Este es el cuarto 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 seguirás aprendiendo sobre el análisis de datos y los conceptos y las herramientas con los que trabajan los analistas de datos. Aprenderás cómo controlar y limpiar datos utilizando hojas de cálculo y SQL, y cómo verificar e informar los resultados de tu limpieza de datos. 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.
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Proceso de datos sucios a datos limpios
Ce cours fait partie de Análisis de Datos de Google Certificat Professionnel
Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
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Expérience recommandée
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 : Hoja de cálculo
- Catégorie : Limpieza de datos
- Catégorie : Integridad de datos
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Determinación del tamaño de la muestra
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Mientras empiezas a pensar cómo preparar tus datos para la exploración, esta parte del curso te mostrará por qué la integridad de los datos es tan importante para los procesos de toma de decisiones. Aprenderás cómo se generan los datos y las técnicas que usan los analistas para decidir qué datos recopilar para su análisis. También descubrirás qué son los datos estructurados y no estructurados, los tipos de datos y los formatos de datos.
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Todo analista de datos quiere trabajar con datos limpios cuando realiza un análisis. En esta parte del curso, aprenderás la diferencia entre datos limpios y sucios. También explorarás las técnicas de limpieza de datos mediante el uso de hojas de cálculo y otras herramientas.
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Conocer diversas formas de limpiar los datos puede facilitar mucho el trabajo de un analista. En esta parte del curso, comprobarás cómo limpiar tus datos usando SQL. Explorarás las consultas y funciones que puedes usar en SQL para limpiar y transformar tus datos y dejarlos listos para el análisis.
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9 vidéos5 lectures6 quizzes1 sujet de discussion1 plugin
Limpiar tus datos es un paso esencial en el proceso de análisis de datos. Verificar e informar la limpieza de datos que realizaste es una forma de mostrar que los datos están listos para el próximo paso. En esta parte del curso, descubrirás los procesos relacionados con la verificación y la creación de informes sobre la limpieza de datos, así como sus beneficios.
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6 vidéos4 lectures4 quizzes
Crear un currículum efectivo te ayudará en tu propia trayectoria profesional en el análisis computacional de datos. En esta parte del curso, aprenderás todo sobre el proceso de solicitud de empleo con un enfoque en cómo elaborar un currículum que destaque tus fortalezas y experiencia relevante. Incluso si todavía no te estás postulando para empleos, es una muy buena idea mejorar tu currículum. Es como el entrenamiento de primavera para una primera temporada en una gran liga, ¡no querrás perdértelo!
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8 vidéos3 lectures3 quizzes1 sujet de discussion
Prepárate para el desafío del curso: repasa los términos y las definiciones del glosario. Luego, demuestra todo lo que sabes sobre la importancia del tamaño de la muestra, la integridad de los datos y la conexión entre los datos y los objetivos de negocio en el cuestionario. También tendrás la oportunidad de aplicar todos tus conocimientos sobre técnicas de limpieza de datos tanto en hojas de cálculo como SQL. Por último, documenta, informa y verifica tus procesos para limpiar datos y sus resultados.
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Foire Aux Questions
Los datos son un grupo de hechos que pueden adoptar muchas formas diferentes, por ejemplo, números, imágenes, palabras, vídeos, 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.