When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.
Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google
There are 5 modules in this course
Este es el séptimo 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, aprenderás el lenguaje de programación conocido como R. Además, se profundizará en cómo usar RStudio, el entorno que te permite trabajar con R, y se cubrirán temas como las aplicaciones y las herramientas de software que son exclusivas para R, como los paquetes de R. Descubrirás cómo R te brinda más alternativas para limpiar, organizar, analizar, visualizar e informar los datos con mayor eficacia. 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:
- Analizar los beneficios de usar el lenguaje de programación en R.
- Descubrir cómo usar RStudio para aplicar R en tus análisis.
- Explorar los conceptos básicos relacionados con la programación en R.
- Explorar el contenido y los componentes de los paquetes de R, incluido el paquete Tidyverse.
- Comprender las tramas de datos y su uso en R.
- Descubrir las opciones de generación de visualizaciones en R.
- Aprender sobre R Markdown para documentar la programación en R.
R es un lenguaje de programación que te puede ayudar en el proceso del análisis de datos. En esta parte del curso, aprenderás sobre R y RStudio, el entorno que usarás para trabajar en R. Explorarás los beneficios de usar R y RStudio, así como los componentes de RStudio que te ayudarán a dar tus primeros pasos.
Introducción al emocionante mundo de la programación•6 minutes
Diviértete con R•6 minutes
Carrie: Primeros pasos con R•4 minutes
Lenguajes de programación•5 minutes
Introducción a R •6 minutes
Introducción a RStudio •8 minutes
8 readings•Total 85 minutes
Programa del curso•10 minutes
Debate: R versus Python•10 minutes
Registro de aprendizaje: ¿Estás preparado para explorar R?•20 minutes
Formas de aprender a programar•10 minutes
De las hojas de cálculo a SQL y, luego, a R •10 minutes
Cuándo usar RStudio•10 minutes
Conectarte con otros analistas de datos en la comunidad R•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
8 assignments•Total 312 minutes
Autorreflexión: Haz una pregunta•20 minutes
Actividad práctica opcional: Descargar e instalar R•60 minutes
Actividad práctica opcional: La consola de R•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre lenguajes de programación•6 minutes
Actividad práctica: Acceso a RStudio en la nube•60 minutes
Actividad práctica opcional: Primeros pasos en RStudio Desktop•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre programación con RStudio•6 minutes
Desafío semanal 1•40 minutes
2 discussion prompts•Total 20 minutes
Queremos conocerte•10 minutes
¡R&R...Studio! •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Repaso: Hoja de ruta del certificado de análisis computacional de datos•15 minutes
Programar con RStudio
Module 2•6 hours to complete
Module details
Utilizar R te puede ayudar a completar tu análisis de forma eficiente y efectiva. En esta parte del curso, explorarás los conceptos fundamentales asociados con R. Aprenderás sobre funciones y variables para los cálculos y otras programaciones. Además, descubrirás los paquetes de R, que son colecciones de funciones, códigos y muestras de datos de R que utilizarás en RStudio.
Operadores lógicos e instrucciones condicionales•10 minutes
Guía: Mantén tu código legible •10 minutes
Paquetes R disponibles •10 minutes
Recursos R con más ayuda•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
7 assignments•Total 191 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre los conceptos de programación•8 minutes
Actividad práctica: Espacio aislado en R•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre codificación en R•6 minutes
Actividad práctica: Instalar y cargar el paquete tidyverse•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre paquetes de R •6 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre tidyverse•6 minutes
Desafío semanal 2•45 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Consultas y programación •10 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Conceptos básicos de R•30 minutes
Trabajar con bases de datos en R
Module 3•8 hours to complete
Module details
El lenguaje de programación R fue diseñado para el trabajo con datos en todas las etapas del proceso de análisis de datos. En esta parte del curso, examinarás cómo R puede ayudarte a estructurar, organizar y limpiar tus datos utilizando funciones y otros procesos. Aprenderás sobre los marcos de datos y cómo trabajar con ellos en R. También revisarás el tema del sesgo de los datos y cómo R puede ayudar.
Conceptos básicos de la importación de datos•10 minutes
Convenciones de nomenclatura de archivos•10 minutes
Más información sobre los operadores de R•10 minutes
Opcional: Crea manualmente un marco de datos •10 minutes
De formato ancho a formato largo con tidyr•10 minutes
Trabajar con datos sesgados•10 minutes
Glosario: Términos y definiciones•5 minutes
8 assignments•Total 320 minutes
Actividad práctica: Crea tu propio marco de datos •60 minutes
Actividad práctica: Importar y trabajar con datos•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre marcos de datos en R•8 minutes
Actividad práctica: Limpiar datos en R•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la limpieza de datos •6 minutes
Actividad práctica: Cambia tus datos•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre funciones en R•6 minutes
Desafío semanal 3•60 minutes
2 discussion prompts•Total 20 minutes
Datos en R frente a SQL•10 minutes
Compara la limpieza de datos en diferentes plataformas•10 minutes
1 plugin•Total 3 minutes
Sintaxis para limpiar, organizar y transformar datos•3 minutes
Más información sobre visualizaciones, estética y anotaciones
Module 4•9 hours to complete
Module details
R es una herramienta adecuada para crear visualizaciones detalladas. En esta parte del curso, aprenderás a usar R para generar y resolver problemas con las visualizaciones. Además, explorarás las funciones de R y RStudio que te ayudarán con la estética de tus visualizaciones y para realizar anotaciones y guardarlas.
