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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Este es el tercer 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. A medida que continúes con tu comprensión de los temas de los dos primeros cursos, también se te presentarán nuevos temas que te ayudarán a obtener habilidades prácticas de análisis computacional de datos. Aprenderás a utilizar herramientas como hojas de cálculo y SQL para extraer y utilizar los datos adecuados para tus objetivos y a organizar y proteger tus datos. 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, habrás hecho lo siguiente:
- Descubrir cómo deciden los analistas qué datos recopilar para el análisis.
- Aprender sobre datos estructurados y no estructurados, tipos de datos y formatos de datos.
- Descubrir cómo identificar diferentes tipos de sesgo en los datos para ayudar a garantizar su credibilidad.
- Explorar cómo utilizan los analistas las hojas de cálculo y el SQL con las bases de datos y los conjuntos de datos.
- Examinar los datos abiertos y la relación e importancia de la ética y la privacidad de los datos.
- Comprender cómo acceder a las bases de datos y extraer, filtrar y ordenar los datos que contienen.
- Aprender las mejores prácticas para organizar los datos y mantenerlos seguros.
Todos generamos muchos datos en nuestra vida cotidiana. En esta parte del curso, comprobarás cómo generamos datos y cómo los analistas deciden qué datos recoger para su análisis. También aprenderás sobre los datos estructurados y no estructurados, los tipos de datos y los formatos de datos mientras empiezas a pensar en cómo preparar tus datos para la exploración.
Conocer el tipo de datos con el que trabajas•4 Minuten
Componentes de la tabla de datos•2 Minuten
Conocer los datos en formato ancho y largo•4 Minuten
10 Lektüren•Insgesamt 95 Minuten
Programa del curso•10 Minuten
Decidir si tomar la vía rápida•10 Minuten
Opcional: La puntuación del cuestionario de diagnóstico y lo que significa•10 Minuten
Seleccionar los datos adecuados•10 Minuten
Los formatos de datos en la práctica•10 Minuten
La estructura de los datos•10 Minuten
Niveles y técnicas de modelado de datos•10 Minuten
Entender la lógica booleana•10 Minuten
Transformación de datos•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 206 Minuten
Opcional: ¿Conoces el análisis computacional de datos? Realiza nuestro cuestionario de diagnóstico•32 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre la recopilación de datos•6 Minuten
Autorreflexionar: Datos no estructurados•30 Minuten
Poner a prueba tus conocimientos sobre formatos y estructuras de datos•8 Minuten
Actividad práctica: Aplicación de una función•60 Minuten
Actividad práctica: Introducción a Kaggle•20 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre tipos de datos, campos y valores•10 Minuten
*Desafío semanal 1*•40 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Queremos conocerte•10 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 45 Minuten
Repaso: Tu hoja de ruta del certificado de análisis computacional de datos•15 Minuten
Diferenciación de tipos de datos•30 Minuten
Sesgo, credibilidad, privacidad, ética y acceso
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Cuando los analistas de datos trabajan con datos, siempre verifican que los datos sean imparciales y creíbles. En esta parte del curso, aprenderás cómo identificar distintos tipos de sesgos en los datos y cómo garantizar la credibilidad de tus datos. También explorarás los datos abiertos y la relación que existe entre la importancia de la ética de datos y la privacidad de datos.
Das ist alles enthalten
12 Videos4 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
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12 Videos•Insgesamt 36 Minuten
Garantizar la integridad de los datos•1 Minute
Sesgo: De preguntas a conclusiones•3 Minuten
Datos sesgados e imparciales•2 Minuten
Comprender el sesgo en los datos•4 Minuten
Identificar fuentes de datos correctos•3 Minuten
¿Qué son los datos incorrectos?•3 Minuten
Introducción a la ética de datos•5 Minuten
Repaso opcional: Alex: La importancia de la ética de datos•3 Minuten
Introducción a la privacidad de datos•2 Minuten
Andrew: El uso ético de los datos•3 Minuten
Características de los datos abiertos•4 Minuten
Andrew: Pasos para el uso ético de los datos•3 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 35 Minuten
Anonimización de datos•10 Minuten
El debate de los datos abiertos•10 Minuten
Sitios y recursos para datos abiertos•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 124 Minuten
Pon a prueba tu conocimiento sobre datos imparciales y objetivos•4 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre la credibilidad de los datos•8 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre la ética y la privacidad de los datos•6 Minuten
Actividades prácticas: Conjuntos de datos Kaggle•60 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre datos abiertos•6 Minuten
*Desafío semanal 2*•40 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Explicación del sesgo•10 Minuten
Bases de datos: Donde se alojan los datos
Modul 3•8 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Cuando estés analizando datos, accederás a gran parte de los datos de una base de datos. Es allí donde se alojan los datos. En esta parte del curso, aprenderás todo sobre las bases de datos, incluso la forma de acceder a ellas y extraer, filtrar y ordenar los datos que contienen. También le echarás un vistazo a los metadatos para descubrir los diferentes tipos y cómo los usan los analistas.
