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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.

Google Career Certificates

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Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.8

(10,626 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
at 10 hours a week
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tableau Software
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Databases
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Presentations
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Stakeholder Communications
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Spreadsheet Software

Wichtige Details

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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

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

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

Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Presentations
Kategorie: User Centered Design
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Web Content Accessibility Guidelines
Kategorie: Data Visualization Software

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

Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: SQL

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

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Interviewing Skills
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Google Analytics
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Presentations

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

Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Business Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Stakeholder Communications
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Expectation Management

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

Kategorie: Analytics
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Compilation
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Excel Formulas
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Integration
Kategorie: SQL

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

Kategorie: Databases
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Access
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Collection
Kategorie: SQL

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

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

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

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