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Google Career Certificates

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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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.

Los alumnos que completen este programa de certificados estarán listos para solicitar trabajos de nivel introductorio como analistas de datos. No se requiere experiencia previa.

Al final de este curso, serás capaz de:

- Controlar la integridad de los datos.

- Descubrir las técnicas de limpieza de datos utilizando hojas de cálculo.

- Desarrollar consultas básicas en SQL para su uso con bases de datos.

- Aplicar funciones básicas de SQL para limpiar y transformar variables de datos.

- Aprender cómo verificar los resultados de la limpieza de datos.

- Explorar los elementos y la importancia de los informes sobre limpieza de datos.

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What's inside

Syllabus

La importancia de la integridad
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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Datos impecables
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.
Limpieza de datos con SQL
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.
Verificar e informar los resultados de tu limpieza de datos
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.
Opcional: Agregar datos a tu currículum
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!
Desafío del curso
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.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Ofrece oportunidades prácticas para poner en funcionamiento tareas de analistas de datos utilizando técnicas y herramientas industriales
Permite el control y limpieza de datos utilizando hojas de cálculo y SQL, habilidades fundamentales para los analistas de datos
Cuenta con la instrucción de analistas de datos de Google, lo que garantiza la relevancia y la experiencia de la industria
Prepara a los estudiantes para postularse a trabajos como analistas de datos, brindando las habilidades necesarias para esta función

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Proceso de datos sucios a datos limpios with these activities:
Repasa los fundamentos de las hojas de cálculo
Revisar los fundamentos de las hojas de cálculo te ayudará a comprender mejor las técnicas de limpieza de datos que se enseñan en este curso.
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  • Revisa los conceptos básicos de las hojas de cálculo, como filas, columnas y celdas.
  • Familiarízate con las funciones y fórmulas comunes de las hojas de cálculo.
  • Practica la creación y edición de hojas de cálculo simples.
Ejercicios prácticos de SQL
Mejora tus habilidades de SQL practicando regularmente con conjuntos de datos.
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  • Encuentra conjuntos de datos en línea para practicar.
  • Escribe consultas SQL para recuperar, agregar y filtrar datos.
  • Trabaja con diferentes tipos de datos, como cadenas, números y fechas.
  • Utiliza funciones de agregación como SUM(), COUNT() y AVG().
Practica SQL en hojas de cálculo
Mejora tus habilidades de limpieza de datos practicando SQL en hojas de cálculo, una herramienta que te resultará familiar.
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  • Genera un conjunto de datos de muestra con errores comunes.
  • Utiliza funciones básicas de SQL para limpiar y transformar los datos.
  • Verifica los resultados de tu limpieza de datos.
  • Documenta tu proceso de limpieza de datos.
Four other activities
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Tutoriales sobre consultas avanzadas de SQL
Amplía tus conocimientos de SQL aprendiendo técnicas de consulta avanzadas.
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  • Encuentra tutoriales en línea que cubran técnicas avanzadas de SQL.
  • Sigue los tutoriales y completa los ejercicios prácticos.
  • Aplica las técnicas aprendidas a conjuntos de datos reales.
Asistencia a eventos de networking para analistas de datos
Conéctate con profesionales de la industria para conocer las últimas tendencias y oportunidades.
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  • Busca eventos de networking relacionados con el análisis de datos.
  • Asiste a los eventos y participa en conversaciones.
  • Comparte tu experiencia y aprende de otros analistas de datos.
Proyecto de limpieza de datos
Completar un proyecto de limpieza de datos te permitirá aplicar tus habilidades y conocimientos para resolver un problema real.
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  • Identifica un conjunto de datos que necesita limpieza.
  • Desarrolla un plan para limpiar el conjunto de datos.
  • Limpia el conjunto de datos utilizando las técnicas que aprendiste en este curso.
  • Visualiza los datos limpios para identificar patrones y tendencias.
Explora tutoriales avanzados de SQL para limpieza de datos
Amplía tus habilidades de SQL para la limpieza de datos explorando tutoriales avanzados.
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  • Busca tutoriales sobre funciones de SQL avanzadas para la limpieza de datos.
  • Sigue los tutoriales para aprender nuevas técnicas.
  • Practica la aplicación de las técnicas en tus propios conjuntos de datos.

