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Análisis de Datos de Google Certificat Professionnel

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Ce certificat professionnel n'est pas disponible en Français (France)

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Análisis de Datos de Google Certificat Professionnel

El comienzo de tu carrera en el análisis de datos. Con este programa adquirirás habilidades que te prepararán para trabajar en menos de 6 meses. No se requiere título ni experiencia previa.

131 446 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.8

(10,880 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.8

(10,880 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Obtén una experiencia inmersiva en las prácticas y los procesos que utiliza cualquier analista de datos junior o asociado en su trabajo diario.

  • Aprende destrezas analíticas (limpieza, análisis y visualización de datos) y herramientas clave (hojas de cálculo, SQL, programación en R, Tableau).

  • Aprende a limpiar y organizar los datos y a realizar análisis mediante hojas de cálculo, SQL y programación en R.

  • Aprende a visualizar y presentar los resultados en tableros, presentaciones y plataformas de visualización de uso común.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Business Analysis
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Databases
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : Tableau Software
  • Catégorie : Data Literacy
  • Catégorie : Stakeholder Communications
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Spreadsheet Software
  • Catégorie : Presentations

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Recevez une formation professionnelle par Google
  • Faites preuve de votre compétence dans des projets de portefeuille
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Google

Certificat professionnel - série de 8 cours

Ce que vous apprendrez

  • Definir y explicar los conceptos clave involucrados en el análisis de datos, incluidos datos, análisis de datos y ecosistema de datos.

  • Llevar a cabo una autoevaluación del pensamiento analítico con ejemplos específicos de su aplicación.

  • Analizar el papel de las hojas de cálculo, los lenguajes de consulta y las herramientas de visualización de datos en el análisis de datos.

  • Describir el papel de un analista de datos con referencia específica a empleos o puestos de trabajo.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : SQL
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Analytics
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Business Analytics
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Processing

Ce que vous apprendrez

  • Explica cómo cada paso de la hoja de ruta de resolución de problemas contribuye en los escenarios de análisis comunes.

  • Debate el uso de datos en el proceso de toma de decisiones.

  • Demuestra el uso de hojas de cálculo para completar las tareas básicas del analista de datos, incluido el ingreso y la organización de datos.

  • Describe las ideas clave asociadas con el pensamiento estructurado.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Excel Formulas
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Entry
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Business Analysis
Catégorie : Smart Goals
Catégorie : Expectation Management
Catégorie : Quantitative Research

Ce que vous apprendrez

  • Explicar los factores que deben tenerse en cuenta a la hora de tomar decisiones respecto de la recopilación de datos

  • Analizar la diferencia entre datos sesgados y datos imparciales

  • Describir bases de datos en relación con sus funciones y componentes

  • Describir las mejores prácticas a la hora de organizar datos

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Data Security
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Management
Catégorie : Databases
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Data Access
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Collection

Ce que vous apprendrez

  • Definir qué es la integridad de datos en relación con los tipos de integridad y los riesgos de la integridad de datos

  • Aplicar funciones básicas de SQL para su uso en la limpieza de variables de cadena en una base de datos

  • Desarrollar consultas básicas en SQL para su uso con bases de datos

  • Describir los procesos implicados a la hora de verificar los resultados de la limpieza de datos

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Sample Size Determination
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Analytics

Ce que vous apprendrez

  • Debatir sobre la importancia de organizar los datos antes de llevar a cabo el análisis refiriéndose a las ordenaciones y los filtros

  • Demostrar comprensión de lo que implica la conversión y el formateo de datos

  • Usar funciones y sintaxis para crear consultas de SQL a fin de combinar datos de varias tablas de bases de datos

  • Describir el uso de funciones para realizar cálculos básicos en torno a los datos en las hojas de cálculo

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : SQL
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Pivot Tables And Charts
Catégorie : Excel Formulas
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Query Languages

Ce que vous apprendrez

  • Describir el uso de las visualizaciones de datos para hablar sobre datos y los resultados de su análisis.

  • Identificar Tableau como una herramienta de visualización de datos y comprender sus usos

  • Explicar qué son las historias basadas en datos refiriéndose a su importancia y sus atributos

  • Explicar las prácticas y los principios relacionados con las presentaciones eficaces

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : User Centered Design
Catégorie : Presentations
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Web Content Accessibility Guidelines

Ce que vous apprendrez

  • Describir el lenguaje de programación en R y su entorno de programación

  • Explicar los conceptos básicos relacionados con la programación en R, incluidas las funciones, las variables, los tipos de datos,

  • Explicar los conceptos básicos relacionados con la programación en R, incluidas las funciones, las variables, los tipos de datos, las tuberías, etc.

  • Demostrar comprensión del formato básico R Markdown para crear estructuras y destacar contenido

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Data Transformation

Ce que vous apprendrez

  • Diferenciar un proyecto final de un caso práctico y un portfolio

  • Identificar las funciones y los atributos clave de un caso práctico finalizado

  • Aplicar las prácticas y los procedimientos relacionados con el proceso de análisis de datos a un conjunto de datos específico

  • Debatir sobre el uso de los casos prácticos o los portfolios a la hora de comunicarse con los reclutadores y los posibles empleadores

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Case Studies
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Portfolio Management
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Interviewing Skills
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Analytical Skills

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