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 6 modules in this course
Este é o primeiro curso do Certificado do Google Data Analytics Estes cursos darão a você as habilidades necessárias para se candidatar a cargos empregos de analista de dados de nível introdutório. Conforme você continua a desenvolver sua compreensão dos tópicos dos dois primeiros cursos, também será apresentado a novos tópicos que o ajudarão a adquirir habilidades práticas de análise de dados. Você aprenderá como usar ferramentas como planilhas e SQL para extrair e fazer uso dos dados certos para seus objetivos e como organizar e proteger seus dados. Os analistas de dados do Google vão instruir e oferecer maneiras práticas de realizar tarefas comuns de analistas de dados com as melhores ferramentas e recursos.
Os alunos que concluírem este programa de certificação poderão se candidatar a empregos de nível introdutório para analista de dados. Nenhuma experiência anterior é necessária.
Ao final deste curso, você poderá:
- Descobrir como os analistas decidem quais dados coletar para análise.
- Aprender sobre dados estruturados e não estruturados, tipos de dados e formatos de dados.
- Descobrir como identificar diferentes tipos de distorção nos dados para ajudar a garantir a credibilidade dos dados.
- Explorar como os analistas usam planilhas e SQL com bancos de dados e conjuntos de dados.
- Examinar os dados abertos e a relação e a importância da ética dos dados e da privacidade dos dados.
- Obter uma compreensão de como acessar bancos de dados e extrair, filtrar e classificar os dados que eles contêm.
- Aprender as melhores práticas para organizar dados e mantê-los seguros.
Todos nós geramos muitos dados em nossas vidas diárias. Nesta parte do curso, você verificará como geramos dados e como os analistas decidem quais dados coletar para análise. Você também aprenderá sobre dados estruturados e não estruturados, tipos e formatos de dados conforme começa a pensar sobre como preparar seus dados para exploração.
Conheça o tipo de dados com os quais você está trabalhando•4 minutes
Componentes da tabela de dados•2 minutes
Conheça dados amplos e longos•4 minutes
10 readings•Total 95 minutes
Plano de estudos do curso•10 minutes
Decidindo se você precisa pegar o atalho •10 minutes
Opcional: Sua pontuação no teste de diagnóstico e o que ela significa•10 minutes
Selecionando os dados certos•10 minutes
Formatos de dados na prática•10 minutes
A estrutura de dados•10 minutes
Níveis e técnicas de modelagem de dados•10 minutes
Compreendendo a lógica Booleana•10 minutes
Transformando dados•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
8 assignments•Total 206 minutes
Opcional: Já conhece análise de dados? Faça nosso teste de diagnóstico•32 minutes
Teste seus conhecimentos sobre a coleta de dados•6 minutes
Autorreflexão: Dados não estruturados•30 minutes
Teste seus conhecimentos sobre formatos e estruturas de dados•8 minutes
Atividade prática: Aplicando uma função•60 minutes
Atividade Prática: Introdução ao Kaggle•20 minutes
Teste seu conhecimento sobre tipos de dados, campos e valores•10 minutes
*Desafio semanal 1*•40 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Conhecer os colegas•10 minutes
2 plugins•Total 45 minutes
Lembrete: Seu roteiro para o certificado de análise de dados•15 minutes
Diferenciando Tipos de Dados •30 minutes
Viés, credibilidade, privacidade, ética e acesso
Module 2•3 hours to complete
Module details
Quando os analistas de dados trabalham com dados, eles sempre verificam se os dados são imparciais e confiáveis. Nesta parte do curso, você aprenderá como identificar diferentes tipos de viés nos dados e como garantir a credibilidade dos seus dados. Você também explorará os dados abertos e a relação e a importância da ética e da privacidade dos dados.
Renovação Opcional: Alex: A importância da ética de dados•3 minutes
Introdução à privacidade de dados•2 minutes
Andrew: O uso ético de dados•3 minutes
Características de dados abertos•4 minutes
Andrew: Etapas para o uso ético de dados•3 minutes
4 readings•Total 35 minutes
Anonimização de dados•10 minutes
O debate de dados abertos•10 minutes
Sites e recursos para dados abertos•10 minutes
Glossário: termos e definições•5 minutes
6 assignments•Total 124 minutes
Teste seu conhecimento com dados imparciais e objetivos•4 minutes
Teste seu conhecimento sobre credibilidade de dados•8 minutes
Teste seus conhecimentos sobre ética e privacidade de dados•6 minutes
Atividade prática: Conjuntos de dados Kaggle•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre dados abertos•6 minutes
*Desafio semanal 2*•40 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Contabilização do viés•10 minutes
Bancos de dados: Onde os dados residem
Module 3•8 hours to complete
Module details
Ao analisar dados, você acessa muitos dos dados de um banco de dados. É onde vivem os dados. Nesta parte do curso, você aprenderá tudo sobre bancos de dados, incluindo como acessá-los e extraí-los, filtrar e classificar os dados que eles contêm. Você também verificará os metadados para descobrir os diferentes tipos e como os analistas os usam.
