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Google データアナリティクス プロフェッショナル認定は、データ分析が初めての人を対象に、問いの立て方、データの準備・加工、SQL、表計算、Tableau、プログラミング、可視化、ケーススタディまでを学ぶオンラインプログラムです。
2026年11月8日時点のCoursera公式ページでは、分析の専門学習8コースに、AIを使う就職活動支援を加えた全9コースと表示されています。難易度は初級、受講目安は週10時間で約6カ月。学位や実務経験は前提とされていません。
この記事では、分析未経験の人がこの認定を受けるかを判断できるように、受講前に必要なこと、各コースの課題と成果物、学ぶプログラミング言語、時間と費用、受けなくてよい場合を整理します。公式公開情報に基づく受講前のガイドで、編集部の受講レビューではありません。
- 01問いとデータを整える
目的、収集、品質、SQLの基礎を学習。
- 02分析して伝える
表計算、プログラミング、Tableauで分析と可視化。
- 03成果を説明する
ケーススタディを就職・実務へ展開。
公式カリキュラムをもとに、学習の流れを編集部が整理。就職活動支援コースは別枠で受講します。
この認定が向く人と、受けなくてよい人
対象は分析の経験がない人です。表計算で簡単な合計を出したことはあるが、どの数字をどう比べれば根拠になるのかを説明できない、という段階にちょうど合います。Google Career Certificates全体の位置づけはGoogle公式資格・認定プログラムの一覧にまとめています。
データ分析をどこから始めるかを確認します。
基礎をすでに説明できるなら、本認定を受け直す必要はありません。
次の場合は、この認定を受けなくても目的に近づけることがあります。
| 当てはまること | 代わりの選択肢 |
|---|---|
| SQL・表計算・可視化を業務で使い、集計の根拠も説明できる | 基礎・Advanced・BIの比較で次の方向を選ぶ |
| 当面の目的が、毎月のExcel集計を速くすること | Excel月次集計の自動化で手元の作業から改善する |
| Pythonの文法だけを学びたい | プログラミング入門の講座。本認定でPythonは1コース分 |
| 修了証だけで分析職への転職を決めたい | 修了証で示せる範囲をCoursera修了証の価値で確認する |
受講前に必要なこと
公式には事前の経験は不要ですが、受講を続けるうえでは次の準備が必要になります。いずれも編集部が確認を勧める項目で、公式の受講条件ではありません。
- 週の学習時間：公式目安の週10時間を確保できるか。少ない場合の期間は後述
- 作業環境：ブラウザで表計算、SQL、Tableauなどを操作できるPC。スマートフォンだけでは課題を進めにくい
- 言語：現行のプログラムは英語で授業し、第7コースはPython。日本語で学べる範囲は限られる
- 学ぶ目的：分析の仕事を目指すのか、今の仕事で数字を説明したいのか
9コースで取り組む課題と成果物
2026年11月8日時点のCoursera公式ページに表示された順番と時間です。右の列は、各コースの学習内容から、手元に残る作業や成果を編集部がまとめたものです。
| コース（表示時間） | 主に扱うこと | 手元に残る作業・成果 |
|---|---|---|
| 1. 基礎知識：データはあらゆるところにある（13時間） | データ分析の基本概念、分析者の仕事、ツールの役割 | 分析の工程と使うツールの対応表 |
| 2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ（15時間） | 課題の定義、構造化思考、関係者とのやり取り | 「誰が何を決めるための分析か」を書いた問い |
| 3. 探索用データを準備する（19時間） | 収集時の判断、バイアス、データベース、メタデータ | 使えるデータと使えないデータを分けた記録 |
| 4. 「ダーティー」なデータを「クリーン」にする（16時間） | 欠損・重複・形式の不一致の点検、表計算とSQLでの整形 | クリーニングの手順と変更履歴 |
| 5. データを分析し、答えを導き出す（26時間） | 並べ替え、関数、ピボット、SQLクエリ | 問いへの答えと、その計算の根拠 |
| 6. データ可視化による、データの共有（19時間） | Tableauでの可視化、ダッシュボード、データストーリー | 関係者向けのグラフと説明 |
| 7. Introduction to Data Analysis Using Python（27時間） | Python（pandas、NumPy）での処理 | 同じ処理をコードで再現した記録 |
| 8. ケーススタディ（11時間） | これまでの工程をデータセットに適用 | 目的・手順・結果・提案をまとめた成果物 |
| 9. AIを使った就職活動支援（6時間） | スキルの棚卸し、履歴書、応募管理、面接練習 | 応募書類と、成果物を説明する準備 |
分析そのものの学習は1〜8で、9は学んだことを就職活動へつなぐ補助コースです。Googleの案内ページに「8コース」と書かれている場合もあり、Courseraでは補助コースを含めて9コースと表示されています。
たとえばコース5の段階では、「売上が伸びた」で止めず、注文数と1注文あたりの金額に分けて見るような考え方を練習します。下の図は編集部の架空例で、講座の課題ではありません。同じ例で基礎・Advanced・BIの違いを比べた説明は、Googleデータ分析講座の違いにあります。
編集部制作の生成図解。数値は本文の架空例で、講座の教材・課題画面ではありません。
