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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/preparar-datos-para-la-exploracion
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课程名称：数据探索准备 课程概述：这是谷歌计算数据分析证书的第三门课程。在这些课程中，您将获得申请初级数据分析师职位所需的技能。在继续深入前两门课程的主题时，您将接触新的内容，帮助您掌握计算数据分析的实际技能。您将学习如何使用电子表格和SQL等工具提取和利用适合您目标的数据，以及如何组织和保护您的数据。谷歌的现任数据分析师将继续为您提供指导，并提供实用方法来完成常见的数据分析任务，配备最佳工具和资源。完成该证书项目的学员将准备好申请初级数据分析师职位，无需先前经验。 课程结束时，您将能够： - 了解分析师如何决定收集哪些数据进行分析。 - 学习结构化和非结构化数据、数据类型和数据格式。 - 探索如何识别数据中的不同偏见，以确保其可信性。 - 了解分析师如何使用电子表格和SQL来处理数据库和数据集。 - 检视开放数据及数据伦理和隐私的重要性和关系。 - 理解如何访问数据库并提取、过滤和排序其中的数据。 - 学习组织数据和保持数据安全的最佳实践。 课程大纲： 1. 数据类型和结构：了解日常生活中如何生成数据，以及分析师如何决定收集哪些数据进行分析。同时学习结构化和非结构化数据、数据类型和数据格式，为数据探索做好准备。 2. 偏见、可信度、隐私、伦理与访问：学习如何验证数据的公正性和可信度，识别数据中的不同偏见，并探索开放数据与数据伦理和隐私之间的重要关系。 3. 数据库：数据存储的位置：了解在分析数据时如何访问数据库，以及如何提取、过滤和排序数据。同时了解元数据的不同类型及其在分析中的应用。 4. 组织和保护数据：学习数据组织的重要性，以及维护数据安全的最佳实践，包括文件命名约定的使用。 5. 可选的：参与数据社区：管理您的在线形象以帮助求职，并发现与其他计算数据分析专业人士建立联系的好处。 6. *课程挑战*：准备课程挑战，复习术语和定义，完成测验以展示您的数据收集、伦理和隐私以及偏见的知识，同时使用电子表格和SQL功能进行过滤和排序，最后运用数据分析的最佳实践保护和组织数据。
Name:Tipos y estructuras de datos
Description: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.
Name:Sesgo, credibilidad, privacidad, ética y acceso
Description: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.
Name:Bases de datos: Donde se alojan los datos
Description: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.
Name:Organizar y proteger tus datos
Description: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.
Name:Opcional: Participar en la comunidad de datos
Description: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.
Name:*Desafío del curso*
Description: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.
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.