What's included
12 videos8 readings11 assignments1 plugin
Show info about module content
12 videos•Total 48 minutes
Tudo sobre bancos de dados•2 minutes
Recursos de banco de dados•4 minutes
Explorando metadados•4 minutes
Usando metadados como analista•4 minutes
Gerenciamento de metadados•3 minutes
Megan: Diversão com metadados•3 minutes
Trabalhar com mais fontes de dados•3 minutes
Importação de dados de planilhas e bancos de dados•4 minutes
Classificar e filtrar•6 minutes
Configuração do BigQuery, incluindo sandbox e opções de faturamento•4 minutes
Como usar o BigQuery•4 minutes
BigQuery em ação•7 minutes
8 readings•Total 75 minutes
Bancos de dados em análise de dados•10 minutes
Inspecionando um conjunto de dados: Um tour prático guiado•10 minutes
Os metadados são tão importantes quanto os próprios dados•10 minutes
De fonte externa para uma planilha•10 minutes
Exploração de conjuntos de dados públicos•10 minutes
Usando o BigQuery•10 minutes
Guia de aprofundamento: Melhores práticas SQL•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
11 assignments•Total 344 minutes
Teste seus conhecimentos sobre como trabalhar com bancos de dados•10 minutes
Teste seu conhecimento sobre metadados•10 minutes
Teste seus conhecimentos sobre como acessar fontes de dados•6 minutes
Atividade prática: Limpe os dados em planilhas com classificação e filtragem•60 minutes
Autorreflexão: Considerando bancos de dados e planilhas para classificação e filtragem•20 minutes
Teste seus conhecimentos sobre classificação e filtragem•10 minutes
Atividade prática: Introdução ao BigQuery•60 minutes
Atividade prática: Crie uma tabela personalizada no BigQuery•60 minutes
Atividade prática: Aplicando SQL•60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre como usar SQL com grandes conjuntos de dados•8 minutes
*Desafio semanal 3*•40 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Chaves primárias e estrangeiras•15 minutes
Como organizar e proteger seus dados
Module 4•2 hours to complete
Module details
Excelentes habilidades de organização representam grande parte da maioria dos tipos de trabalho, e com o Data Analytics isso não é diferente. Nessa parte do curso, falaremos sobre as práticas recomendadas de organização e proteção dos dados. Além disso, você aprenderá como os analistas usam as convenções de nomenclatura de arquivos para manter seus trabalhos organizados.
What's included
4 videos4 readings4 assignments1 plugin
Show info about module content
4 videos•Total 11 minutes
Tenha confiança em seus dados•1 minute
A organização é tudo•5 minutes
Tudo o que precisa saber sobre nomenclatura de arquivos•3 minutes
Recursos de segurança em planilhas•3 minutes
4 readings•Total 45 minutes
Diretrizes de organização•10 minutes
Registro de aprendizado: consulte as convenções de nomenclatura e estrutura de arquivos•20 minutes
Como equilibrar a segurança e o Data Analytics•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
4 assignments•Total 76 minutes
Teste seu conhecimento sobre como organizar dados•10 minutes
Autorreflexão: como proteger seus recursos•20 minutes
Teste seu conhecimento sobre como proteger seus dados•6 minutes
*Desafio semanal 4*•40 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Métodos eficazes de organização e nomenclatura•15 minutes
Opcional: O engajamento na comunidade dos dados
Module 5•1 hour to complete
Module details
Ter uma presença online sólida pode ser uma grande ajuda para todos os tipos de candidatos a oportunidades de emprego. Nesta parte do curso, você explorará como gerenciar sua presença online. Além disso, descobrirá os benefícios do networking com outros profissionais de Data Analytics.
What's included
6 videos3 readings1 assignment
Show info about module content
6 videos•Total 17 minutes
Gestão de sua presença como analista de dados•1 minute
Por que uma presença online é importante•3 minutes
Dicas para melhorar sua presença online•4 minutes
Know-how do networking•2 minutes
Benefícios da mentoria•4 minutes
Rachel: Os mentores são fundamentais•3 minutes
3 readings•Total 30 minutes
Introdução ao LinkedIn•10 minutes
Fazer contatos no LinkedIn•10 minutes
Desenvolver uma rede•10 minutes
1 assignment•Total 20 minutes
Autorreflexão: Adicionando Kaggle à sua presença online•20 minutes
*Desafio do curso*
Module 6•1 hour to complete
Module details
Prepare-se para o desafio do curso revisando os termos e definições do glossário. Depois, demonstre seu conhecimento de coleta de dados, ética e privacidade e viés durante o teste. Você também terá a oportunidade de aplicar suas habilidades com as funções das planilhas e de SQL, bem como por meio de filtros e de arranjos. Por fim, proteja e organize os dados com as práticas recomendadas de Data Analytics.
