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 6 modules in this course
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 minutes
Componentes de la tabla de datos•2 minutes
Conocer los datos en formato ancho y largo•4 minutes
10 readings•Total 95 minutes
Programa del curso•10 minutes
Decidir si tomar la vía rápida•10 minutes
Opcional: La puntuación del cuestionario de diagnóstico y lo que significa•10 minutes
Seleccionar los datos adecuados•10 minutes
Los formatos de datos en la práctica•10 minutes
La estructura de los datos•10 minutes
Niveles y técnicas de modelado de datos•10 minutes
Entender la lógica booleana•10 minutes
Transformación de datos•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
8 assignments•Total 206 minutes
Opcional: ¿Conoces el análisis computacional de datos? Realiza nuestro cuestionario de diagnóstico•32 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la recopilación de datos•6 minutes
Autorreflexionar: Datos no estructurados•30 minutes
Poner a prueba tus conocimientos sobre formatos y estructuras de datos•8 minutes
Actividad práctica: Aplicación de una función•60 minutes
Actividad práctica: Introducción a Kaggle•20 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre tipos de datos, campos y valores•10 minutes
*Desafío semanal 1*•40 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Queremos conocerte•10 minutes
2 plugins•Total 45 minutes
Repaso: Tu hoja de ruta del certificado de análisis computacional de datos•15 minutes
Diferenciación de tipos de datos•30 minutes
Sesgo, credibilidad, privacidad, ética y acceso
Module 2•3 hours to complete
Module details
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.
Repaso opcional: Alex: La importancia de la ética de datos•3 minutes
Introducción a la privacidad de datos•2 minutes
Andrew: El uso ético de los datos•3 minutes
Características de los datos abiertos•4 minutes
Andrew: Pasos para el uso ético de los datos•3 minutes
4 readings•Total 35 minutes
Anonimización de datos•10 minutes
El debate de los datos abiertos•10 minutes
Sitios y recursos para datos abiertos•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
6 assignments•Total 124 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre datos imparciales y objetivos•4 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la credibilidad de los datos•8 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la ética y la privacidad de los datos•6 minutes
Actividades prácticas: Conjuntos de datos Kaggle•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre datos abiertos•6 minutes
*Desafío semanal 2*•40 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Explicación del sesgo•10 minutes
Bases de datos: Donde se alojan los datos
Module 3•8 hours to complete
Module details
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.
What's included
12 videos8 readings11 assignments1 plugin
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12 videos•Total 48 minutes
Todo sobre las bases de datos.•2 minutes
Características de las bases de datos.•4 minutes
Explorar los metadatos•4 minutes
Utilizar metadatos como un analista•4 minutes
Gestión de metadatos•3 minutes
Megan: Diversión con metadatos•3 minutes
Trabaja con más fuentes de datos•3 minutes
Importar datos desde hojas de cálculo y bases de datos•4 minutes
Ordenar y filtrar•6 minutes
Configurar BigQuery, incluso el espacio aislado y las opciones de facturación•4 minutes
Cómo utilizar BigQuery•4 minutes
BigQuery en acción•7 minutes
8 readings•Total 75 minutes
Bases de datos en el análisis computacional de datos.•10 minutes
Examinar un conjunto de datos: Un recorrido práctico y guiado•10 minutes
Los metadatos son tan importantes como los datos en sí.•10 minutes
De una fuente externa a una hoja de cálculo•10 minutes
Explorar conjuntos de datos públicos•10 minutes
Utilizar BigQuery•10 minutes
Guía detallada Prácticas recomendadas en SQL•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
11 assignments•Total 344 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo trabajar con conjuntos de datos•10 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre metadatos•10 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre el acceso a las fuentes de datos•6 minutes
Actividades prácticas: Limpia los datos en hojas de cálculo con la ordenación y el filtrado•60 minutes
Autorreflexión: Teniendo en cuenta las bases de datos y las hojas de cálculo para la ordenación y el filtrado•20 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre ordenación y filtrado•10 minutes
Actividades prácticas: Introducción a BigQuery•60 minutes
Actividades prácticas: Crea una tabla de datos personalizada en BigQuery•60 minutes
Actividades prácticas: Aplicar SQL•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre el uso de SQL con conjuntos de datos grandes•8 minutes
*Desafío semanal 3*•40 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Claves primarias y externas•15 minutes
Organizar y proteger tus datos
Module 4•2 hours to complete
Module details
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.
What's included
4 videos4 readings4 assignments1 plugin
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4 videos•Total 11 minutes
Confía en tus datos•1 minute
Organicémonos•5 minutes
Todo con respecto a la nomenclatura de los archivos•3 minutes
Funciones de seguridad en hojas de cálculo•3 minutes
4 readings•Total 45 minutes
Pautas de organización•10 minutes
Registro de aprendizaje: Revisa la estructura de archivos y las convenciones de nomenclatura•20 minutes
Equilibrio entre seguridad y análisis•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
4 assignments•Total 76 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo organizar los datos•10 minutes
Autorreflexión: Proteger tus recursos•20 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la seguridad de datos•6 minutes
*Desafío semanal 4*•40 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Métodos eficaces de nomenclatura y organización•15 minutes
Opcional: Participar en la comunidad de datos
Module 5•1 hour to complete
Module details
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.
What's included
6 videos3 readings1 assignment
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6 videos•Total 17 minutes
Gestionar tu presencia como analista de datos•1 minute
Por qué es importante la presencia en línea•3 minutes
Consejos para mejorar tu presencia en línea•4 minutes
Conocimientos sobre redes•2 minutes
Beneficios de la tutoría•4 minutes
Rachel: Los tutores son la clave•3 minutes
3 readings•Total 30 minutes
Introducción a LinkedIn•10 minutes
Establecer conexiones en LinkedIn•10 minutes
Desarrollar una red•10 minutes
1 assignment•Total 20 minutes
Autorreflexión: Añadir Kaggle a tu presencia en línea•20 minutes
*Desafío del curso*
Module 6•1 hour to complete
Module details
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.
What's included
1 video2 readings1 assignment
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1 video•Total 1 minute
¡Felicitaciones! Resumen del curso•1 minute
2 readings•Total 5 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
Próximamente...•0 minutes
1 assignment•Total 50 minutes
*Desafío del curso*•50 minutes
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We asked all learners to give feedback on our instructors based on the quality of their teaching style.
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
1,606 reviews
5 stars
80.19%
4 stars
15.94%
3 stars
2.92%
2 stars
0.49%
1 star
0.43%
Showing 3 of 1606
M
MM
5·
Reviewed on May 10, 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.
P
PR
4·
Reviewed on Sep 13, 2023
la semana 3 esta desactualizada en los datos a trabajar debiendo contestar a especulando con la información en base a las preguntas y lo aprendido en otros cursos
O
OC
4·
Reviewed on Oct 15, 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.