不安いっぱいで始めたものの、スムーズに参加することができた。
今回はモジュール５の内、１のまとめをしておきたいと思う。

１，受講前と今の違い

①難しそう　　
　→今のところ大丈夫。

②（データ）アナリストって？
　→結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするためにデータを収集、変換、整理する人。

データサイエンティストと混同されがちで、こちらは生データから未知の事象をモデル化したり理解したりするための新しい手法を生み出す人。

③Google認定証ってあるとどうなるんやろ？
　→データアナリストの就職先はある。キャリア形成に良い。

コンサル型かエンジニア型があるらしい。新卒や20代の未経験者なら良さそう。大学で数学や情報科学など理系分野を専攻したほうが有利らしい。
↓未経験でも可の企業も多い

https://doda.jp/DodaFront/View/CareerRecommendJobList/j_qc__139429/

他にもフリーランスとして受注できるか調べると、現段階では経験者による仕事を求めている印象だった。やはりエンジニアからの資格取得が多いのではないのかと推察した。

↓フリーランスの案件

 今後必要とされそうなのでざっと調べたら日本ではまだまだ未発達の分野だと感じた。

社会人であれば現職の会社に学習していることを伝え、役割を担ったりできそうだが、アンケートにもあった収入を増やしてくれる会社は現段階ではそれほど多くないだろうと思った。

④不安いっぱい

→英語は翻訳で何とかなる。ただ修了できるというだけで探求したい場合は工夫する必要がある。（コピペして翻訳とか）実務にどれだけ生かせるかは参考文献をどれだけ復習するかによるかもしれない。

⑤時間がかかったり、難しい試験があるのか？

　→今のところない。

1モジュールにかかる時間↓
１：3時間35分
（受講後なので他と少し違うかも）
２：2時間12分
３：2時間10分
４：1時間49分
５：2時間56分　　　
             　　　　　　※テスト時間40分含め

２，内容

①はじめに　　　　　　　　　　　　　
②データをインサイトに変える　　　　
③データエコシステムを理解する　　　
④本プログラムで期待できること　　　
⑤ウイークリーチャレンジ（テスト）　　

３，感想

モジュール１では導入として、心理的安全性を高めつつコミュニティへの参加を促し、専門用語を踏まえながら業界外の学習者でも受け入れやすい内容だった。

　時々テストがあり、小テストとおそらくモジュールごとにテストがある。復習を兼ねていて難しさは感じなかった。似たような内容が出てくるので区別して理解する必要があると思った。

所々で参考資料、サイトがあり知識を深めたい人はよい構成がなされていた。参考資料等は英語が多くサイトによっては変換ができないこともある。

上記について私自身は、振り返るときに困らないようにメモしておくなどの必要性を感じた。

４，今後の予想と展望

　
　さらなるコミュニティへの参加を促されると思う。
自分のコメントに反応があったことなどを通知をして貰えれば交流が活性化されるかもしれない。

５，自己学習

・参考サイトのチェックとプリントアウト
・とりあえずこれ↓を受けてみようと思う。

エレベータのブザーは鳴るか―大学生のための統計学入門｜京都大学OCW

他にもいろいろあったけどなんか難しそうなので今のところはこれでいく。

つたない文章ですが、読んでいただいてありがとうございました。