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Google – Análisis de Datos

Ponte en la vía rápida hacia una carrera en Análisis de Datos: aprende habilidades en demanda y obtén formación en IA de expertos de Google, a tu propio ritmo y sin requerir título ni experiencia previa.

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octubre 28, 2025

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Certificado del Programa

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      • Bienvenido al certificado de Google Analytics de datos 00:09:08
      • Resumen del curso 1 00:08:00
      • Introducción al curso 00:04:59
      • Recursos y consejos útiles 00:04:00
      • Evalúe sus capacidades actuales de Análisis de datos 00:08:00
      • Analítica de datos en la vida cotidiana 00:04:07
      • Identificar tipos de datos en una hoja de cálculo 00:20:00
      • Nuevas perspectivas de datos 00:08:00
      • Cómo abordan las tareas los analistas de datos 00:08:00
      • Cassie Dimensiones de la Analítica de datos 00:04:55
      • Orígenes del proceso de análisis de datos 00:08:00
      • ¿Qué es el ecosistema de datos? 00:04:46
      • Cómo informan los Datos para tomar mejores decisiones 00:04:00
      • Datos e instinto visceral 00:04:00
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el Ecosistema de datos 00:20:00
      • Descubra los conjuntos de competencias de datos 00:00:46
      • Competencias clave de analista de datos 00:06:09
      • Utilizar las capacidades de análisis de datos en un escenario de Negocio a negocio (Business-to-Business) 00:08:00
      • Practicar las habilidades de analista de datos 00:10:00
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Analista de datos 00:20:00
      • Todo sobre el pensamiento analítico 00:05:03
      • Explore las Destrezas analíticas básicas 00:04:29
      • Utilice los cinco porqués para el análisis de la causa raíz 00:08:00
      • Los datos impulsan el éxito 00:04:57
      • La magia de los datos testigo 00:05:41
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre pensamiento analítico y resultados 00:20:00
      • Qué esperar de cara al futuro 00:01:32
      • Glosario de términos del curso 1, módulo 1 00:04:00
      • Estrategias de evaluación 00:04:00
      • Desafío del módulo 1 00:20:00
      • Consigue tu certificado de análisis de datos de Google 00:02:05
      • Conozca las fases y herramientas de los Datos 00:02:13
      • Fases del análisis de datos 00:10:00
      • Etapas del Ciclo de vida de los datos 00:04:44
      • Variaciones del Ciclo de vida de los datos 00:08:00
      • Obtén ayuda con tus estudios gracias a Google AI Pro de forma gratuita 00:04:00
      • Canjea tu prueba de Google AI Pro 00:04:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el Ciclo de vida de los datos 00:20:00
      • Las fases del Análisis de datos y este Programa 00:06:16
      • Más sobre las fases del Análisis de datos y este Programa 00:08:00
      • Molly: Ejemplo del proceso de análisis de datos 00:06:14
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el Proceso de análisis de datos 00:20:00
      • Explore las herramientas del analista de datos 00:06:08
      • Herramientas clave del analista de datos 00:04:00
      • Elija la herramienta adecuada para el trabajo 00:04:00
      • Autorreflexión: Repasar conceptos anteriores 00:20:00
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre la caja de herramientas de Análisis de datos 00:20:00
      • Glosario de términos del curso 1, módulo 2 00:02:00
      • Desafío del Módulo 2 00:20:00
      • Los entresijos de las herramientas de datos básicos 00:02:01
      • Paso a paso: Haga de las hojas de cálculo su amigo 00:04:00
      • Haga de las hojas de cálculo su amigo 00:08:56
      • Actividad práctica: Generar un gráfico a partir de una hoja de cálculo 00:20:00
      • Más recursos de hojas de cálculo 00:04:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre los conceptos básicos de las hojas de cálculo 00:20:00
      • SQL en acción 00:03:34
      • Guía SQL: Comenzar 00:08:00
      • Angie: Luchas cotidianas al aprender nuevas habilidades 00:01:55
      • Infinitas posibilidades SQL 00:08:00
      • Conviértase en un genio de la visualización de Datos 00:05:55
      • Planificación de una visualización de datos 00:08:00
      • Lilah El poder de una visualización 00:02:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre SQL y la visualización de datos 00:20:00
      • Glosario de términos del curso 1, módulo 3 00:02:00
      • Desafío del módulo 3 00:20:00
      • Pongámonos manos a la obra (Negocio a negocio) 00:00:49
      • El trabajo de un analista de datos 00:04:33
      • Joey: Ruta de acceso a Analista de datos 00:02:02
      • Autorreflexión: Uso empresarial de los Datos (Business-to-Business) 00:20:00
      • Tony: Apoyando las carreras en el análisis de datos 00:02:19
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre las funciones del analista de datos 00:10:00
      • El poder de los Datos en los Negocios (Business-to-Business) 00:04:11
      • Rachel: Detectives de datos 00:02:03
      • Comprender los Datos y la Equidad 00:05:35
      • Considere la equidad 00:08:00
      • Autorreflexión: Casos de negocio (Business-to-Business) 00:20:00
      • Alex: Decisiones justas y éticas sobre los datos 00:03:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la toma de decisiones empresariales justas 00:20:00
      • Analistas de datos en diferentes industrias 00:05:58
      • Funciones y descripción de puestos de analista de datos 00:08:00
      • Samah Buenas prácticas en las entrevistas 00:02:37
      • Más allá de los números: El viaje de un analista de datos 00:14:00
      • Glosario de términos del curso 1, módulo 4 00:02:00
      • Desafío del módulo 4 00:20:00
      • Únete a la comunidad 00:02:00
      • Glosario del curso 1 00:02:00
      • ¡Enhorabuena! Resumen del curso 00:03:07
      • A continuación… 00:04:00
      • Introducción a la resolución de problemas y al interrogatorio eficaz 00:03:02
      • Resumen del curso 2 00:08:00
      • Recursos y consejos útiles 00:04:00
      • Datos en acción 00:05:06
      • Del Problema a la Acción: Las seis fases del Análisis de datos 00:08:00
