso Formativo: Google e Coursera
La mia scelta è ricaduta sul programma offerto da Google e ospitato sulla piattaforma Coursera. Ho scelto questo percorso perché è noto per essere altamente pratico e non richiede esperienza pregressa, partendo dalle basi assolute.
Il programma è strutturato come una serie di 8 corsi intensivi (una Specialization), pensati per essere completati in circa sei mesi, dedicando meno di 10 ore a settimana. Personalmente, ho cercato di velocizzare un po’ il ritmo, ma l’aspetto fondamentale è la flessibilità che Coursera offre: puoi studiare al tuo passo, adattando l’apprendimento ai tuoi impegni.
L’intero percorso mi ha richiesto l’impegno equivalente a oltre 180 ore di istruzione e mi ha portato ad acquisire competenze concrete e richieste dal mercato.
La Suddivisione del Corso: 8 Tappe Verso l’Analisi
Il certificato è un viaggio strutturato in otto moduli progressivi, ognuno dei quali costruisce le basi per il successivo, seguendo il ciclo di vita completo di un progetto di analisi dei dati.
Ecco come era suddiviso il percorso:
- Foundations: Data, Data, Everywhere: Introduzione al mondo dell’analisi dei dati, agli ecosistemi e al ruolo dell’analista. Ho compreso l’importanza del pensiero analitico e come inquadrare i problemi.
- Ask Questions to Make Data-Driven Decisions: Mi sono concentrato sull’arte di porre le domande giuste per definire l’obiettivo dell’analisi, imparando le tecniche di pensiero strutturato e l’utilizzo di base dei fogli di calcolo.
- Prepare Data for Exploration: Ho imparato a raccogliere, archiviare e gestire i dati, focalizzandomi sulla qualità dei dati, l’etica e i concetti fondamentali dei database e dei metadati.
- Process Data from Dirty to Clean: Questa è stata la parte in cui ho imparato l’importanza del data cleaning. Ho applicato le prime istruzioni SQL per pulire e trasformare i dati grezzi in set utilizzabili per l’analisi.
- Analyze Data to Answer Questions: Il cuore dell’analisi. Ho approfondito le tecniche per l’analisi, le formule avanzate sui fogli di calcolo e le query SQL più complesse per estrarre informazioni e completare calcoli.
- Share Data Through the Art of Visualization: Ho imparato a trasformare numeri e tabelle in storie. Qui mi sono concentrato sui principi della Data Visualization e sulla creazione di dashboard efficaci.
- Data Analysis with R Programming: Il modulo dedicato al codice. Ho imparato le basi del linguaggio di programmazione R e l’utilizzo dei suoi pacchetti (come
ggplot2eTidyverse) per manipolare, pulire e visualizzare set di dati complessi. - Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study: La prova finale. Un progetto pratico di case study che mi ha permesso di applicare tutte le competenze acquisite dall’inizio alla fine, creando un portfolio da presentare ai potenziali datori di lavoro.
Tematiche Chiave e Software Imparati
L’obiettivo del corso è stato quello di fornire un set di competenze trasversali e specifiche, concentrandosi sia sulla teoria (il pensiero critico e il problem solving) che sugli strumenti pratici.
Tematiche Fondamentali Affrontate:
- Data Cleaning e Data Integrity: Pulizia e validazione dei dati.
- Data Visualization e Storytelling: L’arte di comunicare i risultati.
- Pensiero Analitico e Critico: Approccio strutturato alla risoluzione dei problemi.
- Data Ethics: Gestione etica e privacy dei dati.
Software e Strumenti Essenziali che ho Imparato ad Usare:
| Strumento | Funzione Principale |
| Fogli di Calcolo | Organizzazione e analisi iniziale (Google Sheets) |
| SQL (Structured Query Language) | Interrogazione e pulizia dei database |
| R Programming | Manipolazione statistica e creazione di visualizzazioni avanzate |
| Tableau | Creazione di dashboard interattive e visualizzazioni professionali |
| RMarkdown | Documentazione e reportistica (per R) |
| Presentazioni | Condivisione dei risultati (es. Google Slides) |
La combinazione di questi strumenti, in particolare la programmazione R e la visualizzazione con Tableau, mi ha fornito un toolkit completo per affrontare qualsiasi sfida di analisi dei dati.
La Tua Prossima Mossa nel Mondo dei Dati
Ottenere il Google Data Analytics Professional Certificate è stato un passo fondamentale. Non solo mi ha dato una credenziale riconosciuta, ma mi ha anche fornito le basi pratiche per applicare i principi di moneyball e di analisi basata sui dati a qualsiasi campo, dalla finanza al marketing.
Se sei alla ricerca di un percorso strutturato e flessibile per entrare nel mondo dell’analisi dei dati, non posso che consigliarti questa certificazione. È un investimento di tempo che paga in termini di competenze e opportunità.
Link utili:
Professional Certificate :https://coursera.org/share/23c2a63bd7379ef0517ab6b3e81ec38d
