Curso online de análisis de datos de Google – certificado profesional

Lo que aprenderás:

• Comprensión profunda de los métodos y procesos utilizados por un analista de datos junior o senior a diario.
• Aprender importantes habilidades analíticas como limpieza, análisis y visualización de datos, y herramientas como hojas de cálculo, SQL, R y Tableau.
• Cómo limpiar y organizar datos para análisis, realizar cálculos utilizando hojas de cálculo, SQL y R.
• Cómo visualizar y presentar hallazgos de datos en paneles, presentaciones y plataformas de visualización comunes.

Guía del curso:

Adecuado para principiantes

No se requieren conocimientos previos

certificado oficial

El certificado se agrega a LinkedIn

Hora de completar el curso.

1 hora

Prueba gratuita de 7 días

sin riesgos innecesarios

Las habilidades que adquirirás:

• análisis de datos
• Creando estudios de caso
• Visualización de datos
• Limpieza de datos
• Construyendo una cartera
• recopilación de datos
• Hojas de cálculo
• metadatos
• SQL
• Ética de los datos
• agrupación de datos
• cálculos de datos
• Rebaja R
• Programación en R
• Rstudio
• Cuadro
• Presentación de hallazgos
• integridad de los datos
• Determinar el tamaño de la muestra
• Toma de decisiones
• resolución de problemas
• haciendo preguntas

Preparación para una carrera en análisis de datos:

• Recibirás formación de nivel profesional por parte de Google.
• Presentarás tus habilidades en proyectos prácticos adaptados a un portafolio.
• Este certificado profesional le permitirá ser apto para puestos de trabajo como: analista de datos, analista de datos junior y analista de datos senior.

Certificado profesional – serie de 8 cursos:

El programa fue creado para capacitarlo para un puesto de nivel inicial en el campo de la analítica, sin necesidad de experiencia o título. Aprenderá de los expertos de Google y podrá postularse para puestos de trabajo con los mejores empleadores como Deloitte, Target, Verizon y Google. El certificado del programa también está reconocido por ACE® y permite recibir crédito en instituciones educativas de EE. UU.

Lista de cursos

Curso 1: Fundamentos de datos: datos en todas partes

• Duración del curso : 18 horas
• Calificación : 4.8 (104,518 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • Definir y explicar conceptos clave en análisis de datos, incluidos datos y sistemas de datos.
  • Realizar una autoevaluación del pensamiento analítico y dar ejemplos de aplicación del pensamiento analítico.
  • Analice el papel de las hojas de cálculo, los lenguajes de consulta y las herramientas de visualización de datos.
  • Descripción del puesto de analista de datos en diversos puestos.
• Habilidades :
  • Hojas de cálculo
  • integridad de los datos
  • Determinar el tamaño de la muestra
  • SQL
  • Limpieza de datos

Curso 2: Hacer preguntas para tomar decisiones basadas en datos

• Duración del curso : 21 horas
• Calificación : 4.7 (31,858 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • Cómo utilizar una hoja de ruta para resolver problemas en escenarios analíticos.
  • Discusión sobre el uso de datos en el proceso de toma de decisiones.
  • Usar hojas de cálculo para realizar tareas básicas.
  • Descripción de ideas clave relacionadas con el pensamiento estructurado.
• Habilidades :
  • análisis de datos
  • Creando estudios de caso
  • Visualización de datos
  • Limpieza de datos
  • Desarrollo de cartera

Curso 3: Preparación de datos para la investigación

• Duración del curso : 24 horas
• Calificación : 4.8 (20,310 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • ¿Cuáles son los factores a considerar al recopilar datos?
  • Diferencia entre datos sesgados e insesgados.
  • Descripción de bases de datos, sus roles y componentes.
  • Descripción de métodos para organizar datos.
• Habilidades :
  • Toma de decisiones
  • Hojas de cálculo
  • análisis de datos
  • resolución de problemas
  • haciendo preguntas

Curso 4: Procesamiento de datos: de lo sucio a lo limpio

• Duración del curso : 26 horas
• Calificación : 4.8 (16,269 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • Tipos de integridad de datos e identificación de riesgos.
  • Uso de funciones SQL para limpiar variables en bases de datos.
  • Desarrollo de consultas SQL básicas.
  • Descripción del proceso de verificación de resultados de limpieza de datos.
• Habilidades :
  • análisis de datos
  • Rebaja R
  • Visualización de datos
  • Programación en R
  • Rstudio

Curso 5: Análisis de datos para responder preguntas

• Duración del curso : 32 horas
• Calificación : 4.6 (10,992 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • La importancia de organizar los datos antes del análisis mediante clasificación y filtrado.
  • Conversión y formateo de datos.
  • Crear consultas SQL para combinar datos de múltiples tablas de bases de datos.
  • Realizar cálculos básicos sobre datos en hojas de cálculo.
• Habilidades :
  • agrupación de datos
  • Hojas de cálculo
  • análisis de datos
  • cálculos de datos
  • SQL

Curso 6: Compartir datos a través del arte de la visualización

• Duración del curso : 25 horas
• Calificación : 4.6 (8,860 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • Usar visualizaciones de datos para compartir hallazgos.
  • Identificar Tableau como herramienta de visualización de datos y sus usos.
  • Explique qué es una historia de datos basada en datos.
  • Principios para presentaciones efectivas.
• Habilidades :
  • recopilación de datos
  • Hojas de cálculo
  • metadatos
  • SQL
  • Ética de los datos

Curso 7: Análisis de datos mediante programación en R

• Duración del curso : 34 horas
• Calificación : 4.8 (10,223 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • Descripción del lenguaje de programación R y su entorno de programación.
  • Explicar conceptos básicos en programación R.
  • Opciones para crear visualizaciones en R.
  • Creando una estructura básica con R Markdown.
• Habilidades :
  • análisis de datos
  • software de tabla
  • Visualización de datos
  • Presentación de hallazgos

Curso 8: Proyecto de grado en analítica de datos

• Duración del curso : 14 horas
• Calificación : 4.8 (15,149 calificaciones)
• Lo que aprenderás :
  • Identificar las características clave de los estudios de caso.
  • Aplicar un proceso de análisis de datos a un conjunto de datos determinado.
  • Discusión sobre el uso de portafolios para la comunicación con reclutadores y empleadores.
• Habilidades :
  • Hojas de cálculo
  • análisis de datos
  • SQL
  • Visualización de datos
  • Limpieza de datos