      • Nikki: El proceso de datos funciona 00:02:29
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la toma de medidas con datos 00:20:00
      • Tipos de problemas comunes 00:05:45
      • Seis tipos de problemas comunes 00:08:00
      • Seguir explorando las aplicaciones empresariales 00:06:44
      • Nombre el tipo de problema 00:10:00
      • Anmol: DE LA HIPÓTESIS AL RESULTADO 00:02:01
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la resolución de problemas con datos 00:20:00
      • Preguntas SMART 00:07:04
      • Más sobre las preguntas SMART 00:08:00
      • Autorreflexión: Practicar el trabajo SMART 00:20:00
      • Evan: Los datos abren puertas 00:02:51
      • Autorreflexión: Formule sus propias preguntas SMART 00:20:00
      • Conocimientos para elaborar preguntas eficaces 00:20:00
      • Términos del glosario del curso 2, Módulo 1 00:04:00
      • Desafío del Módulo 1 00:20:00
      • Datos y decisiones 00:01:25
      • Cómo los Datos potencian las decisiones 00:05:17
      • Ensayos y triunfos de los Datos 00:08:00
      • Datos cualitativos y cuantitativos 00:04:29
      • Datos cualitativos y cuantitativos en el Negocio a negocio (Business-to-Business) 00:08:00
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el poder de los Datos 00:20:00
      • La gran revelación: Comparta sus hallazgos 00:05:16
      • Datos frente a Métricas 00:03:52
      • Herramientas para la visualización de datos 00:08:00
      • Diseñe cuadros de mando atractivos 00:08:00
      • Autorreflexión: Profundice en los cuadros de mando 00:20:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el seguimiento de las pruebas 00:20:00
      • Pensamiento matemático 00:04:32
      • Big data y small data 00:04:00
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre cómo unir los puntos de los Datos 00:20:00
      • Términos del glosario del curso 2, Módulo 2 00:04:00
      • Desafío del Módulo 2 00:20:00
      • La asombrosa hoja de cálculo 00:01:58
      • Póngase a trabajar con hojas de cálculo 00:02:20
      • Hojas de cálculo y Ciclo de vida de los datos 00:08:00
      • Actividad práctica: Introducción a Google Sheets 00:20:00
      • Paso a paso: Tareas básicas con hojas de cálculo 00:04:00
      • Tareas básicas de hoja de cálculo 00:04:49
      • Más información sobre los conceptos básicos de las hojas de cálculo 00:08:00
      • Paso a paso: Fórmulas para el éxito 00:08:00
      • Fórmulas para el éxito 00:07:06
      • Referencia rápida: Fórmulas en hojas de cálculo 00:08:00
      • Actividad práctica: Análisis de datos y fórmulas: Estadísticas de ventas en panadería 00:20:00
      • Hoja de cálculo errores y correcciones 00:07:31
      • Más información sobre errores y correcciones en hojas de cálculo 00:08:00
      • Actividad práctica: Resolver errores de hojas de cálculo 00:20:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el uso de fórmulas en hojas de cálculo 00:20:00
      • Paso a paso: Funciones 101 00:08:00
      • Funciones 101 00:06:24
      • Referencia rápida: Funciones en hojas de cálculo 00:08:00
      • Actividad práctica: Crear una tabla de datos personalizada 00:20:00
      • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el uso de funciones en hojas de cálculo 00:20:00
      • Antes de resolver un problema, compréndalo 00:02:18
      • Alcance del trabajo y pensamiento estructurado 00:04:33
      • Creación de un ámbito de trabajo 00:10:00
      • Actividad práctica: Crear un ámbito de trabajo 00:20:00
      • Mantenerse objetivo 00:04:15
      • La importancia del contexto 00:04:00
      • Autorreflexión: Trabajo con conjuntos de datos 00:20:00
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Pensamiento estructurado 00:20:00
      • Glosario de términos del curso 2, módulo 3 00:04:00
      • Desafío del Módulo 3 00:20:00
      • Comunicación con su Equipo 00:01:04
      • Equilibre las necesidades y expectativas de todo su Equipo 00:04:42
      • Trabajar con las partes interesadas 00:08:00
      • Céntrese en lo importante 00:04:44
      • Comprender las funciones de las partes interesadas 00:10:00
      • La clave es una Comunicación clara 00:04:12
      • Consejos para una comunicación eficaz 00:05:33
      • Utilice múltiples estrategias de Comunicación para llegar a su público 00:04:00
      • Navegar por las expectativas y los objetivos realistas del Proyecto 00:04:20
      • Sarah: Cómo comunicarse con las partes interesadas 00:03:07
      • El compromiso de los Datos: Velocidad frente a Exactitud 00:04:29
      • Limitaciones de los datos 00:08:00
      • Piense en su proceso y en el resultado 00:03:08
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Comunicación Clara 00:20:00
      • Cumplir las mejores prácticas 00:05:31
      • Ximena Uniéndose a un nuevo Equipo 00:01:33
      • Liderar grandes reuniones 00:08:00
      • DEL CONFLICTO A LA COLABORACIÓN 00:04:26
      • Nathan Del Cuerpo de Marines de EE.UU. a la Analítica de datos 00:02:53
      • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el Trabajo en equipo 00:20:00
      • Términos del glosario del curso 2, Módulo 4 00:02:00
      • Módulo 4 desafío 00:20:00
      • Reflexionar y conectar con los compañeros 00:04:00
      • Glosario del curso 2 00:02:00
      • ¡Enhorabuena! Resumen del curso 00:01:19
      • A continuación… 00:04:00
        • Introducción a la exploración de datos 00:03:38
        • Resumen del curso 3 00:08:00
        • Hallie: Datos fascinantes 00:02:59
        • Recursos y consejos útiles 00:04:00
        • Recogida de datos en nuestro mundo 00:03:51
        • Determinar qué datos recopilar 00:03:46
        • Seleccionar los datos adecuados 00:04:00
        • Pon a prueba tus conocimientos sobre la recogida de datos 00:20:00
        • Descubra los formatos de datos 00:05:06
        • Formatos de datos en la práctica 00:04:00
        • Autorreflexión opcional: Datos no estructurados 00:20:00
        • Seguir explorando los datos estructurados 00:01:52
        • Los efectos de las diferentes estructuras 00:04:00
        • Diferenciar los tipos de datos 00:10:00
        • Niveles y técnicas de modelado de datos 00:08:00
        • Ponga a prueba sus conocimientos sobre formatos y estructuras de datos 00:20:00
