Preparar datos para la exploración

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.

• 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

Syllabus

Syllabus - What you will learn from this course
Week 1
Tipos y estructuras de datos
Week 2
Sesgo, credibilidad, privacidad, ética y acceso
Week 3
Bases de datos: Donde se alojan los datos
Week 4
Organizar y proteger tus datos
Week 5
Opcional: Participar en la comunidad de datos
Week 6
Desafío del curso

FAQ

When will I have access to the lectures and assignments?

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

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. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

¿Qué es el análisis de datos?

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.

Reviews

Algunos Temas son un poco extensos o confusos. Me gustaria que hubiese mas practicas, en todo: hojas de calculo. bases de datos y Kaggle.Gracias y Saludos

Es genial. Todo el curso es practico, útil, increible esta oportunidad de aprender. Gracias Google!

Lo que mas me gustó fueron las practicas en Keaglle, aunque me costaron algo de trabajo. Y la parte de LinkedIn y redes sociales me pareció muy útil.

Excelente introducción a la preparación de datos. Muy interesante, pues lo desconocía, todas las posibilidades sobre mentorización y lugares donde poder acceder a ella