Elementos básicos de visualización en R y tidyverse•6 minutes
Introducción a ggplot()•10 minutes
Joseph: Trayectoria profesional hacia el análisis de personas•4 minutes
Mejoras a visualizaciones en R•8 minutes
Hacer más cosas con ggplot•8 minutes
Estética y facetas•5 minutes
Capa de anotaciones •7 minutes
Guardar tus visualizaciones•5 minutes
7 readings•Total 65 minutes
Problemas comunes al visualizar en R•10 minutes
Atributos estéticos•10 minutes
Suavizado•10 minutes
Filtrado y diagramas •10 minutes
Dibujar flechas y formas en R•10 minutes
Guardado de imágenes sin ggsave()•10 minutes
Glossary: Terms and definitions•5 minutes
9 assignments•Total 378 minutes
Actividad práctica: Visualización de datos con ggplot2•60 minutes
Actividad práctica: Uso de ggplot•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre la visualización de datos en R•8 minutes
Actividad práctica: Estética y visualizaciones •60 minutes
Actividad práctica: Filtros y diagramas•60 minutes
Pon a prueba tus conocimientos sobre estética en el análisis •10 minutes
Actividad práctica: Anotar y guardar visualizaciones•60 minutes
Pon a prueba tu conocimiento sobre cómo anotar y guardar visualizaciones•10 minutes
Desafío semanal 4•50 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Visualizaciones en Tableau versus R •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Elementos de ggplot•15 minutes
Documentos e informes
Module 5•8 hours to complete
Module details
A la hora de guardar y presentar tu análisis, R te ofrece distintas opciones. En esta parte del curso, vas a aprender acerca de R Markdown, un formato de archivo para crear documentos dinámicos con R. Aprenderás a formatear archivos y exportarlos en R Markdown, e incluso a incluir bloques de códigos de R en tus documentos.
Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."
Learner reviews
4.8
639 reviews
5 stars
82.81%
4 stars
12.81%
3 stars
2.96%
2 stars
0.31%
1 star
1.09%
Showing 3 of 639
J
JM
5·
Reviewed on Apr 15, 2026
Siento que aprendí bastante, llegue al punto de hacer comprensión de lineas de código que antes no entendía muy bien. Excelente material y tutoría en general.
Muchas gracias.
M
MC
5·
Reviewed on Feb 16, 2024
De todo el certificado, es el curso que más me gustó, tiene muchísima práctica y es muy divertido. Quizá es el más largo, sin embargo, me encantó aprender R y todos los recursos extra.
L
LM
5·
Reviewed on Nov 21, 2023
Es un curso un tanto complicado ,pero esta bien estructurado, lo que si hecho de menos es un poco mas de claridad en la codificación, quizás porque yo no tengo esa habilidad y experiencia
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.
¿Por qué iniciar una carrera en el análisis computacional de datos?
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.
¿Por qué inscribirse en el Certificado de análisis computacional de datos de Google?
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.
¿Qué antecedentes se requieren?
No se requiere experiencia previa con hojas de cálculo ni análisis computacional de datos. Todo lo que necesitas son conocimiento sobre matemáticas de nivel secundario y curiosidad sobre cómo funcionan las cosas.
¿Necesitas saber mucho de matemáticas para obtener este certificado?
No necesitas ser una estrella de las matemáticas para aprobar este certificado. Debes tener curiosidad y estar abierto a aprender con números (el lenguaje de los analistas de datos). Ser un analista de datos sólido es algo más que saber matemáticas: es hacer las preguntas correctas, encontrar las mejores fuentes para responder preguntas de manera efectiva e ilustrar claramente tus hallazgos en las viualizaciones.
¿Qué herramientas y plataformas se abordan en el plan de estudios?
Aprenderás a usar herramientas y plataformas de análisis como hojas de cálculo (Google Sheets o Microsoft Excel), SQL, herramientas de presentación (Powerpoint o Google Slides), Tableau, RStudio y Kaggle.
¿Enseñarán R o Python?
En este programa se enseña el lenguaje de programación de código abierto, R. Es un excelente punto de partida para el análisis de datos básicos y ofrece paquetes útiles para que los principiantes se postulen a sus proyectos. No cubrimos Python en el plan de estudios, pero te animamos a explorar Python una vez finalizado si quieres continuar tu proceso de aprendizaje.
¿Qué plataforma de “hoja de cálculo” se enseña?
Cada alumno puede seleccionar la plataforma que desee usar en todo el programa: Google Sheets o Microsoft Excel. Depende de las preferencias del alumno, y todas las actividades del plan de estudios se pueden realizar en cualquiera de las dos plataformas.
¿Debes realizar cada curso en el orden establecido?
Recomendamos realizar los cursos en el orden presentado, ya que el contenido de cada curso se basa en la información de las lecciones anteriores.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.