        • Conozca el tipo de Datos con los que trabaja 00:04:13
        • Utilizar la lógica booleana 00:08:00
        • Componentes de la tabla de datos 00:02:22
        • Paso a paso: Conozca los datos anchos y largos 00:08:00
        • Conocer datos amplios y largos 00:03:32
        • Transformación de datos 00:04:00
        • Actividad práctica: Introducción a Kaggle 00:20:00
        • Pon a prueba tus conocimientos sobre tipos de datos, campos y valores 00:20:00
        • Glosario de términos del módulo 1 00:04:00
        • Desafío del módulo 1 00:20:00
        • Introducción al sesgo, la credibilidad, la privacidad y la Ética 00:01:29
        • Sesgo: de las preguntas a las conclusiones 00:03:04
        • Datos sesgados y no sesgados 00:02:02
        • Comprender el sesgo de los datos 00:03:51
        • Ponga a prueba sus Conocimientos con Datos objetivos e imparciales 00:20:00
        • Identificar fuentes de datos correctas 00:02:51
        • ¿Qué son los Datos «malos»? 00:02:53
        • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre la credibilidad de los Datos 00:20:00
        • Ética de los datos esenciales 00:04:47
        • Repaso opcional: Alex y la importancia de la Ética de los datos 00:03:00
        • Dar prioridad a la privacidad de los datos 00:01:54
        • Anonimización de datos 00:04:00
        • Andrew: El uso ético de los Datos 00:02:49
        • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Ética de los datos y Privacidad 00:20:00
        • Características de los Datos abiertos 00:04:14
        • El debate sobre los Datos abiertos 00:04:00
        • Andrew: Pasos para un uso ético de los Datos 00:03:12
        • Recursos para datos abiertos 00:08:00
        • Actividad práctica: Conjuntos de datos Kaggle 00:20:00
        • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Datos abiertos 00:20:00
        • Glosario de términos del módulo 2 00:04:00
        • Desafío del módulo 2 00:20:00
        • Todo sobre bases de datos 00:02:24
        • Características y componentes de la base de datos 00:03:42
        • Maximizar las bases de datos en la Analítica de datos 00:04:00
        • Inspección de un Conjunto de datos: Una visita guiada y práctica 00:08:00
        • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el trabajo con bases de datos 00:20:00
        • Desmitificar los metadatos 00:03:50
        • Los metadatos son tan importantes como los propios Datos 00:08:00
        • Repositorios de metadatos y metadatos 00:08:00
        • Gestionar datos con metadatos 00:03:26
        • Megan Diversión con los metadatos 00:02:47
        • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre metadatos 00:20:00
        • Tantos lugares donde encontrar datos 00:03:11
        • Trabajar con archivos .csv 00:04:00
        • Paso a paso: Importar datos de hojas de cálculo y bases de datos 00:08:00
        • Importar datos de hojas de cálculo y bases de datos 00:03:50
        • Importe datos de forma dinámica 00:08:00
        • Explorar conjuntos de datos públicos 00:08:00
        • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el acceso a las fuentes de Datos 00:20:00
        • Ordenación y filtrado para centrarse en los datos relevantes 00:05:35
        • Actividad práctica: Datos limpios en hojas de cálculo con ordenación y filtrado 00:20:00
        • Autorreflexión: Comparar bases de datos y hojas de cálculo 00:20:00
        • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Ordenación y Filtrado 00:20:00
        • Conozca BigQuery, incluidas las opciones de sandbox y facturación 00:02:35
        • Configure su cuenta BigQuery 00:08:00
        • Comenzar con BigQuery 00:08:00
        • Paso a paso: BigQuery en acción 00:08:00
        • BigQuery en acción 00:06:28
        • Actividad práctica: Introducción a BigQuery 00:20:00
        • Guía en profundidad: Las mejores prácticas de SQL 00:08:00
        • Actividad práctica: Crear una tabla personalizada en BigQuery 00:20:00
        • Actividad práctica: Elija la herramienta adecuada para el trabajo 00:20:00
        • Actividad práctica: Más práctica con SQL 00:20:00
        • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el uso de SQL con grandes conjuntos de datos 00:20:00
        • Glosario de términos del módulo 3 00:04:00
        • Desafío del módulo 3 00:20:00
        • Siéntase seguro de sus datos 00:00:53
        • Organicémonos 00:04:36
        • Pautas para la organización de archivos 00:08:00
        • Métodos eficaces de denominación y organización de archivos 00:10:00
        • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la puesta en orden de los datos 00:20:00
        • Características de seguridad en las hojas de cálculo 00:03:18
        • Equilibrio entre seguridad y análisis 00:04:00
        • Autorreflexión: Proteja sus Recursos 00:20:00
        • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la seguridad de los Datos 00:20:00
        • Glosario de términos del módulo 4 00:04:00
        • Desafío del módulo 4 00:20:00
        • Autorreflexión: Añada Kaggle a su presencia en línea 00:20:00
        • Desarrollar una red 00:08:00
        • Rachel: Los mentores son la clave 00:02:54
        • Reflexionar y conectar con los compañeros 00:04:00
        • Glosario del curso 3 00:04:00
        • ¡Enhorabuena! Resumen del curso 00:01:14
        • A continuación… 00:04:00
          • Introducción a la integridad de datos 00:03:51
          • Resumen del curso 4 00:08:00
          • Recursos y consejos útiles 00:04:00
          • Por qué es importante la integridad de los datos 00:02:51
          • Más información sobre integridad y conformidad de los datos 00:08:00
          • Equilibrio entre los objetivos y la integridad de los datos 00:03:13
          • Objetivos y Datos bien alineados 00:08:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la integridad de los datos y los objetivos analíticos 00:20:00
          • Tratar con datos insuficientes 00:03:47
          • Cuando encuentre un Problema con sus Datos 00:04:00
          • La importancia del tamaño de la Muestra 00:03:25
          • Calcular el tamaño de la Muestra 00:08:00
          • Autorreflexión: Actividades previas a la limpieza 00:20:00
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Datos Insuficientes 00:20:00
