目次から探す
Googleのデータ分析講座には、Data Analytics、Advanced Data Analytics、Business Intelligenceがあります。名前を見ると、基礎から順番に全部受けた方がよさそうに思えますよね。
基礎を身につけた後は、統計・予測を深めるか、継続的に数字を共有する仕組みを作るかで分かれます。 Advancedを終えてからBIへ進む、という一本道ではありません。
この記事では2026年9月24日に確認した公式公開情報をもとに、3講座の選び方を整理します。売上の例は編集部が作成した説明用のもので、講座の課題や受講者の成果物ではありません。
3講座の違いを比較
まずは、何を説明できるようになりたいかで比べましょう。下表の「具体例」は公式課題名ではなく、編集部が学習の方向を示したものです。
| 講座 | 主な方向 | 仕事に置き換えた具体例 |
|---|---|---|
| Data Analytics | データを整え、分析して伝える基礎 | 店舗別の売上を集計し、違いを説明する |
| Advanced Data Analytics | 統計・回帰・機械学習 | 予測を作り、誤差や限界を説明する |
| Business Intelligence | データモデル・処理・ダッシュボード | 同じ定義の数字を継続して確認できる仕組みを作る |
出典：Data Analytics、Advanced Data Analytics、Business Intelligence。
同じ売上データでも、取り組む課題は別
たとえば小さな通販店で、次の数字が渡されたとします。ここでは説明のため、売上・注文件数ともに架空の数値を使います。
| 月 | 売上 | 注文件数 | 1注文あたり売上 |
|---|---|---|---|
| 4月 | 100万円 | 200件 | 5,000円 |
| 5月 | 120万円 | 300件 | 4,000円 |
売上は20%増えていますが、1注文あたり売上は20%下がっています。「好調です」で済ませず、何を調べたいかを考えるところから分析が始まります。
編集部制作の生成図解。売上増・客単価減は説明用の架空例です。講座教材や受講成果ではありません。
基礎：数字の作り方と説明
まず必要なのは、同じ基準で数字を比べることです。キャンセルを含むのか、送料や税は含むのか、注文と顧客を混同していないか。定義を確認して集計し、図や文章で説明します。
表計算の操作ができても、集計の根拠を説明するのが難しいなら、Googleデータアナリティクス認定が候補です。最新の英語版公式ページにはPythonを扱うコースが掲載されています。日本語版など別ページを見るときは、受講するプログラムの内容を確認してください。
Advanced：予測や仮説の検証
次に「来月の売上はどれくらいか」「割引が注文に影響したか」を考えたくなるかもしれません。ただし、この2行だけで予測モデルを評価したり、割引の因果効果を判断したりすることはできません。
期間を増やす、季節性を確認する、予測に使っていないデータで精度を測る、といった作業が必要になります。数値を出すだけでなく、その根拠と不確かさを扱いたいなら、Google上級データ分析認定を検討します。
BI：繰り返し使える数字の共有
一方、「毎月の集計に時間がかかる」「営業と経理で売上が一致しない」という悩みなら、予測より先に整えることがあります。データ源、更新頻度、指標の定義、誰が見るかを決め、継続して使える画面にすることです。
その方向がGoogle BI認定です。見た目のよいグラフだけでなく、グラフへ渡すデータの整備も学習範囲として確認してください。
いま必要なのは、どちらの仕事ですか。
基礎知識がまだ不安なら、どちらへ進む場合も先に補います。
上級講座へ進む前の確認
BIの公式FAQには、分析の基礎、表計算、データベース、SQL、可視化などの理解が前提として記載されています。講座名にGoogleとあることと、完全初心者向けであることは別です。
次の項目は、前提知識を具体的に考えるための編集部の自己点検です。公式の受講試験や合否基準ではありません。
- 欠損や重複があるデータの扱いを説明できるか
- SQLの集計や結合が、結果にどう影響するか理解できるか
- グラフの数字と、元データの関係を説明できるか
- 何を意思決定したい分析なのか、言葉にできるか
できない項目がある場合、必ず基礎認定を丸ごと受け直す必要はありません。業務経験がありSQLだけ弱いなら、その範囲を補う方法もあります。反対に、分析全体を初めて学ぶなら体系的な基礎講座が選択肢になります。
受講順序と費用の考え方
「全部取る」より、最初の講座で一つの成果物を説明できるところまで進める方が、自分の不足を判断しやすくなります。
- 01基礎の確認
経験があれば不足部分を補習
- 02目的に合う一本
統計・予測か、集計・共有かを選択
- 03成果物の説明
目的、処理、結果、限界を自分の言葉で記録
編集部の学習提案。3認定の取得順序を指定するものではありません。
受講料は月額だけでなく、学習期間と対象講座を合わせて比較します。複数受講する予定がなければ、定額プランがいつも得とは限りません。料金プランの比較で契約の違いを確認してください。
口コミを読むときの注意点
上級講座の難しさは、受講前の経験に左右されます。星評価だけで比べるより、投稿者がSQLや統計をどの程度使っていたか、どの課題で困ったかが書かれた感想を探してください。
また、修了証を取得できたことと、分析職として採用されることは同じではありません。口コミの転職例を一般的な結果と受け取らず、自分が作る成果物と応募先の仕事が合うかを確認することが大切です。
2026年9月24日に確認したRedditのデータ分析講座への批判的な投稿では、数学の学位と金融分野の分析経験があると述べる投稿者が、Googleの講座の深さに不満を示しています。画面表示では約5か月前の投稿でした。
これは本人の経歴・学習経験の自己申告です。初学者全体にも物足りないと一般化はできません。ただ、すでに分析を仕事にしている人が、名称の「Advanced」だけで選ばず、統計・モデル評価など個々の単元を確認する理由にはなります。
最初の一本を決める目安
集計と説明から学ぶなら基礎、統計・予測を深めるならAdvanced、数字を継続的に共有する仕組みならBI。まずはこの分け方で、自分の仕事や作りたい成果物に近い記事を読んでみてください。