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Análisis de Datos de Google Certificat Professionnel

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Análisis de Datos de Google Certificat Professionnel

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

Enseignant de premier plan

126 838 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.8

(10,627 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.8

(10,627 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Stakeholder Communications
  • Catégorie : Tableau Software
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Spreadsheet Software

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Préparez-vous à une carrière en Data Science

  • Recevez une formation professionnelle par Google
  • Faites preuve de votre compétence dans des projets de portefeuille
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Google

Certificat professionnel - 8 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

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¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.