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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Este es el séptimo curso del Certificado de análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso, aprenderás el lenguaje de programación conocido como R. Además, se profundizará en cómo usar RStudio, el entorno que te permite trabajar con R, y se cubrirán temas como las aplicaciones y las herramientas de software que son exclusivas para R, como los paquetes de R. Descubrirás cómo R te brinda más alternativas para limpiar, organizar, analizar, visualizar e informar los datos con mayor eficacia. Los analistas de datos actuales de Google seguirán dándote instrucciones y te proporcionarán formas prácticas de llevar a cabo las tareas comunes de los analistas de datos con las mejores herramientas y recursos.
Los alumnos que completen este programa de certificados estarán listos para solicitar trabajos de nivel introductorio como analistas de datos. No se requiere experiencia previa.
Al final de este curso, serás capaz de:
- Analizar los beneficios de usar el lenguaje de programación en R.
- Descubrir cómo usar RStudio para aplicar R en tus análisis.
- Explorar los conceptos básicos relacionados con la programación en R.
- Explorar el contenido y los componentes de los paquetes de R, incluido el paquete Tidyverse.
- Comprender las tramas de datos y su uso en R.
- Descubrir las opciones de generación de visualizaciones en R.
- Aprender sobre R Markdown para documentar la programación en R.
R es un lenguaje de programación que te puede ayudar en el proceso del análisis de datos. En esta parte del curso, aprenderás sobre R y RStudio, el entorno que usarás para trabajar en R. Explorarás los beneficios de usar R y RStudio, así como los componentes de RStudio que te ayudarán a dar tus primeros pasos.
Introducción al emocionante mundo de la programación•6 Minuten
Diviértete con R•6 Minuten
Carrie: Primeros pasos con R•4 Minuten
Lenguajes de programación•5 Minuten
Introducción a R •6 Minuten
Introducción a RStudio •8 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 85 Minuten
Programa del curso•10 Minuten
Debate: R versus Python•10 Minuten
Registro de aprendizaje: ¿Estás preparado para explorar R?•20 Minuten
Formas de aprender a programar•10 Minuten
De las hojas de cálculo a SQL y, luego, a R •10 Minuten
Cuándo usar RStudio•10 Minuten
Conectarte con otros analistas de datos en la comunidad R•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 312 Minuten
Desafío semanal 1•40 Minuten
Autorreflexión: Haz una pregunta•20 Minuten
Actividad práctica opcional: Descargar e instalar R•60 Minuten
Actividad práctica opcional: La consola de R•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre lenguajes de programación•6 Minuten
Actividad práctica: Acceso a RStudio en la nube•60 Minuten
Actividad práctica opcional: Primeros pasos en RStudio Desktop•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre programación con RStudio•6 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Queremos conocerte•10 Minuten
¡R&R...Studio! •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Repaso: Hoja de ruta del certificado de análisis computacional de datos•15 Minuten
Programar con RStudio
Modul 2•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Utilizar R te puede ayudar a completar tu análisis de forma eficiente y efectiva. En esta parte del curso, explorarás los conceptos fundamentales asociados con R. Aprenderás sobre funciones y variables para los cálculos y otras programaciones. Además, descubrirás los paquetes de R, que son colecciones de funciones, códigos y muestras de datos de R que utilizarás en RStudio.
Operadores lógicos e instrucciones condicionales•10 Minuten
Guía: Mantén tu código legible •10 Minuten
Paquetes R disponibles •10 Minuten
Recursos R con más ayuda•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
7 Aufgaben•Insgesamt 191 Minuten
Desafío semanal 2•45 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre los conceptos de programación•8 Minuten
Actividad práctica: Espacio aislado en R•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre codificación en R•6 Minuten
Actividad práctica: Instalar y cargar el paquete tidyverse•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre paquetes de R •6 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre tidyverse•6 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Consultas y programación •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 30 Minuten
Conceptos básicos de R•30 Minuten
Trabajar con bases de datos en R
Modul 3•8 Stunden abzuschließen
Moduldetails
El lenguaje de programación R fue diseñado para el trabajo con datos en todas las etapas del proceso de análisis de datos. En esta parte del curso, examinarás cómo R puede ayudarte a estructurar, organizar y limpiar tus datos utilizando funciones y otros procesos. Aprenderás sobre los marcos de datos y cómo trabajar con ellos en R. También revisarás el tema del sesgo de los datos y cómo R puede ayudar.
