When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.
Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google
There are 4 modules in this course
Este es el quinto 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, explorarás la fase de “análisis” del proceso de análisis de datos. Aplicarás en tu análisis lo que aprendiste hasta el momento para darle sentido a los datos que recopilaste. Además, aprenderás cómo organizar y formatear tus datos por medio de hojas de cálculo y SQL para observarlos y analizarlos de diferentes maneras. También descubrirás cómo llevar a cabo cálculos complejos con respecto a los datos para lograr tus objetivos empresariales. Aprenderás a usar fórmulas, funciones y consultas de SQL a medida que lleves a cabo tu análisis. 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:
- Aprender cómo organizar los datos para analizarlos.
- Descubrir los procesos de formateo y ajuste de datos.
- Comprender cómo realizar la agregación de datos en hojas de cálculo y por medio de SQL.
- Usar fórmulas y funciones en las hojas de cálculo para realizar cálculos en torno a los datos.
- Aprender a realizar cálculos por medio de consultas de SQL.
Organizar los datos facilita el uso de los datos en tu análisis. En esta parte del curso, aprenderás la importancia de organizar tus datos a través de ordenación y filtrado. Explorarás estos procesos tanto en hojas de cálculo como en SQL a medida que prepares tus datos para el análisis.
Emma: El recorrido hacia una carrera significativa•2 minutes
Ordenación de consultas en SQL•8 minutes
7 readings•Total 75 minutes
Programa del curso•10 minutes
Registro de aprendizaje: Procesa y organiza tus datos•20 minutes
Mantener los datos organizados con ordenación y filtros•10 minutes
Opcional: Cargar el conjunto de datos de películas en BigQuery•10 minutes
Ordenación y filtrado en Sheets y Excel•10 minutes
Repaso opcional: Usar BigQuery •10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
7 assignments•Total 184 minutes
Desafío semanal 1•40 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la comprensión del análisis de datos•6 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la organización de datos•6 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre ordenación y filtrado•6 minutes
Actividad práctica: Ordenación de consultas en SQL•60 minutes
Actividad práctica: Analizar datos meteorológicos en BigQuery•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre ordenación en SQL •6 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Queremos conocerte•10 minutes
1 plugin•Total 10 minutes
Repaso: Hoja de ruta del certificado de análisis computacional de datos•10 minutes
Formatear y ajustar datos
Module 2•5 hours to complete
Module details
A medida que te acerques al análisis de tus datos, querrás tener los datos formateados y listos para avanzar. En esta parte del curso, aprenderás sobre la conversión y el formateo de los datos, incluso cómo las consultas en SQL pueden ayudarte a combinar datos. También descubrirás el valor de la retroalimentación y la colaboración de tus colegas y cómo puede conducir a nuevos aprendizajes para que apliques a tu trabajo.
¿Te encontraste con un desafío? No te preocupes.•6 minutes
Cuándo usar cada herramienta•3 minutes
7 readings•Total 75 minutes
Convertir datos en hojas de cálculo •10 minutes
Transformar datos en SQL•10 minutes
Opcional: Prepárate para usar el conjunto de datos sobre bicicletas compartidas en BigQuery •10 minutes
Manipular cadenas de texto en SQL•10 minutes
Registro de aprendizaje: Lista de verificación del análisis de datos•20 minutes
Consejos y trucos avanzados para hojas de cálculo•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
5 assignments•Total 132 minutes
Desafío semanal 2•40 minutes
Actividad práctica: Combinar distintos tipos de datos•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo convertir y formatear datos•6 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre combinar distintos conjuntos de datos•6 minutes
Autorreflexión: Stack Overflow •20 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Detectar casos de uso para el formato condicional•10 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Sintaxis de SQL•30 minutes
Agregar datos para análisis
Module 3•5 hours to complete
Module details
Como parte de tu análisis, a menudo tendrás que combinar datos para obtener información y completar objetivos de negocios. En esta parte del curso, explorarás las funciones, los procedimientos y la sintaxis involucrada en combinar, o agregar, datos. Aprenderás cómo hacerlo a partir de múltiples celdas en hojas de cálculo y múltiples tablas de bases de datos usando consultas de SQL.
What's included
9 videos7 readings6 assignments1 plugin
Show info about module content
9 videos•Total 46 minutes
Agregar datos para análisis•3 minutes
Preparar para VLOOKUP•5 minutes
VLOOKUP en acción•3 minutes
Identificación de errores comunes en VLOOKUP •6 minutes
Comprender JOIN•8 minutes
COUNT y COUNT DISTINCT•6 minutes
Consultas dentro de consultas•7 minutes
Uso de subconsultas para agregar datos •7 minutes
Justin: A dónde te lleva el análisis de datos •2 minutes
7 readings•Total 65 minutes
Conceptos centrales de VLOOKUP•10 minutes
Opcional: Cargar el conjunto de datos de empleados en BigQuery•10 minutes
Identidades secretas: La importancia de los alias•10 minutes
Uso efectivo de JOIN•10 minutes
Opcional: Cargar el conjunto de datos del depósito en BigQuery•10 minutes
Funciones y subconsultas SQL: Una amistad funcional•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
6 assignments•Total 182 minutes
Desafío semanal 3•40 minutes
Actividad práctica: Uso de la función VLOOKUP•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre VLOOKUP•10 minutes
Actividad práctica: Consultas para JOIN•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre el uso de JOINS para agregar datos•6 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo trabajar con subconsultas •6 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Complemento sin calificar: Subconsultas•30 minutes
Realizar cálculos de datos
Module 4•11 hours to complete
Module details
Los cálculos son una de las tareas más comunes que realizan los analistas de datos durante el análisis. En esta parte del curso, explorarás fórmulas, funciones y tablas dinámicas en hojas de cálculo y consultas en SQL. Todo esto te ayudará a realizar los cálculos que necesites. También aprenderás sobre los beneficios de utilizar SQL para gestionar las tablas temporales.
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.
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."
Learner reviews
4.7
684 reviews
5 stars
81.14%
4 stars
13.45%
3 stars
3.21%
2 stars
1.60%
1 star
0.58%
Showing 3 of 684
M
M
4·
Reviewed on Jun 14, 2024
En algunas partes era difícil de comprender, o el video explicaba funciones muy complejas y en ocasiones aunque anotaras los datos como corresponde en SQL, marcaba error.
L
LC
4·
Reviewed on Mar 27, 2025
El contenido podría mejorar en la sección de SQL para hacerlo más entendible, explicar paso a paso y seguir la estructura select-from-where para facilitar la comprensión a estudiantes principiantes.
J
JR
4·
Reviewed on Feb 14, 2023
En general bien pero hay detalles a la hora de realizar prácticas en SQL o Excel que te llevan a perder mucho tiempo por errores que se han cometido en la descripción de los problemas.
Los datos son un grupo de hechos que pueden adoptar muchas formas diferentes, por ejemplo 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 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 visualizaciones.
¿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.
¿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?
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.