Career center

Learners who complete Proceso de datos sucios a datos limpios will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts translate raw information into actionable insights, with the goal of better decision making. This course, Proceso de datos sucios a datos limpios, helps build a foundation for success in this role by covering key topics such as identifying areas for data cleanup and improvement, the essentials of writing efficient queries, and how to ensure the data you're using is trustworthy. These concepts are vital to the daily responsibilities of a Data Analyst.
Data Scientist
Data Scientists are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data to solve complex problems. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, is a great introduction to the field by providing a foundational understanding of data integrity, cleaning techniques, and SQL, which are all essential skills for Data Scientists.
Business Analyst
Business Analysts facilitate the translation of business needs into actionable solutions, which often involves managing and cleaning data before it's ready for analysis. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides a step-by-step guide to cleaning data using spreadsheets and SQL, both of which are commonly used tools for Business Analysts.
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain the systems that store and process data, which often involves cleaning and preparing data for analysis. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, introduces key concepts and techniques for data cleaning using SQL and spreadsheets, which are commonly used tools for Data Engineers.
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data to solve problems and make better decisions. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets, which are invaluable tools for Statisticians.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers use data to build and deploy machine learning models, which often involves cleaning and preparing data. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides practical skills in data cleaning using SQL and spreadsheets, giving Machine Learning Engineers a valuable toolset for preparing data for analysis.
Database Administrator
Database Administrators maintain and optimize databases, which often involves cleaning and preparing data. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning using SQL, which is a vital tool for Database Administrators to ensure data integrity and accessibility.
Data Architect
Data Architects design the architecture of data systems to ensure efficient and reliable data management. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets, which are valuable tools for Data Architects as they consider the impact of data quality on system design.
Web Analyst
Web Analysts collect and analyze data to improve the performance of websites and digital marketing campaigns. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets, which are valuable tools for Web Analysts as they analyze web traffic and other data sources.
Financial Analyst
Financial Analysts use data to make investment recommendations and evaluate financial performance. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets, which are valuable tools for Financial Analysts as they analyze financial data.
Market Researcher
Market Researchers collect and analyze data to understand customer needs and preferences. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets, which are valuable tools for Market Researchers as they analyze market data.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use data to solve complex problems in business and industry. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets, which are valuable tools for Operations Research Analysts as they analyze data to improve efficiency and decision making.
Auditor
Auditors examine financial records to ensure accuracy and compliance with regulations. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, may be useful for Auditors as it provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets. These skills can be applied to the analysis of financial data and theidentification of any irregularities or inconsistencies.
Risk Analyst
Risk Analysts assess and manage risks that may impact an organization. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, may be useful for Risk Analysts as it provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets. These skills can be applied to the analysis of risk data and the identification of potential threats or vulnerabilities.
Actuary
Actuaries use data to assess and manage financial risks, typically in the insurance industry. The course, Proceso de datos sucios a datos limpios, may be useful for Actuaries as it provides foundational skills in data cleaning and manipulation using SQL and spreadsheets. These skills can be applied to the analysis of insurance data and the development of risk models.

Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Proceso de datos sucios a datos limpios.
Esta guía completa aborda todos los aspectos de la calidad de los datos, desde la definición de métricas hasta la implementación de procesos de mejora.
Este libro es un texto clásico sobre sistemas de bases de datos que cubre conceptos básicos de SQL y técnicas de diseño de bases de datos.
Este libro se centra en técnicas de modelado dimensional para diseñar y construir almacenes de datos. Si bien no aborda directamente la limpieza de datos, proporciona información valiosa sobre los fundamentos de la gestión y el almacenamiento de datos.
Este libro proporciona una introducción al aprendizaje automático y cómo se puede utilizar para mejorar los procesos de limpieza de datos.
Este libro cubre técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando Python. Si bien no se centra en la limpieza de datos, proporciona información sobre la exploración y visualización de datos, lo que complementa el contenido del curso sobre verificación e informes.
Este libro proporciona una introducción completa a SQL, lo que resulta útil para aprender los conceptos básicos de la consulta y la manipulación de datos. Si bien no se centra específicamente en la limpieza de datos, proporciona una base para comprender las técnicas de SQL utilizadas en el curso.
Este libro proporciona una guía práctica sobre la manipulación de datos en R. Es útil para aprender técnicas para limpiar y transformar datos utilizando las capacidades de R y complementa el contenido del curso sobre el uso de SQL para la limpieza de datos.
Este libro proporciona una introducción completa a SQL, que es esencial para limpiar y transformar datos. Cubre consultas avanzadas y funciones que son útiles para los analistas de datos.
Este libro ofrece una visión general de la ciencia de datos y su aplicación en el mundo empresarial. Si bien no se centra en la limpieza de datos, proporciona un panorama de los desafíos y consideraciones relacionados con el análisis de grandes conjuntos de datos.
Este libro cubre la ciencia de datos práctica utilizando Python. Si bien no se centra en la limpieza de datos, proporciona información sobre el ciclo de vida de la ciencia de datos y la importancia de preparar y limpiar los datos para el análisis.
Este libro se centra en los fundamentos estadísticos del aprendizaje automático y la ciencia de datos. Si bien no aborda directamente la limpieza de datos, proporciona una base sólida para comprender los métodos estadísticos utilizados en el análisis de datos.

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