          • Uso del poder estadístico 00:04:57
          • Cuando los Datos no están fácilmente disponibles 00:08:00
          • Determinar el mejor tamaño de la Muestra 00:04:53
          • Calculadora del tamaño de la Muestra 00:08:00
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre la comprobación de sus Datos 00:20:00
          • Evaluación de la fiabilidad de los Datos 00:05:48
          • Todo sobre el Margen de error 00:08:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el Margen de error 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 1 00:04:00
          • Desafío del módulo 1 00:20:00
          • ¡Límpialo! 00:02:46
          • Por qué es fundamental depurar los datos 00:05:41
          • Angie: Me encanta limpiar datos 00:01:21
          • ¿Qué son los datos sucios? 00:08:00
          • Reconocer y remediar los datos sucios 00:05:23
          • Principios de integridad de los datos 00:10:00
          • Pon a prueba tus conocimientos sobre limpieza de datos 00:20:00
          • Herramientas y técnicas de limpieza de datos 00:06:17
          • Datos limpios de múltiples fuentes 00:05:34
          • Errores comunes en la limpieza de datos 00:08:00
          • Actividad práctica: Limpieza de datos con hojas de cálculo 00:20:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre los primeros pasos hacia los datos limpios 00:20:00
          • Guía paso a paso: Funciones de limpieza de datos en hojas de cálculo 00:08:00
          • Funciones de limpieza de datos en hojas de cálculo 00:08:03
          • Paso a paso: Optimizar el proceso de limpieza de datos 00:08:00
          • Optimizar el proceso de limpieza de datos 00:14:05
          • Automatización del flujo de trabajo 00:08:00
          • Paso a paso: Diferentes perspectivas de los datos 00:08:00
          • Diferentes perspectivas de los datos 00:10:18
          • Paso a paso: Más técnicas de limpieza de datos 00:08:00
          • Más técnicas de limpieza de datos 00:06:52
          • Trabajar con archivos .csv 00:04:00
          • Actividad práctica: Limpiar datos con funciones de hoja de cálculo 00:20:00
          • Desarrolle su método de depuración de datos 00:08:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre limpieza de datos en hojas de cálculo 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 2 00:04:00
          • Desafío del módulo 2 00:20:00
          • Utilice SQL para limpiar datos 00:00:45
          • Sally: Por amor a SQL 00:03:18
          • Comprender las capacidades de SQL 00:03:20
          • Cómo utiliza SQL un analista de datos junior 00:04:00
          • Hojas de cálculo frente a SQL 00:04:12
          • Dialectos SQL y sus usos 00:08:00
          • Revisión: Configure su cuenta BigQuery 00:08:00
          • Revisión: Comenzar con BigQuery 00:08:00
          • Actividad práctica: Tiempo de proceso con SQL 00:20:00
          • Opcional: Cargar el Conjunto de datos de clientes en BigQuery 00:04:00
          • Consultas SQL muy utilizadas 00:06:08
          • Evan: Divirtiéndose con SQL 00:02:38
          • Limpieza de variables de cadena mediante SQL 00:12:49
          • Actividad práctica: Datos limpios mediante SQL 00:20:00
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Consultas SQL 00:20:00
          • Opcional: Cargar el Conjunto de datos de transacciones de la tienda en BigQuery 00:08:00
          • Funciones avanzadas de limpieza de datos, parte 1 00:06:27
          • Funciones avanzadas de limpieza de datos, parte 2 00:08:57
          • Limpieza de datos con funciones SQL 00:10:00
          • Autorreflexión: Desafíos con SQL 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 3 00:02:00
          • Desafío del módulo 3 00:20:00
          • Verificar e informar de los resultados 00:03:15
          • Confirmar que la limpieza de datos cumple las expectativas de la empresa 00:05:01
          • Paso a paso: Verificación de la limpieza de datos 00:08:00
          • Verificación de la limpieza de datos 00:08:16
          • Lista de comprobación de la limpieza de datos 00:04:00
          • Compruebe sus conocimientos sobre limpieza manual de datos 00:20:00
          • Capturar los cambios de limpieza 00:05:56
          • Registros de cambios 00:08:00
          • Autorreflexión: Creación de un registro de cambios 00:20:00
          • Por qué es importante la documentación 00:03:24
          • Comentarios y limpieza 00:02:13
          • Funciones avanzadas para agilizar la limpieza de datos 00:04:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la documentación del proceso de limpieza 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 4 00:02:00
          • Desafío del módulo 4 00:20:00
          • Haga que su Currículum sea único 00:03:25
          • Joseph: Inclusión de negros y afroamericanos en la industria de Datos 00:01:58
          • La importancia de la diversidad en un equipo de Análisis de datos 00:04:00
          • Añada Habilidades técnicas a su Currículum 00:08:00
          • ¿DÓNDE radica su interés? 00:03:51
          • Reflexionar y conectar con los compañeros 00:04:00
          • Glosario del curso 4 00:04:00
          • ¡Enhorabuena! Resumen del curso 00:01:08
          • A continuación… 00:04:00
          • Introducción a organizarse 00:03:11
          • Resumen del curso 5 00:08:00
          • Recursos y consejos útiles 00:04:00
          • El proceso de análisis 00:04:36
          • Ayanna: Seguir con ello 00:01:50
          • Siempre hay que organizar 00:02:43
          • Ordenación y filtrado de Datos para mantenerlos organizados 00:08:00
          • Revisión: Configure su cuenta BigQuery 00:08:00
          • Revisión: Comenzar con BigQuery 00:04:00
          • Trabajar con archivos .csv 00:04:00
          • Cargar el conjunto de datos de la película en BigQuery 00:04:00
          • Paso a Paso: Filtrar Datos con SQL 00:04:00
          • Filtrar Datos con SQL 00:05:07
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la organización de datos para su análisis 00:20:00
          • Paso a paso: Ordenación de conjuntos de datos en hojas de cálculo 00:04:00
          • Ordenación de datos en hojas de cálculo 00:04:56
          • Paso a paso: Utilizar la función SORT en las hojas de cálculo 00:04:00