Das ist alles enthalten
12 Videos8 Lektüren11 Aufgaben1 Plug-in
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12 Videos•Insgesamt 48 Minuten
Todo sobre las bases de datos.•2 Minuten
Características de las bases de datos.•4 Minuten
Explorar los metadatos•4 Minuten
Utilizar metadatos como un analista•4 Minuten
Gestión de metadatos•3 Minuten
Megan: Diversión con metadatos•3 Minuten
Trabaja con más fuentes de datos•3 Minuten
Importar datos desde hojas de cálculo y bases de datos•4 Minuten
Ordenar y filtrar•6 Minuten
Configurar BigQuery, incluso el espacio aislado y las opciones de facturación•4 Minuten
Cómo utilizar BigQuery•4 Minuten
BigQuery en acción•7 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 75 Minuten
Bases de datos en el análisis computacional de datos.•10 Minuten
Examinar un conjunto de datos: Un recorrido práctico y guiado•10 Minuten
Los metadatos son tan importantes como los datos en sí.•10 Minuten
De una fuente externa a una hoja de cálculo•10 Minuten
Explorar conjuntos de datos públicos•10 Minuten
Utilizar BigQuery•10 Minuten
Guía detallada Prácticas recomendadas en SQL•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
11 Aufgaben•Insgesamt 344 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo trabajar con conjuntos de datos•10 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre metadatos•10 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre el acceso a las fuentes de datos•6 Minuten
Actividades prácticas: Limpia los datos en hojas de cálculo con la ordenación y el filtrado•60 Minuten
Autorreflexión: Teniendo en cuenta las bases de datos y las hojas de cálculo para la ordenación y el filtrado•20 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre ordenación y filtrado•10 Minuten
Actividades prácticas: Introducción a BigQuery•60 Minuten
Actividades prácticas: Crea una tabla de datos personalizada en BigQuery•60 Minuten
Actividades prácticas: Aplicar SQL•60 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre el uso de SQL con conjuntos de datos grandes•8 Minuten
*Desafío semanal 3*•40 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Claves primarias y externas•15 Minuten
Organizar y proteger tus datos
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
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Tener un buen nivel de organización es una parte importante de la mayoría de los trabajos, y el análisis computacional de datos no es diferente. En esta parte del curso, aprenderás cuáles son las prácticas recomendadas para organizar los datos y mantenerlos seguros. También aprenderás cómo los analistas usan las convenciones de nomenclatura de archivos para poder mantener su trabajo organizado.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Plug-in
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4 Videos•Insgesamt 11 Minuten
Confía en tus datos•1 Minute
Organicémonos•5 Minuten
Todo con respecto a la nomenclatura de los archivos•3 Minuten
Funciones de seguridad en hojas de cálculo•3 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 45 Minuten
Pautas de organización•10 Minuten
Registro de aprendizaje: Revisa la estructura de archivos y las convenciones de nomenclatura•20 Minuten
Equilibrio entre seguridad y análisis•10 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 76 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo organizar los datos•10 Minuten
Autorreflexión: Proteger tus recursos•20 Minuten
Pon a prueba tus conocimientos sobre la seguridad de datos•6 Minuten
*Desafío semanal 4*•40 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Métodos eficaces de nomenclatura y organización•15 Minuten
Opcional: Participar en la comunidad de datos
Modul 5•1 Stunde abzuschließen
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Tener una fuerte presencia en línea puede ser de gran ayuda para quienes buscan empleo de todo tipo. En esta parte del curso, explorarás cómo gestionar tu presencia en línea. También descubrirás los beneficios de hacer contacto con otros profesionales del análisis computacional de datos.
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6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
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6 Videos•Insgesamt 17 Minuten
Gestionar tu presencia como analista de datos•1 Minute
Por qué es importante la presencia en línea•3 Minuten
Consejos para mejorar tu presencia en línea•4 Minuten
Conocimientos sobre redes•2 Minuten
Beneficios de la tutoría•4 Minuten
Rachel: Los tutores son la clave•3 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
Introducción a LinkedIn•10 Minuten
Establecer conexiones en LinkedIn•10 Minuten
Desarrollar una red•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 20 Minuten
Autorreflexión: Añadir Kaggle a tu presencia en línea•20 Minuten
*Desafío del curso*
Modul 6•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Prepárate para el desafío del curso: repasa los términos y las definiciones del glosario. Luego, realiza el cuestionario y demuestra todo tu conocimiento sobre recopilación de datos, ética y privacidad, y sesgo. También tendrás la oportunidad de usar todo lo que sabes sobre hojas de cálculo y funciones de SQL, así como sobre filtrado y ordenación. Por último, protege y organiza los datos usando las mejores prácticas de análisis computacional de datos.
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1 Video2 Lektüren1 Aufgabe
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1 Video•Insgesamt 1 Minute
¡Felicitaciones! Resumen del curso•1 Minute
2 Lektüren•Insgesamt 5 Minuten
Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
Próximamente...•0 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 50 Minuten
*Desafío del curso*•50 Minuten
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
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
4.7
1.606 Bewertungen
5 stars
80,19 %
4 stars
15,94 %
3 stars
2,92 %
2 stars
0,49 %
1 star
0,43 %
Zeigt 3 von 1606 an
M
MM
5·
Geprüft am 10. Mai 2024
El contenido de temas abarcados fue muy bueno, así como los recursos adicionales para profundizar en ciertos temas. Me encantó conocer la plataforma Kaggle y la herramienta LinkedIn.
L
LS
4·
Geprüft am 10. Aug. 2023
Buen curso, pero algunas herramientas, justo por el tiempo en que se hizo el curso y las continuas actualizaciones están algo desfasadas, lo que complica el seguir instrucciones.
O
OC
4·
Geprüft am 15. Okt. 2024
El curso esta bien pero la traduccion necesita una mejoria a la hora de explicar las cosas, varias veces debi recurrir al foro de preguntas por errores de traduccion
Los datos son un grupo de hechos que pueden adoptar muchas formas diferentes, como números, imágenes, palabras, videos, 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 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.The amount of data created each day is tremendous.
¿Por qué inscribirse en el Certificado de análisis de datos de Google?
En el Certificado de análisis 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 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 aprobar 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 visualizaciones.
¿Qué herramientas o 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.
¿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 completar 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?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.