Googleデータアナリティックス - 18・19週目 データのクリーニング・データアナリストの採用プロセス

Googleデータアナリティックスという、データ分析を仕事にしたい人向けの講座を受講してます。全6か月分、計30週分のコースで優秀なデータアナリストになろうという内容です。

JRC（Google Career Certificates） | Coursera

今回はクリーニングの復習・座学でデータアナリストの採用プロセスについて学んだことをメモしておきました。2つとも短めの内容なので簡単な内容になります。

データのクリーニング

データのクリーニング・結果検証とレポート

データのクリーニングがおわったら、最後にデータの完全性が保たれているか・ クリーニングが徹底的・正確に行われたかを検証する。
また、クリーニングの結果をレポートにする。 クリーニング結果をレポートするには、クリーニング過程を記した変更ログ(Change Log)を残す。

変更ログに書くべき情報
・変更されたデータ、ファイル、数式、クエリ
・変更されたデータの説明 ・変更日 ・変更を行った人 ・変更を承認した人 ・バージョン番号
・変更の理由
検証のプロセス
・クリーニング前・後のデータを比較する（NULL・誤字がないかを確認する）
・ピボットテーブルを使って余計な要素・誤字脱字がないかを検証する
検証時に確認すること
・ビジネス課題の解決に役立つか ・プロジェクトのゴールに見合うかを（商品・サービスの改良）
・クリーニング後のデータがプロジェクトの目的を達成できるか
（クリーニング過程）

データアナリストの採用プロセス

レジュメに何を書くか・どうやって仕事を探すか

・求人情報をさがして応募したい会社の研究をする。応募したい会社が決まったら、会社の関係者やその職業についている人に連絡を取る。

・どのような技能を持っているか、用語と具体例を挙げれば採用担当は関心を持つ。自分がやりたいこと・仕事内容を理解していることのアピールになる。

・前職が希望職種と違う場合は、キャリアチェンジに挑戦していることを書く「前職は事務職ですが、現在はデータサイエンス・データ分析のフルタイムの仕事を志望しています。」

・希望職種に活かせる経験が前職である（移転可能なスキル）場合は、それをアピールする「運送業だったので、運送費に関わるデータを処理する機会がありました。具体的には、
　事業所で利用しているトラックの燃費の総計・その平均を算出する表計算シートをExcelで作成しました。」

・PARフレームワーク - 問題、行動、結果のフレームワーク
　前職でどのような問題があり、それに対してどう行動したか・どんな成果が出たかをアピールする
「部署内書類を電子化する必要があり、1ヶ月で10000ファイルの文書をデータ化しました。」
「文書名と概要、作成日時をまとめたExcelファイルを作成しました。
　電子化によってカテゴリー毎に検索ができるようになり、必要書類の探索が容易になりました。」

・技術スキル以外にも、ソフトスキル（自分の特性と対人スキル）をアピールする。詳細なことに気が付く、忍耐力がある、コミュニケーション能力を活かせる、等々。　IT系では体力・向上心・コミュニケーション能力・協調性・論理的思考力といった特性が高く評価される。
「様々な分野を学ぼうとする向上心、物事を筋道立てて分析・判断できる論理的思考力が私の強みです。」

プログラミング言語 - Python, Dart SQl, R
開発環境・フレームワーク - PyCharm, Flutter, BigQuery, RStudio

・Googleデータアナリティックスで学習したことを盛り込む
（Excel、SQL、Tableau、R、等々）

・データアナリストがアピールできる能力
優れた分析能力
リレーショナルデータベースと SQLの活用
データ可視化スキル
表計算ソフト、SQL、R、Tableau の活用