          • Utilizar la función SORT en las hojas de cálculo 00:05:16
          • Ordenación y filtrado en hojas y Excel 00:08:00
          • Emma: El viaje hacia una carrera con sentido 00:02:12
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la ordenación de datos en hojas de cálculo 00:20:00
          • Paso a Paso: Ordenación de Datos con SQL 00:08:00
          • Ordenación de Datos con SQL 00:07:36
          • Actividad práctica: Consultas de ordenación SQL 00:20:00
          • Actividad práctica: Analizar datos meteorológicos en BigQuery 00:20:00
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre la Ordenación de Datos con SQL 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 1 00:02:00
          • Desafío del módulo 1 00:20:00
          • Comenzar con el formateo de datos 00:01:09
          • Paso a paso: DE UN TIPO A OTRO 00:08:00
          • DE UN TIPO A OTRO 00:05:22
          • Convertir datos en hojas de cálculo 00:08:00
          • Validación de datos 00:03:50
          • Formato condicional 00:04:35
          • Transformar datos con SQL 00:04:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la conversión y el formateo de datos 00:20:00
          • Importe y combine datos en hojas de cálculo y bases de datos 00:08:00
          • Paso a paso: Combinar cadenas de texto para obtener estadísticas 00:08:00
          • Fusione cadenas de texto para obtener estadísticas 00:04:56
          • Actividad práctica: Combinar varios datos 00:20:00
          • Paso a paso: Cadenas en hojas de cálculo 00:08:00
          • Cadenas en hojas de cálculo 00:03:00
          • Manipular cadenas con SQL 00:04:00
          • Sintaxis de consulta SQL 00:10:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la combinación de múltiples conjuntos de datos 00:20:00
          • Cuando se atasque 00:03:23
          • Trucos y consejos avanzados para hojas de cálculo 00:08:00
          • Layla: Todo sobre la etapa de análisis 00:03:22
          • ¿Se enfrenta a desafíos? ¡No se preocupe! 00:05:52
          • Cuándo utilizar cada herramienta 00:02:16
          • Autorreflexión: Desbordamiento de pila 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 2 00:02:00
          • Desafío del módulo 2 00:20:00
          • Agregación de Datos para Análisis 00:03:02
          • Preparar VLOOKUP 00:04:54
          • VLOOKUP en acción 00:03:20
          • Identificar y solucionar errores comunes de VLOOKUP 00:05:34
          • Conceptos básicos de VLOOKUP 00:08:00
          • Actividad práctica: Utilizar VLOOKUP para realizar una tarea 00:20:00
          • Compruebe sus Conocimientos sobre VLOOKUP 00:20:00
          • Cargue el conjunto de datos de los empleados en BigQuery 00:08:00
          • Paso a paso: Explore cómo funcionan los JOIN 00:08:00
          • Explore cómo funcionan las JOIN 00:07:43
          • Identidades secretas: La importancia de los alias 00:08:00
          • Utilice los JOIN de forma eficaz 00:08:00
          • Actividad práctica: Consultas para JOINS 00:20:00
          • Cargue el conjunto de datos del almacén en BigQuery 00:08:00
          • Actividad práctica: COUNT y COUNT DISTINCTOS 00:20:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el uso de JOINS para agregar Datos 00:20:00
          • Paso a paso: Consultas dentro de consultas 00:08:00
          • Consultas dentro de consultas 00:06:46
          • Actividad práctica: Utilizar subconsultas para refinar Datos 00:20:00
          • Paso a Paso: Utilice subconsultas para agregar Datos 00:08:00
          • Utilice subconsultas para agregar Datos 00:07:10
          • Funciones y subconsultas SQL: Una amistad funcional 00:08:00
          • Revisar subconsultas 00:10:00
          • Justin: adónde le lleva el análisis de datos 00:02:01
          • Actividad práctica: Utilizar subconsultas 00:20:00
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el trabajo con Subconsultas 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 3 00:02:00
          • Desafío del módulo 3 00:20:00
          • Cálculo de datos 00:02:22
          • Fórmulas de cálculo habituales 00:09:54
          • Funciones y condiciones 00:08:35
          • Funciones con condiciones múltiples 00:08:00
          • Actividad práctica: Trabajar con condiciones 00:20:00
          • Funciones compuestas 00:05:39
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el Cálculo de Datos 00:20:00
          • Empezar a trabajar con tablas dinámicas 00:07:15
          • Tablas dinámicas continuación 00:05:00
          • Elementos de una Tabla dinámica 00:04:00
          • Utilizar tablas dinámicas en el Análisis 00:08:00
          • Actividad práctica: Explorar datos de películas con tablas dinámicas 00:20:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre tablas dinámicas 00:20:00
          • Consultas y cálculos 00:04:08
          • Cargue el conjunto de datos del aguacate en BigQuery 00:08:00
          • Paso a paso: Incrustar cálculos sencillos con SQL 00:08:00
          • Incrustar cálculos sencillos con SQL 00:06:56
          • Cálculos con otras declaraciones 00:04:20
          • Actividad práctica: Cálculos con SQL 00:20:00
          • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Cálculos SQL 00:20:00
          • Comprobar y volver a comprobar 00:04:32
          • Tipos de validación de datos 00:04:00
          • Actividad práctica: FROM hojas de cálculo a BigQuery 00:20:00
          • Comenzar a validar 00:10:00
          • Tablas temporales 00:06:19
          • Actividad práctica: Crear tablas temporales 00:20:00
          • Múltiples variantes de mesa 00:03:40
          • Trabajar con tablas temporales 00:08:00
          • Su guía intermedia de SQL 00:08:00
          • Utilizar hojas conectadas con BigQuery 00:08:00
          • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el uso de SQL con tablas temporales 00:20:00
          • Glosario de términos del módulo 4 00:04:00
          • Módulo 4 desafío 00:20:00
          • Reflexionar y conectar con los compañeros 00:04:00
          • Glosario del curso 5 00:04:00
          • ¡Enhorabuena! Resumen del curso 00:01:03
          • A continuación… 00:04:00
            • Introducción a la comunicación de las estadísticas de Datos 00:03:03
            • Resumen del curso 6 00:08:00