Conceptos básicos de la importación de datos•10 Minuten
Convenciones de nomenclatura de archivos•10 Minuten
Más información sobre los operadores de R•10 Minuten
Opcional: Crea manualmente un marco de datos •10 Minuten
De formato ancho a formato largo con tidyr•10 Minuten
Trabajar con datos sesgados•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 320 Minuten
Desafío semanal 3•60 Minuten
Actividad práctica: Crea tu propio marco de datos •60 Minuten
Actividad práctica: Importar y trabajar con datos•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre marcos de datos en R•8 Minuten
Actividad práctica: Limpiar datos en R•60 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre la limpieza de datos •6 Minuten
Actividad práctica: Cambia tus datos•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre funciones en R•6 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Datos en R frente a SQL•10 Minuten
Compara la limpieza de datos en diferentes plataformas•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 3 Minuten
Sintaxis para limpiar, organizar y transformar datos•3 Minuten
Más información sobre visualizaciones, estética y anotaciones
Modul 4•9 Stunden abzuschließen
Moduldetails
R es una herramienta adecuada para crear visualizaciones detalladas. En esta parte del curso, aprenderás a usar R para generar y resolver problemas con las visualizaciones. Además, explorarás las funciones de R y RStudio que te ayudarán con la estética de tus visualizaciones y para realizar anotaciones y guardarlas.
Elementos básicos de visualización en R y tidyverse•6 Minuten
Introducción a ggplot()•10 Minuten
Joseph: Trayectoria profesional hacia el análisis de personas•4 Minuten
Mejoras a visualizaciones en R•8 Minuten
Hacer más cosas con ggplot•8 Minuten
Estética y facetas•5 Minuten
Capa de anotaciones •7 Minuten
Guardar tus visualizaciones•5 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
Problemas comunes al visualizar en R•10 Minuten
Atributos estéticos•10 Minuten
Suavizado•10 Minuten
Filtrado y diagramas •10 Minuten
Dibujar flechas y formas en R•10 Minuten
Guardado de imágenes sin ggsave()•10 Minuten
Glossary: Terms and definitions•5 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 378 Minuten
Desafío semanal 4•50 Minuten
Actividad práctica: Visualización de datos con ggplot2•60 Minuten
Actividad práctica: Uso de ggplot•60 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre la visualización de datos en R•8 Minuten
Actividad práctica: Estética y visualizaciones •60 Minuten
Actividad práctica: Filtros y diagramas•60 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre estética en el análisis •10 Minuten
Actividad práctica: Anotar y guardar visualizaciones•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre cómo anotar y guardar visualizaciones•10 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Visualizaciones en Tableau versus R •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Elementos de ggplot•15 Minuten
Documentos e informes
Modul 5•8 Stunden abzuschließen
Moduldetails
A la hora de guardar y presentar tu análisis, R te ofrece distintas opciones. En esta parte del curso, vas a aprender acerca de R Markdown, un formato de archivo para crear documentos dinámicos con R. Aprenderás a formatear archivos y exportarlos en R Markdown, e incluso a incluir bloques de códigos de R en tus documentos.
Das ist alles enthalten
8 Videos5 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 34 Minuten
Documentos e informes•3 Minuten
Descripción general de R Markdown•4 Minuten
Usar R Markdown en RStudio•4 Minuten
Estructura de los documentos de R Markdown•6 Minuten
Meg: Programar empodera•4 Minuten
Algunos elementos más para tus documentos•4 Minuten
Bloques de códigos•7 Minuten
Exportar documentos•4 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 35 Minuten
Recursos de R Markdown•10 Minuten
Opcional: Notebooks de Jupyter•10 Minuten
Formatos de archivos de salida en R Markdown•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
Próximamente...•0 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 375 Minuten
Desafío semanal 5•40 Minuten
Desafío del curso•65 Minuten
Actividad práctica: Tu notebook de R Markdown•60 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre documentos e informes•10 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo crear documentos de R Markdown•10 Minuten
Actividad práctica: Agregar bloques de códigos a tus notebooks de R Markdown•60 Minuten
Actividad práctica: Exportar tu notebook de R Markdown•60 Minuten
Actividad práctica: Usar plantillas de R Markdown•60 Minuten
Poner a prueba tu conocimiento sobre bloques de códigos •10 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Usar tus notebooks de R Markdown•10 Minuten
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.8
639 Bewertungen
5 stars
82,81 %
4 stars
12,81 %
3 stars
2,96 %
2 stars
0,31 %
1 star
1,09 %
Zeigt 3 von 639 an
J
JM
5·
Geprüft am 15. Apr. 2026
Siento que aprendí bastante, llegue al punto de hacer comprensión de lineas de código que antes no entendía muy bien. Excelente material y tutoría en general.
Muchas gracias.
M
MC
5·
Geprüft am 16. Feb. 2024
De todo el certificado, es el curso que más me gustó, tiene muchísima práctica y es muy divertido. Quizá es el más largo, sin embargo, me encantó aprender R y todos los recursos extra.
