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.
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Análisis de datos con programación en R
This course is part of Análisis de Datos de Google Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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What you'll learn
Describir el lenguaje de programación en R y su entorno de programación
Explicar los conceptos básicos relacionados con la programación en R, incluidas las funciones, las variables, los tipos de datos,
Explicar los conceptos básicos relacionados con la programación en R, incluidas las funciones, las variables, los tipos de datos, las tuberías, etc.
Demostrar comprensión del formato básico R Markdown para crear estructuras y destacar contenido
Skills you'll gain
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There are 5 modules in this course
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.
What's included
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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.
What's included
8 videos8 readings7 quizzes1 discussion prompt1 plugin
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.
What's included
8 videos8 readings8 quizzes2 discussion prompts1 plugin
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.
What's included
9 videos7 readings9 quizzes1 discussion prompt1 plugin
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.
What's included
8 videos5 readings9 quizzes1 discussion prompt
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Frequently asked 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.