Preparar datos para la exploración from Coursera

Este es el tercer 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. A medida que continúes con tu comprensión de los temas de los dos primeros cursos, también se te presentarán nuevos temas que te ayudarán a obtener habilidades prácticas de análisis computacional de datos. Aprenderás a utilizar herramientas como hojas de cálculo y SQL para extraer y utilizar los datos adecuados para tus objetivos y a organizar y proteger tus 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, habrás hecho lo siguiente:

- Descubrir cómo deciden los analistas qué datos recopilar para el análisis.

- Aprender sobre datos estructurados y no estructurados, tipos de datos y formatos de datos.

- Descubrir cómo identificar diferentes tipos de sesgo en los datos para ayudar a garantizar su credibilidad.

- Explorar cómo utilizan los analistas las hojas de cálculo y el SQL con las bases de datos y los conjuntos de datos.

- Examinar los datos abiertos y la relación e importancia de la ética y la privacidad de los datos.

- Comprender cómo acceder a las bases de datos y extraer, filtrar y ordenar los datos que contienen.

- Aprender las mejores prácticas para organizar los datos y mantenerlos seguros.

What's inside

Syllabus

Tipos y estructuras de datos

Todos generamos muchos datos en nuestra vida cotidiana. En esta parte del curso, comprobarás cómo generamos datos y cómo los analistas deciden qué datos recoger para su análisis. También aprenderás sobre los datos estructurados y no estructurados, los tipos de datos y los formatos de datos mientras empiezas a pensar en cómo preparar tus datos para la exploración.

Sesgo, credibilidad, privacidad, ética y acceso

Cuando los analistas de datos trabajan con datos, siempre verifican que los datos sean imparciales y creíbles. En esta parte del curso, aprenderás cómo identificar distintos tipos de sesgos en los datos y cómo garantizar la credibilidad de tus datos. También explorarás los datos abiertos y la relación que existe entre la importancia de la ética de datos y la privacidad de datos.

Bases de datos: Donde se alojan los datos

Cuando estés analizando datos, accederás a gran parte de los datos de una base de datos. Es allí donde se alojan los datos. En esta parte del curso, aprenderás todo sobre las bases de datos, incluso la forma de acceder a ellas y extraer, filtrar y ordenar los datos que contienen. También le echarás un vistazo a los metadatos para descubrir los diferentes tipos y cómo los usan los analistas.

Organizar y proteger tus datos

Tener un buen nivel de organización es una parte importante de la mayoría de los trabajos, y el análisis computacional de datos no es diferente. En esta parte del curso, aprenderás cuáles son las prácticas recomendadas para organizar los datos y mantenerlos seguros. También aprenderás cómo los analistas usan las convenciones de nomenclatura de archivos para poder mantener su trabajo organizado.

Opcional: Participar en la comunidad de datos

Tener una fuerte presencia en línea puede ser de gran ayuda para quienes buscan empleo de todo tipo. En esta parte del curso, explorarás cómo gestionar tu presencia en línea. También descubrirás los beneficios de hacer contacto con otros profesionales del análisis computacional de datos.

*Desafío del curso*

Prepárate para el desafío del curso: repasa los términos y las definiciones del glosario. Luego, realiza el cuestionario y demuestra todo tu conocimiento sobre recopilación de datos, ética y privacidad, y sesgo. También tendrás la oportunidad de usar todo lo que sabes sobre hojas de cálculo y funciones de SQL, así como sobre filtrado y ordenación. Por último, protege y organiza los datos usando las mejores prácticas de análisis computacional de datos.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Está destinado a personas que desean aplicar a trabajos de nivel inicial de analista de datos

Los analistas de datos de Google enseñan el curso

Prepara a los estudiantes para trabajos de nivel inicial como analistas de datos

No se requiere experiencia previa para tomar este curso

Cubre temas como la ética y la privacidad de los datos

El curso explora cómo recopilar y utilizar datos relevantes para los objetivos del análisis

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 Preparar datos para la exploración with these activities:

Asistir a eventos de la industria

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Asistir a eventos de la industria te permitirá conocer a profesionales en el campo, ampliar tu red y aprender sobre las últimas tendencias en análisis de datos.

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Identifica eventos de la industria relevantes para el análisis de datos.
Regístrate para asistir a los eventos.
Prepárate para presentarte y establecer contactos con otros asistentes.

Conectar con mentores

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Conectar con mentores te proporcionará apoyo, orientación y conocimiento experto en el campo del análisis de datos.

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Identifica a posibles mentores en tu red o a través de plataformas de tutoría en línea.
Contacta a los mentores potenciales y expresa tu interés en conectar.
Programa reuniones regulares o sesiones de tutoría para discutir tus objetivos y progreso.

Practica solving SQL queries

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Challenge yourself with a variety of real-world SQL queries to improve your query skills and understanding of data retrieval.

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Identify the goal of the query
Determine the tables and columns to be used
Write the query using appropriate syntax
Test and refine the query to optimize performance

Five other activities

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Participar en un grupo de estudio

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Participar en un grupo de estudio te permitirá colaborar con otros estudiantes, compartir conocimientos y obtener comentarios sobre tu trabajo.

