Este es el cuarto curso del certificado de an谩lisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendr谩s las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso seguir谩s aprendiendo sobre el an谩lisis de datos y los conceptos y las herramientas con los que trabajan los analistas de datos. Aprender谩s c贸mo controlar y limpiar datos utilizando hojas de c谩lculo y SQL, y c贸mo verificar e informar los resultados de tu limpieza de datos. Los analistas de datos actuales de Google seguir谩n d谩ndote instrucciones y te proporcionar谩n formas pr谩cticas de llevar a cabo las tareas comunes de los analistas de datos con las mejores herramientas y recursos.
Proceso de datos sucios a datos limpios
Proceso de datos sucios a datos limpios
This course is part of An谩lisis de Datos de Google Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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What you'll learn
Definir qu茅 es la integridad de datos en relaci贸n con los tipos de integridad y los riesgos de la integridad de datos
Aplicar funciones b谩sicas de SQL para su uso en la limpieza de variables de cadena en una base de datos
Desarrollar consultas b谩sicas 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
Skills you'll gain
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Assessments
26 assignments
Taught in Spanish
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
This course is part of the An谩lisis de Datos de Google Professional Certificate
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- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 6 modules in this course
Mientras empiezas a pensar c贸mo preparar tus datos para la exploraci贸n, esta parte del curso te mostrar谩 por qu茅 la integridad de los datos es tan importante para los procesos de toma de decisiones. Aprender谩s c贸mo se generan los datos y las t茅cnicas que usan los analistas para decidir qu茅 datos recopilar para su an谩lisis. Tambi茅n descubrir谩s qu茅 son los datos estructurados y no estructurados, los tipos de datos y los formatos de datos.
What's included
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Todo analista de datos quiere trabajar con datos limpios cuando realiza un an谩lisis. En esta parte del curso, aprender谩s la diferencia entre datos limpios y sucios. Tambi茅n explorar谩s las t茅cnicas de limpieza de datos mediante el uso de hojas de c谩lculo y otras herramientas.
What's included
10 videos5 readings6 assignments1 plugin
Conocer diversas formas de limpiar los datos puede facilitar mucho el trabajo de un analista. En esta parte del curso, comprobar谩s c贸mo limpiar tus datos usando SQL. Explorar谩s las consultas y funciones que puedes usar en SQL para limpiar y transformar tus datos y dejarlos listos para el an谩lisis.
What's included
9 videos5 readings6 assignments1 discussion prompt1 plugin
Limpiar tus datos es un paso esencial en el proceso de an谩lisis de datos. Verificar e informar la limpieza de datos que realizaste es una forma de mostrar que los datos est谩n listos para el pr贸ximo paso. En esta parte del curso, descubrir谩s los procesos relacionados con la verificaci贸n y la creaci贸n de informes sobre la limpieza de datos, as铆 como sus beneficios.
What's included
6 videos4 readings4 assignments
Crear un curr铆culum efectivo te ayudar谩 en tu propia trayectoria profesional en el an谩lisis computacional de datos. En esta parte del curso, aprender谩s todo sobre el proceso de solicitud de empleo con un enfoque en c贸mo elaborar un curr铆culum que destaque tus fortalezas y experiencia relevante. Incluso si todav铆a no te est谩s postulando para empleos, es una muy buena idea mejorar tu curr铆culum. Es como el entrenamiento de primavera para una primera temporada en una gran liga, 隆no querr谩s perd茅rtelo!
What's included
8 videos3 readings3 assignments1 discussion prompt
Prep谩rate para el desaf铆o del curso: repasa los t茅rminos y las definiciones del glosario. Luego, demuestra todo lo que sabes sobre la importancia del tama帽o de la muestra, la integridad de los datos y la conexi贸n entre los datos y los objetivos de negocio en el cuestionario. Tambi茅n tendr谩s la oportunidad de aplicar todos tus conocimientos sobre t茅cnicas de limpieza de datos tanto en hojas de c谩lculo como SQL. Por 煤ltimo, documenta, informa y verifica tus procesos para limpiar datos y sus resultados.
What's included
2 videos2 readings1 assignment
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Felipe M.
Learner since 2018
"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."
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Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
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"When I need courses on topics that my university doesn't offer, 糖心vlog官网观看 is one of the best places to go."
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"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. 糖心vlog官网观看 allows me to learn without limits."
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BC
5
Reviewed on Jun 15, 2023
ESTE CURSO ME HA FOMENTADO MUCHO CONOCIMIENTO PARA LLOGRAR MIS METAS EN EL CAMPO ESCOLAR Y FUTURAMENTE LABORAL . MUCHAS GRACIAS ! POR BRINDARME LA BECA
JH
5
Reviewed on Aug 13, 2023
Excelente material, muy agradecida con la informaci贸n nueva que me ha brindado este curso y cada herramienta que he aprendido para el uso de hojas de c谩lculo y SQL, y dem谩s temas.
RD
5
Reviewed on May 12, 2023
Curso muy realista y con opiniones directas de Analistas en activo tanto de Google como de 糖心vlog官网观看 que cuentan su propia experiencia. Muy enriquecedor e interesante
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Frequently asked questions
Los datos son un grupo de hechos que pueden adoptar muchas formas diferentes, por ejemplo, n煤meros, im谩genes, palabras, v铆deos, observaciones, etc. Usamos y creamos datos todos los d铆as, como cuando hacemos streaming de un programa, una canci贸n o una publicaci贸n en las redes sociales.
El an谩lisis computacional de datos es la recopilaci贸n, transformaci贸n y organizaci贸n de estos hechos para sacar conclusiones, hacer predicciones e impulsar una toma de decisiones informada.
La cantidad de datos que se crean cada d铆a es enorme. Cada vez que usas tu tel茅fono, buscas algo en l铆nea, haces streaming de m煤sica, compras con tarjeta de cr茅dito, publicas en las redes sociales o usas un GPS para trazar una ruta, est谩s 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 n煤meros 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 m谩s amplio tome mejores decisiones empresariales.
En el Certificado de an谩lisis computacional de datos de Google, aprender谩s el conjunto de habilidades requeridas para convertirte en analista de datos j煤nior o asociado. Los analistas de datos saben c贸mo hacer la pregunta correcta; preparan, procesan y analizan los datos para obtener informaci贸n clave; comparten eficazmente sus hallazgos con los interesados; y proporcionan recomendaciones basadas en datos para tomar medidas reflexivas.
Aprender谩s estas habilidades preparadas para trabajar en nuestro programa de certificados a trav茅s 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, elaborar谩s un plan de estudios dise帽ado con los aportes de los principales empleadores y l铆deres del sector, como Tableau, Accenture y Deloitte. Incluso tendr谩s la oportunidad de completar un caso pr谩ctico que puedes compartir con posibles empleadores para mostrar tu nuevo conjunto de habilidades.
Una vez que te hayas graduado del programa, tendr谩s acceso a recursos profesionales y te conectar谩s directamente con los empleadores que contratan para puestos de nivel b谩sico en el an谩lisis computacional de datos.
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