            • Kevin: El poder está en los datos viz 00:02:49
            • Recursos y consejos útiles 00:04:00
            • Por qué es importante la Visualización de datos 00:06:33
            • Visualizaciones de datos eficaces 00:08:00
            • Conecte las imágenes con los Datos 00:06:22
            • La belleza de visualizar 00:08:00
            • Una receta para una potente visualización 00:05:16
            • Correlación y causalidad 00:08:00
            • Visualizaciones dinámicas 00:03:27
            • El maravilloso mundo de las visualizaciones 00:08:00
            • Los Datos crecen en Árboles de decisiones 00:08:00
            • Autorreflexión: Elija su tipo de visualización 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre las visualizaciones de datos 00:20:00
            • Elementos del arte 00:04:56
            • Principios de diseño 00:08:00
            • Impacto de la visualización de datos 00:05:06
            • Los datos son bellos 00:08:00
            • Design thinking y visualizaciones 00:06:23
            • [Opcional] Pensamiento de diseño para la mejora de la visualización 00:08:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre el diseño de visualizaciones de datos 00:20:00
            • Consejos profesionales para resaltar la información clave 00:08:00
            • Visualizaciones accesibles 00:04:09
            • Andrew: Hacer accesibles los datos 00:02:24
            • Diseñe un Gráfico en 60 minutos 00:04:00
            • Actividad práctica: Cree su propia visualización 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la exploración de visualizaciones de datos 00:20:00
            • Glosario de términos del módulo 1 00:02:00
            • Desafío del módulo 1 00:20:00
            • Visualizaciones de datos con Tableau 00:01:53
            • Tableau Public y otras herramientas en línea 00:02:04
            • Empezar a utilizar Tableau Public 00:08:00
            • Conozca Tableau 00:09:16
            • Visualizaciones en hojas de cálculo y Tableau 00:08:00
            • Crear una visualización de datos en Tableau 00:05:54
            • Actividad práctica: Creación de una visualización de datos en Tableau 00:20:00
            • Opcional: Uso de Tableau Desktop 00:08:00
            • Optimización de la paleta de colores en la Visualización de datos 00:03:05
            • Principios esenciales de diseño 00:08:00
            • Guía de bonificación: Más estadísticas para Seleccionar la Visualización de datos RIGHT 00:08:00
            • Autorreflexión: Seleccionar visuales y gráficos 00:20:00
            • Sea creativo 00:04:01
            • Creación de visualizaciones eficaces 00:10:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la creación de visualizaciones en Tableau 00:20:00
            • Vincule varios conjuntos de datos en Tableau 00:09:12
            • Actividad práctica: Vincular varios conjuntos de datos en Tableau 00:20:00
            • Recursos de Tableau para combinar múltiples fuentes de Datos 00:08:00
            • Glosario de términos del módulo 2 00:02:00
            • Desafío del módulo 2 00:20:00
            • Crear historias con Datos 00:02:48
            • Dar vida a las ideas 00:05:12
            • Historias de datos eficaces 00:08:00
            • Hable a su público 00:04:49
            • Comprender la narración de datos 00:10:00
            • Carolyn: Periodismo de datos 00:03:32
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Historias basadas en Datos 00:20:00
            • Conceptos básicos del Panel de Tableau 00:04:35
            • Estadísticas en vivo y estáticas 00:04:00
            • DE LOS FILTROS A LOS GRÁFICOS 00:06:36
            • Actividad práctica: Crear, filtrar y personalizar gráficos 00:20:00
            • Cree su primer panel de Tableau 00:08:00
            • Actividad práctica: Construir un panel en Tableau 00:20:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el uso de los cuadros de mando de Tableau 00:20:00
            • Consejos convincentes para una presentación 00:02:40
            • Compartir una narración 00:05:37
            • Actividad práctica: Practicar la presentación 00:20:00
            • Elementos de una narrativa eficaz 00:10:00
            • Sundas: Cómo gestionar el síndrome del impostor 00:03:13
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el intercambio de Historias de Datos 00:20:00
            • Glosario de términos del módulo 3 00:02:00
            • Desafío del módulo 3 00:20:00
            • Júntelo todo 00:00:57
            • Presentar con un framework 00:05:56
            • Incorpore Datos a su presentación 00:07:31
            • Revisar una presentación de diapositivas 00:08:00
            • Bretaña: Habilidades de presentación para nuevos analistas de datos 00:03:25
            • Paso a paso: Crítica de una presentación 00:04:00
            • Connor: Ejemplo desordenado de una presentación de Datos 00:05:21
            • Connor: Buen ejemplo de presentación de datos 00:15:41
            • Consejos de presentación probados 00:05:22
            • Autorreflexión: Ejemplos de grandes presentaciones 00:20:00
            • Guía: Compartir los resultados de los datos en las presentaciones 00:08:00
            • Evalúe su presentación 00:08:00
            • Presente como un profesional 00:04:52
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre técnicas y prácticas de presentación 00:20:00
            • Prepárese para las preguntas y respuestas 00:10:00
            • Anticiparse a la pregunta 00:05:47
            • Manejar las objeciones 00:03:53
            • Autorreflexión: Practicar el manejo de las objeciones 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre las advertencias y limitaciones de los datos 00:20:00
            • Buenas prácticas de preguntas y respuestas 00:05:29
            • Connor: Convertirse en un experto traductor de datos 00:03:13
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre escuchar, responder e incluir 00:20:00
            • Glosario de términos del módulo 4 00:02:00
            • Desafío del módulo 4 00:20:00
            • Reflexionar y conectar con los compañeros 00:04:00
            • Glosario del curso 6 00:02:00
            • ¡Enhorabuena! Resumen del curso 00:00:30