What's included
1 video2 readings1 assignment
Show info about module content
1 video•Total 1 minute
Parabéns! Conclusão do curso•1 minute
2 readings•Total 5 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
A seguir...•0 minutes
1 assignment•Total 50 minutes
*Desafio do curso*•50 minutes
Earn a career certificate
Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV. Share it on social media and in your performance review.
Instructor
Instructor ratings
Instructor ratings
We asked all learners to give feedback on our instructors based on the quality of their teaching style.
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.
Dados são um grupo de fatos que podem assumir muitas formas diferentes, como números, imagens, palavras, vídeos, observações e muito mais. Usamos e criamos dados todos os dias, como quando assistimos a um programa ou ouvimos uma música por streaming ou publicamos nas redes sociais.
A análise de dados é a coleta, transformação e organização desses fatos para tirar conclusões, fazer previsões e orientar a tomada de decisão informada.
Por que começar uma carreira em análise de dados?
A quantidade de dados criada todos os dias é enorme. Sempre que você usa seu telefone, procura algo na internet, ouve música por streaming, faz compras com um cartão de crédito, publica em redes sociais ou usa um GPS para mapear uma rota, está gerando dados. As empresas precisam ajustar continuamente os produtos, serviços, ferramentas e estratégias de negócios para atender à demanda dos consumidores e reagir às tendências que surgem. Por conta disso, as funções de analista de dados são bastante exigidas e bem pagas.
Os analistas de dados interpretam dados e números para ajudar as organizações a tomar melhores decisões de negócios. Eles preparam, processam, analisam e visualizam dados, descobrindo padrões e tendências e respondendo a perguntas importantes pelo caminho. Esse trabalho capacita a equipe geral a tomar melhores decisões de negócios.
Por que se inscrever no Certificado de Análise de Dados do Google?
Você aprenderá o conjunto de habilidades necessário para se tornar um analista de dados júnior ou associado no Certificado de Análise de Dados do Google. Os analistas de dados sabem fazer a pergunta certa, preparam, processam e analisam dados para terem insights importantes, compartilham as descobertas com as partes interessadas de maneira efetiva e oferecem recomendações com base em dados para a realização de ações conscientes.
Você aprenderá essas habilidades prontas para o trabalho em nosso programa de certificação com um conteúdo interativo (questionários, atividades e solicitações de conversas) em menos de seis meses, com menos de 10 horas de estudo flexível por semana. Você trabalhará com um currículo elaborado com a contribuição dos principais empregadores e líderes do setor, como Tableau, Accenture e Deloitte. Também terá a oportunidade de concluir um estudo de caso que poderá dividir com empregadores em potencial para mostrar seu novo conjunto de habilidades.
Depois de se formar no programa, você terá acesso a recursos de carreira e estará conectado diretamente com empregadores que estão contratando para cargos de nível inicial em análise de dados.
Que experiência é necessária?
Nenhuma experiência anterior com planilhas ou análise de dados é necessária. Tudo que você precisa é ter nível médio de matemática e uma curiosidade sobre como as coisas funcionam.
Você precisa ter bons conhecimentos em matemática para conseguir este certificado?
Você não precisa ser um craque da matemática para conseguir este certificado. É preciso ser curioso e aberto para aprender com números (a linguagem dos analistas de dados). Ser um analista de dados competente envolve mais do que matemática: trata-se de fazer as perguntas certas, encontrar as melhores fontes para responder às perguntas de modo eficaz e ilustrar suas descobertas com clareza nas visualizações.
Quais ferramentas e plataformas são ensinadas no currículo?
Você aprenderá a usar ferramentas e plataformas de análise como planilhas (Planilhas Google ou Microsoft Excel), SQL, ferramentas de apresentação (PowerPoint ou Apresentações Google), Tableau, RStudio e Kaggle.
Qual plataforma de “planilha” será ensinada?
Os alunos poderão selecionar a plataforma que quiserem usar no programa: Google Planilhas ou Microsoft Excel. Depende da preferência do aluno, e todas as atividades no programa podem ser realizadas em qualquer uma das plataformas.
Você precisa fazer cada curso em ordem?
Recomendamos concluir os cursos na ordem apresentada, pois o conteúdo de cada um deles se baseia nas informações das lições 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.