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Análisis de Datos de Google (berufsbezogenes Zertifikat)

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Análisis de Datos de Google (berufsbezogenes Zertifikat)

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.

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Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.8

(10,831 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
6 Monate bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Zertifikat erwerben
Mit kostenpflichtigen Plänen
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Wichtige Details

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Unterrichtet in Spanisch
212 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Data Science vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Google
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Google.

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Ethics, Data Security, Data Governance, SQL, Spreadsheet Software, Data Management, Unstructured Data, Data Collection, Databases, Data Access und Data Quality

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

SQL, Data Analysis, Spreadsheet Software, Data Manipulation, Pivot Tables And Charts, Data Validation, Excel Formulas, Data Transformation, Analytics und Data Integration

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Presentation, Presentations, Data Analysis, Interviewing Skills, Technical Communication, Data Processing, Exploratory Data Analysis, Case Studies, Data Storytelling und Analytical Skills

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¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.