            • A continuación… 00:04:00
            • Introducción al apasionante mundo de la programación 00:06:19
            • Programa del curso 00:08:00
            • Recursos y consejos útiles 00:04:00
            • El debate R versus Python 00:08:00
            • Registro de aprendizaje: Prepárese para explorar R 00:08:00
            • Diversión con R 00:05:59
            • Carrie Empezando con R 00:03:44
            • Lenguajes de programación 00:05:22
            • Formas de aprender a programar 00:08:00
            • De las hojas de cálculo a SQL y a R 00:04:00
            • Introducción a R 00:06:25
            • Actividad práctica opcional: Descarga e instalación de R 00:20:00
            • Actividad práctica opcional: Consola R 00:20:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre lenguajes de programación 00:20:00
            • Introducción a RStudio 00:07:41
            • Actividad práctica: Nube de acceso a RStudio 00:20:00
            • Actividad práctica opcional: Comenzar en el escritorio de RStudio 00:20:00
            • Cuándo utilizar RStudio 00:08:00
            • Conecte con otros analistas de la comunidad R 00:08:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre programación con RStudio 00:20:00
            • Glosario de términos del módulo 1 00:02:00
            • Desafío del módulo 1 00:20:00
            • Programación con RStudio 00:02:33
            • Fundamentos de la programación 00:08:35
            • Vectores y listas en R 00:08:00
            • Fechas y horas en R 00:08:00
            • Otras estructuras de datos comunes 00:04:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre conceptos de programación 00:20:00
            • Operadores y cálculos 00:05:33
            • Operadores lógicos y sentencias condicionales 00:08:00
            • Guía: Cómo mantener su código legible 00:08:00
            • Actividad práctica: Espacio aislado de R 00:20:00
            • Conceptos básicos de R 00:10:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre programación en R 00:20:00
            • El regalo que sigue dando 00:04:16
            • Paquetes R disponibles 00:04:00
            • Bienvenido al tidyverse 00:06:10
            • Actividad práctica: Instalación y carga de tidyverse 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre los paquetes de R 00:20:00
            • Más sobre el tidyverse 00:05:37
            • Utilizar tuberías para anidar código 00:09:46
            • Recursos de R para obtener más ayuda 00:08:00
            • Connor Consejos de programación 00:05:28
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre el Tidyverse 00:20:00
            • Glosario de términos del módulo 2 00:02:00
            • Desafío del módulo 2 00:20:00
            • Datos en R 00:01:08
            • Marcos de datos en R 00:04:34
            • Trabajar con marcos de datos 00:04:39
            • Actividad práctica: Crea tu propio Marco de datos 00:20:00
            • Más sobre tibbles 00:08:00
            • Conceptos básicos de la importación de datos 00:08:00
            • Actividad práctica: Importar datos y trabajar con ellos 00:20:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Marcos de datos en R 00:20:00
            • Limpieza con lo básico 00:07:40
            • Convenciones de nomenclatura de archivos 00:08:00
            • Más información sobre los operadores R 00:08:00
            • Organice sus datos 00:06:50
            • Actividad práctica: Limpieza de datos en R 00:20:00
            • Opcional: Crear manualmente un Marco de datos 00:04:00
            • Transformación de datos 00:05:02
            • De ancho a largo con tidyr 00:08:00
            • Limpie, organice y transforme datos con R 00:10:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la limpieza de datos 00:20:00
            • Mismos datos, distinto resultado 00:05:15
            • La función de sesgo 00:05:31
            • Trabajar con datos sesgados 00:08:00
            • Actividad práctica: Cambio de datos 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre las funciones de R 00:20:00
            • Términos del glosario del Módulo 3 00:02:00
            • Desafío del módulo 3 00:20:00
            • Visualizaciones en R 00:02:21
            • Conceptos básicos de Visualización de datos en R y Tidyverse (R) 00:06:13
            • Actividad práctica: Visualización de datos con ggplot2 00:20:00
            • Primeros pasos con ggplot() 00:10:11
            • Problemas comunes al visualizar en R 00:08:00
            • Actividad práctica: Uso de ggplot 00:20:00
            • Joseph Ruta de acceso a los análisis de personas 00:03:33
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la visualización de datos en R 00:20:00
            • Mejora de las visualizaciones en R 00:08:02
            • Atributos estéticos 00:04:00
            • Hacer más con ggplot 00:08:29
            • Alisado 00:04:00
            • Estética y facetas 00:05:17
            • Actividad práctica: Estética y visualizaciones 00:20:00
            • Filtros y parcelas 00:08:00
            • Actividad práctica: Filtros y gráficos 00:20:00
            • Elementos de ggplot 00:10:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre la estética en el Análisis 00:20:00
            • Capa de anotaciones 00:06:45
            • Añadir anotaciones en R 00:10:00
            • Cómo guardar sus visualizaciones 00:05:27
            • Guardar imágenes sin ggsave() 00:10:00
            • Actividad práctica: Anotación y guardado de visualizaciones 00:20:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Anotación y Guardado de Visualizaciones 00:20:00
            • Glosario de términos del módulo 4 00:02:00
            • Desafío del módulo 4 00:20:00
            • Documentación e Informes 00:02:59
            • Visión general de R Markdown (R) 00:03:42
            • Recursos de R Markdown (R) 00:10:00
            • Opcional: Notebooks de Jupyter 00:10:00
            • Uso de R Markdown en RStudio 00:03:59
            • Actividad práctica: Su Notebook de R Markdown 00:20:00
            • Ponga a prueba sus Conocimientos sobre Documentación e Informes 00:20:00
            • Estructura de los documentos Markdown 00:05:52
            • Meg: Programar es empoderar 00:03:31