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Forma un grupo de 3 a 5 compañeros.
Establece una agenda y un horario para las sesiones de estudio.
Revisa los materiales del curso juntos y discute los conceptos.
Trabaja en problemas y ejercicios en colaboración.
Proporciona comentarios y apoyo a los demás miembros del grupo.

Ensayar con hojas de cálculo y SQL

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La práctica de usar estas herramientas de análisis de datos consolidará tu comprensión de cómo extraer y utilizar datos para tus objetivos de análisis de datos.

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Completa los tutoriales sobre el uso de hojas de cálculo para el análisis de datos.
Realiza ejercicios prácticos de consulta SQL para extraer y filtrar datos.
Participa en desafíos en línea o concursos para resolver problemas de análisis de datos.

Crear una presentación o infografía

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Crear un recurso visual te ayudará a sintetizar y comunicar tu comprensión de los conceptos de análisis de datos de forma clara y concisa.

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Elige un tema relacionado con el análisis de datos.
Recopila y analiza los datos relevantes.
Diseña una presentación o infografía atractiva e informativa.
Comparte tu recurso con tus compañeros o un público más amplio.

Create a data visualization dashboard

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Design and develop a visually appealing dashboard that effectively communicates data insights and trends, enabling stakeholders to make informed decisions.

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Identify the relevant data to be visualized
Choose appropriate visualization techniques
Design and develop the dashboard layout
Test and refine the dashboard for usability and accessibility

Crear un proyecto de análisis de datos

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Trabajar en un proyecto práctico te permitirá aplicar tus habilidades analíticas y de comunicación para resolver problemas del mundo real.

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Identifica un problema de análisis de datos que te interese.
Recopila y prepara los datos necesarios para tu análisis.
Analiza los datos y extrae información valiosa.
Visualiza los resultados de tu análisis de una manera clara y concisa.
Comunica tus hallazgos a una audiencia específica.

Career center

Learners who complete Preparar datos para la exploración will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

As a Data Analyst, you will be working with large amounts of data to help organizations make better decisions. This course can help you learn the skills you need to succeed in this role, such as how to identify different types of data, clean and prepare data for analysis, and use data analysis tools and techniques. Additionally, the section on data security and privacy is extremely relevant for any job handling data and can help you stand out to potential employers.

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Data Scientist

Data Scientists are responsible for developing and using statistical and machine learning models to analyze data and extract insights. This course can help you build a foundation in data analysis and data preparation, which are essential skills for Data Scientists. Additionally, the section on data ethics and privacy is critical for anyone working with data and can help you stay compliant with regulations.

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Business Analyst

Business Analysts use data to help businesses make better decisions. This course can help you learn the skills you need to succeed in this role, such as how to collect and analyze data, identify trends, and communicate insights to stakeholders. Additionally, the section on data visualization is very important for Business Analysts, as they often need to be able to present data in a clear and concise way.

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Data Engineer

Data Engineers are responsible for building and maintaining the data infrastructure that supports data analysis and machine learning. This course can help you learn the skills you need to succeed in this role, such as how to design and implement data pipelines, work with big data technologies, and ensure data quality. Additionally, the section on data security and privacy is extremely important for Data Engineers, as they are responsible for protecting sensitive data.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. While this course is not directly related to software engineering, the section on data structures and algorithms may be helpful for Software Engineers who want to work with data. Additionally, the section on data visualization may be helpful for Software Engineers who want to create data-driven applications.

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Statistician

Statisticians collect, analyze, interpret, and present data. This course can help Statisticians learn about different types of data, how to clean and prepare data for analysis, and how to use statistical tools and techniques. Additionally, the section on data ethics and privacy is important for Statisticians, as they often work with sensitive data.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to help organizations make better decisions. This course can help Operations Research Analysts learn about different types of data, how to clean and prepare data for analysis, and how to use data analysis tools and techniques. Additionally, the section on data visualization may be helpful for Operations Research Analysts who need to communicate their findings to stakeholders.

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Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. This course can help Quantitative Analysts learn about different types of data, how to clean and prepare data for analysis, and how to use data analysis tools and techniques. Additionally, the section on data ethics and privacy is important for Quantitative Analysts, as they often work with sensitive financial data.

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Market Researcher

Market Researchers collect and analyze data to understand consumer behavior and trends. This course can help Market Researchers learn about different types of data, how to clean and prepare data for analysis, and how to use data analysis tools and techniques. Additionally, the section on data visualization may be helpful for Market Researchers who need to communicate their findings to stakeholders.

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Data Journalist

Data Journalists use data to tell stories and inform the public. This course can help Data Journalists learn about different types of data, how to clean and prepare data for analysis, and how to use data visualization tools to create compelling stories.

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Web Analyst

Web Analysts use data to understand how users interact with websites and applications. This course can help Web Analysts learn about different types of data, how to clean and prepare data for analysis, and how to use data analysis tools and techniques. Additionally, the section on data visualization may be helpful for Web Analysts who need to communicate their findings to stakeholders.

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Database Administrator

Database Administrators are responsible for managing and maintaining databases. This course can help Database Administrators learn about different types of databases, how to design and implement database schemas, and how to ensure data integrity and security. Additionally, the section on data visualization may be helpful for Database Administrators who need to communicate their findings to stakeholders.

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