Este es el quinto curso del certificado de Análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso, explorarás la fase de “análisis” del proceso de análisis de datos. Aplicarás en tu análisis lo que aprendiste hasta el momento para darle sentido a los datos que recopilaste. Además, aprenderás cómo organizar y formatear tus datos por medio de hojas de cálculo y SQL para observarlos y analizarlos de diferentes maneras. También descubrirás cómo llevar a cabo cálculos complejos con respecto a los datos para lograr tus objetivos empresariales. Aprenderás a usar fórmulas, funciones y consultas de SQL a medida que lleves a cabo tu análisis. Los analistas de datos actuales de Google seguirán dándote instrucciones y te proporcionarán formas prácticas de llevar a cabo las tareas comunes de los analistas de datos con las mejores herramientas y recursos.
Analizar datos para responder preguntas
Dieser Kurs ist Teil von Análisis de Datos de Google Zertifikat über berufliche Qualifikation
Unterrichtet auf Spanisch
Dozent: Google Career Certificates
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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: Hoja de cálculo
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Cálculos en torno a los datos
- Kategorie: análisis de datos
- Kategorie: Agregación de datos
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Organizar los datos facilita el uso de los datos en tu análisis. En esta parte del curso, aprenderás la importancia de organizar tus datos a través de ordenación y filtrado. Explorarás estos procesos tanto en hojas de cálculo como en SQL a medida que prepares tus datos para el análisis.
Das ist alles enthalten
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A medida que te acerques al análisis de tus datos, querrás tener los datos formateados y listos para avanzar. En esta parte del curso, aprenderás sobre la conversión y el formateo de los datos, incluso cómo las consultas en SQL pueden ayudarte a combinar datos. También descubrirás el valor de la retroalimentación y la colaboración de tus colegas y cómo puede conducir a nuevos aprendizajes para que apliques a tu trabajo.
Das ist alles enthalten
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Como parte de tu análisis, a menudo tendrás que combinar datos para obtener información y completar objetivos de negocios. En esta parte del curso, explorarás las funciones, los procedimientos y la sintaxis involucrada en combinar, o agregar, datos. Aprenderás cómo hacerlo a partir de múltiples celdas en hojas de cálculo y múltiples tablas de bases de datos usando consultas de SQL.
Das ist alles enthalten
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Los cálculos son una de las tareas más comunes que realizan los analistas de datos durante el análisis. En esta parte del curso, explorarás fórmulas, funciones y tablas dinámicas en hojas de cálculo y consultas en SQL. Todo esto te ayudará a realizar los cálculos que necesites. También aprenderás sobre los beneficios de utilizar SQL para gestionar las tablas temporales.
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Dozent
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Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
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Geprüft am 6. Dez. 2023
Geprüft am 8. Dez. 2022
Geprüft am 14. Mai 2023
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Häufig gestellte Fragen
Los datos son un grupo de hechos que pueden adoptar muchas formas diferentes, por ejemplo números, imágenes, palabras, videos, observaciones, etc. Usamos y creamos datos todos los días, como cuando hacemos streaming de un programa, una canción o una publicación en las redes sociales.
El análisis computacional de datos es la recopilación, transformación y organización de estos hechos para sacar conclusiones, hacer predicciones e impulsar una toma de decisiones informada.
La cantidad de datos que se crean cada día es enorme. Cada vez que usas tu teléfono, buscas algo en línea, haces streaming de música, compras con tarjeta de crédito, publicas en las redes sociales o usas un GPS para trazar una ruta, estás 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 números 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 más amplio tome mejores decisiones empresariales.
En el Certificado de análisis computacional de datos de Google, aprenderás el conjunto de habilidades requeridas para convertirte en analista de datos júnior o asociado. Los analistas de datos saben cómo hacer la pregunta correcta; preparan, procesan y analizan los datos para obtener información clave; comparten eficazmente sus hallazgos con los interesados; y proporcionan recomendaciones basadas en datos para tomar medidas reflexivas.
Aprenderás estas habilidades preparadas para trabajar en nuestro programa de certificados a través 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, elaborarás un plan de estudios diseñado con los aportes de los principales empleadores y líderes del sector, como Tableau, Accenture y Deloitte. Incluso tendrás la oportunidad de completar un caso práctico que puedes compartir con posibles empleadores para mostrar tu nuevo conjunto de habilidades.
Una vez que te hayas graduado del programa, tendrás acceso a recursos profesionales y te conectarás directamente con los empleadores que contratan para puestos de nivel básico en el análisis computacional de datos.