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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/preparar-os-dados-para-exploracao
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课程名称：数据探索的准备 课程概述： 本课程是谷歌数据分析证书的第一部分，旨在为您提供申请初级数据分析师职位所需的技能。随着您对前两个课程主题的深入理解，您还将接触到新的主题，帮助您获得数据分析的实用技能。您将学习如何使用电子表格和SQL等工具提取并利用适合您目标的数据，以及如何组织和保护这些数据。谷歌数据分析师将提供指导和实用方法，让您掌握数据分析师常见任务的最佳工具和资源。完成该认证课程的学生可以申请初级数据分析师职位，无需先前经验。 课程目标： - 了解分析师如何决定收集哪些数据进行分析。 - 学习结构化与非结构化数据，各种数据类型和格式。 - 识别不同类型的数据偏差，确保数据的可信度。 - 探索分析师如何使用电子表格和SQL与数据库和数据集进行互动。 - 考察开放数据及数据伦理和隐私的重要性。 - 理解如何访问数据库并提取、过滤和分类所含数据。 - 学习组织数据和保护数据的最佳实践。 课程大纲： 1. 数据类型与结构： - 探讨我们日常生活中生成的数据，分析师如何决定收集哪些数据，以及结构化与非结构化数据的定义和格式。 2. 偏差、可信度、隐私、伦理与访问： - 学习如何识别数据中的偏差，确保数据的可信性，并探索开放数据及其伦理与隐私的重要性。 3. 数据库：数据的存储地点： - 学习访问数据库的方法，提取、过滤和分类数据的能力，以及从元数据中提取不同类型的信息。 4. 如何组织和保护数据： - 讨论数据组织和保护的最佳实践，以及分析师如何使用文件命名规范来保持工作的有序性。 5. 可选：数据社区的参与： - 探索如何管理您的在线形象，以及在数据分析专业人士中建立网络的好处。 6. 课程挑战： - 准备课程挑战，复习术语和定义，并在测试中展示您的数据收集、伦理和偏差知识，同时应用电子表格和SQL的技能，保护和组织数据。 此课程为希望进入数据分析领域的初学者提供了全面的基础与实践机会。
Name:Tipos e estruturas de dados
Description: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.
Name:Viés, credibilidade, privacidade, ética e acesso
Description: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.
Name:Bancos de dados: Onde os dados residem
Description: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.
Name:Como organizar e proteger seus dados
Description: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.
Name:Opcional: O engajamento na comunidade dos dados
Description: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.
Name:*Desafio do curso*
Description: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.
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.