A
AZ
5·
Geprüft am 28. Aug. 2024
Muy buen curso, te ayuda a entender los conceptos básicos de la programación en R cuando no tienes ningún conocimiento sobre programación.
Los datos son un grupo de hechos que pueden adoptar muchas formas diferentes, por ejemplo, números, imágenes, palabras, vídeos, observaciones, etc. Usamos y creamos datos todos los días, como cuando hacemos streaming de un programa, una canción o una publicación en las redes sociales.
El análisis computacional de datos es la recopilación, transformación y organización de estos hechos para sacar conclusiones, hacer predicciones e impulsar una toma de decisiones informada.
¿Por qué iniciar una carrera en el análisis computacional de datos?
La cantidad de datos que se crean cada día es enorme. Cada vez que usas tu teléfono, buscas algo en línea, haces streaming de música, compras con tarjeta de crédito, publicas en las redes sociales o usas un GPS para trazar una ruta, estás creando datos. Las empresas deben ajustar continuamente sus productos, servicios, herramientas y estrategias empresariales para satisfacer la demanda de los consumidores y reaccionar ante las tendencias emergentes. Debido a esto, hay una alta demanda de las funciones del analista de datos y su sueldo es competitivo.
Los analistas de datos dan sentido a los datos y los números para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales. Preparan, procesan, analizan y visualizan datos, descubren patrones y tendencias y responden preguntas clave a lo largo del camino. Su trabajo permite que un equipo más amplio tome mejores decisiones empresariales.
¿Por qué inscribirse en el Certificado de análisis computacional de datos de Google?
En el Certificado de análisis computacional de datos de Google, aprenderás el conjunto de habilidades requeridas para convertirte en analista de datos júnior o asociado. Los analistas de datos saben cómo hacer la pregunta correcta; preparan, procesan y analizan los datos para obtener información clave; comparten eficazmente sus hallazgos con los interesados; y proporcionan recomendaciones basadas en datos para tomar medidas reflexivas.
Aprenderás estas habilidades preparadas para trabajar en nuestro programa de certificados a través de contenido interactivo (indicaciones de debate, cuestionarios y actividades) en menos de seis meses, con menos de 10 horas de estudio flexible a la semana. En el camino, elaborarás un plan de estudios diseñado con los aportes de los principales empleadores y líderes del sector, como Tableau, Accenture y Deloitte. Incluso tendrás la oportunidad de completar un caso práctico que puedes compartir con posibles empleadores para mostrar tu nuevo conjunto de habilidades.
Una vez que te hayas graduado del programa, tendrás acceso a recursos profesionales y te conectarás directamente con los empleadores que contratan para puestos de nivel básico en el análisis computacional de datos.
¿Qué antecedentes se requieren?
No se requiere experiencia previa con hojas de cálculo ni análisis computacional de datos. Todo lo que necesitas son conocimiento sobre matemáticas de nivel secundario y curiosidad sobre cómo funcionan las cosas.
¿Necesitas saber mucho de matemáticas para obtener este certificado?
No necesitas ser una estrella de las matemáticas para aprobar este certificado. Debes tener curiosidad y estar abierto a aprender con números (el lenguaje de los analistas de datos). Ser un analista de datos sólido es algo más que saber matemáticas: es hacer las preguntas correctas, encontrar las mejores fuentes para responder preguntas de manera efectiva e ilustrar claramente tus hallazgos en las viualizaciones.
¿Qué herramientas y plataformas se abordan en el plan de estudios?
Aprenderás a usar herramientas y plataformas de análisis como hojas de cálculo (Google Sheets o Microsoft Excel), SQL, herramientas de presentación (Powerpoint o Google Slides), Tableau, RStudio y Kaggle.
¿Enseñarán R o Python?
En este programa se enseña el lenguaje de programación de código abierto, R. Es un excelente punto de partida para el análisis de datos básicos y ofrece paquetes útiles para que los principiantes se postulen a sus proyectos. No cubrimos Python en el plan de estudios, pero te animamos a explorar Python una vez finalizado si quieres continuar tu proceso de aprendizaje.
¿Qué plataforma de “hoja de cálculo” se enseña?
Cada alumno puede seleccionar la plataforma que desee usar en todo el programa: Google Sheets o Microsoft Excel. Depende de las preferencias del alumno, y todas las actividades del plan de estudios se pueden realizar en cualquiera de las dos plataformas.
¿Debes realizar cada curso en el orden establecido?
Recomendamos realizar los cursos en el orden presentado, ya que el contenido de cada curso se basa en la información de las lecciones anteriores.
When will I have access to the lectures and assignments?
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What will I get if I subscribe to this Certificate?
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