学ぶのはPython。日本語のRコースが残る点に注意
この認定は以前はRを使う構成で、現在のプログラムはPythonを扱います。ただし、日本語のコースの扱いが変わっているため、申し込む前にどの版かを確かめる必要があります。
| 確認した場所（2026年11月8日） | 表示 | 読み方 |
|---|---|---|
| Coursera公式ページ・FAQ | 第7コースはIntroduction to Data Analysis Using Python | FAQはPythonを扱い、Rはカリキュラムに含まないと案内。修了後にRを学ぶことを勧めている |
| 同じページの言語欄とFAQ | 英語で授業、5言語で利用可能 | FAQが挙げる他の言語版はトルコ語・ドイツ語・スペイン語・アラビア語・ロシア語・インドネシア語で、日本語は含まれない |
| 以前の日本語版プログラムのページ | 英語版（Python）のページへ転送される | 日本語版のプログラムとしての案内は現在見当たらない |
| 日本語のRのコース（データ分析とR 言語） | 個別ページが残り、日本語で授業 | Rの基礎、R Markdown、可視化を扱う。登録画面で、どのプログラムの一部として扱われるかを確認する |
選び方は、次に何を学ぶか、どの言語で学びたいかで決めます。
- 上級データ分析認定（Advanced）へ進む予定がある：AdvancedもPythonを使うため、現行のプログラムで学ぶと続けやすい
- 日本語の音声・教材で学ぶことを優先したい：日本語のコースで修了証まで取れるかは公開ページだけでは確認できない。登録画面で、プログラム名とコース一覧を確かめてから申し込む
- 職場でRを使っている：Rのコースを個別に学ぶ理由になる。ただし現行の認定の範囲とは別と考える
英語版を字幕や翻訳で受ける場合も、SQL、Python、Tableauの画面や専門用語は英語のまま残ります。音声・字幕・読み物・課題の言語を分けて確かめる手順は、Courseraの日本語対応講座にまとめています。
学習時間｜公式の目安から自分の計画を作る
公式の目安は週10時間で約6カ月です。一方、上の表の各コースの表示時間を合計すると、分析の8コースで約146時間になります。週10時間なら約15週ですが、表示時間には復習、課題のやり直し、ケーススタディの作り直しは含まれません。公式の6カ月は、その分の余裕を含んだ目安と考えておきましょう。
週に確保できる時間が公式目安の半分なら、期間はおおむね倍になる計算です。ただし、SQLや第7コースのコードで詰まった週は、時間が足りても先に進まないほうが理解は定着します。計画は「何カ月で終えるか」より、「毎週どのコースのどこまで進むか」で立て、2週続けて遅れたら見直すと決めておくと続けやすくなります。
費用｜月額×受講月数で総額を見積もる
受講料は地域、通貨、キャンペーン、無料体験、Coursera Plusの対象状況で変わります。Coursera公式FAQは、米国・カナダでは7日間の無料体験の後に月額49米ドル、週10時間未満なら6カ月未満で修了でき、多くの学習者は300米ドル未満と案内しています。ほかの国では安くなる場合があるとも書かれており、日本からの請求額を保証するものではありません。
日本で支払う総額は、申込画面に表示された月額またはプラン料金と、上で見積もった受講月数を掛けて確認します。ほかの認定も続けて受ける予定なら、Courseraの料金プランで個別の契約とCoursera Plusを比較してください。
修了後｜ケーススタディを説明できる形にする
修了証は履歴書やLinkedInに掲載できますが、採用を決めるのは、成果物を自分の言葉で説明できるかです。ケーススタディには、分析の目的、データの出典、処理の手順、判断の理由、限界、提案を添えます。
講座の題材とは別のデータでもう一度分析を一周すると、自分の理解の穴が見つかります。小さな題材の例はPython基礎の次の小さな分析課題を参考にしてください。
Coursera公式ページは、一部のオンライン学位で学習が単位として認定される可能性を案内しています。対象校への入学や大学ごとの審査が必要で、修了だけで自動的に単位が付与されるわけではありません。
口コミ・評判を読むときの注意点
公式の受講者レビューを読むときは、投稿時期と対象コースを確認してください。R版のころの感想が、現在のPythonのコースにも当てはまるとは限りません。
星の平均だけでなく、直近の低評価レビュー、第7コース、字幕、課題、外部ツールに関する記述を確認します。無料体験が表示される場合は、最初の教材で説明の速さと操作環境を試してから継続を決めると安心です。
まとめ｜未経験から分析の流れを一周したい人向け
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定は、未経験から分析の一連の流れを学び、ケーススタディまで作りたい人に向く講座です。
- 2026年11月8日時点で全9コース。分析の専門学習8コースと就職活動支援1コース
- 公式目安は週10時間で約6カ月。確保できる時間から期間を見積もる
- 現行のプログラムはPython。日本語のRコースの扱いは登録画面で確認する
- 基礎をすでに説明できるなら受け直さず、次の方向を比較する
- 修了証に加えて、ケーススタディを説明できる形にする
公式情報の確認日：2026年11月8日。コース構成・時間・FAQ・日本語版の転送をCoursera公式ページで確認しました。Courseraの講座ページ、Google Career Certificatesの案内を参照しています。コースごとの成果物の列、学習時間の見積もり方は編集部の整理です。記事内には広告リンクを含みます。