            • Aún más elementos del documento 00:04:08
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre la creación de documentos R Markdown 00:20:00
            • Bloques de código 00:06:17
            • Actividad práctica: Adición de bloques de código a los Notebooks de R Markdown 00:20:00
            • Exportación de documentación 00:03:31
            • Formatos de salida en R Markdown 00:10:00
            • Actividad práctica: Exportación de su R Markdown notebook 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre trozos de código 00:20:00
            • Glosario: Términos y definiciones 00:02:00
            • Desafío del módulo 5 00:20:00
            • Reflexionar y conectar con los compañeros 00:10:00
            • A continuación… 00:05:00
            • Panorama del curso 8 00:12:00
            • Recursos y consejos útiles 00:04:00
            • Presentación del proyecto final 00:04:31
            • Explorar Portfolio 00:20:00
            • Diario de datos: Preparar su proyecto 00:20:00
            • Rishie Lo que buscan los empleadores en los analistas de datos 00:02:34
            • El mejor de su clase 00:07:09
            • Su Portfolio y la lista de control de casos de éxito 00:20:00
            • Revisar las rutas de acceso a los Datos 00:20:00
            • Ponga a prueba sus conocimientos sobre estudios de casos profesionales 00:20:00
            • Próximos pasos 00:20:00
            • Introducción a la creación de su Portfolio 00:10:00
            • Comience con su caso de éxito 00:03:28
            • Elija el tema de su estudio de caso 00:20:00
            • Hoja de ruta de Capstone 00:10:00
            • Detalles del Seguimiento A 00:10:00
            • CASO DE ÉXITO 1: ¿Cómo consigue un sistema de bicicletas compartidas un éxito rápido? 00:20:00
            • Estudio de caso 2: ¿Cómo puede una empresa de bienestar jugar de forma inteligente? 00:20:00
            • Detalles del Seguimiento B 00:10:00
            • Estudios de caso 3: Siga su propia ruta de acceso a los casos de éxito 00:20:00
            • Recursos para explorar otros estudios de caso 00:20:00
            • Potencial ilimitado con estudios de casos de análisis de datos 00:01:02
            • Comparta su Portfolio 00:02:48
            • Cree su Portfolio en línea 00:04:00
            • Actividad práctica: Añada su Portfolio a Kaggle 00:20:00
            • Introducción a compartir su trabajo 00:10:00
            • Hablar de su Portfolio 00:04:00
            • Autorreflexión: Pula su Portfolio 00:20:00
            • El proceso de la entrevista 00:20:00
            • Introducción de la serie de vídeos de escenarios 00:20:00
            • Vídeo del escenario: Presentaciones 00:07:07
            • Vídeo del escenario: Estudio de caso 00:05:36
            • Vídeo de situación: Resolución de problemas 00:03:28
            • Negocie su contrato 00:20:00
            • Vídeo de situación: Negociar las condiciones 00:03:24
            • Nathan: VetNet y dar consejos a los veterinarios 00:03:25
            • Introducción a la IA en la Analítica de datos 00:10:00
            • Myles: Impulsar el impacto de la IA en el lugar de trabajo 00:02:20
            • Utilice la IA generativa para trabajar de forma más inteligente y rápida 00:08:00
            • Aumente sus conocimientos de análisis de datos con IA 00:05:45
            • Limpie y prepare los datos con ayuda de la IA 00:03:16
            • Organizar datos y crear fórmulas mediante IA 00:05:27
            • Utilice la IA para formular preguntas más eficaces 00:02:19
            • Cree visualizaciones de datos atractivas con IA 00:02:45
            • Utiliza la IA para mejorar tu código Python 00:08:00
            • Actividad: Utilizar IA generativa para explorar visualizaciones de datos 00:20:00
            • Claves de la IA para la Analítica de datos 00:08:00
            • Presentación de Google IA Essentials 00:01:00
            • Da el siguiente paso con Google IA Essentials 00:20:00
            • ¿Ha realizado un estudio de caso? 00:20:00
            • ¡Enhorabuena por haber finalizado su Proyecto Capstone! 00:01:01
            • Muestre su trabajo 00:08:00
            • Reclame su insignia de certificado de Google Analytics de datos 00:04:00
            • FROM all of us … 00:01:05
            • Encuesta de fin de programa 00:10:00
            • Explore las oportunidades profesionales 00:03:27
            • Amplíe su experiencia profesional en Datos 00:20:00
            • Recursos para los graduados del Certificado en Analítica de datos de Google 00:04:00
              • Obligatorio: Próximos pasos importantes 00:02:00
              • Obligatorio: Respuesta obligatoria 00:20:00
              • Bienvenido a Acelere su búsqueda de empleo con IA 00:03:15
              • Bienvenido al curso 00:05:00
              • Explorar Gemini para buscar trabajo 00:20:00
              • Habilidades transferibles 00:03:58
              • Mike: Identifique sus Habilidades transferibles más valiosas 00:02:28
              • Comprender las declaraciones de identidad profesional 00:03:28
              • Lanzamiento de la búsqueda de empleo con Career Dreamer 00:06:28
              • Elabora tu declaración de identidad profesional con Career Dreamer 00:20:00
              • Atlantis: Mi experiencia de transición profesional 00:02:47
              • Desafío del módulo 1 00:20:00
              • Desbloquea el poder de un plan de búsqueda de empleo 00:05:28
              • Esbozar un plan personalizado de búsqueda de empleo con Gemini 00:20:00
              • Comprender las mejores prácticas de redacción de currículos 00:07:31
              • Currículum para llamar la atención 00:04:00
              • Elabore su currículum con Career Dreamer y Gemini 00:20:00
              • Actualice su currículum con IA 00:04:52
              • Personalice su currículum para puestos específicos con Gemini 00:20:00
              • Redactar una carta de presentación personalizada 00:06:00
              • Olga: El punto de vista de un reclutador sobre los currículos 00:03:15
              • Comprender el poder de una presencia profesional en línea 00:04:36
              • Desarrolle su marca profesional con Gemini 00:20:00
              • Antonio: Oportunidades (y escollos) con tu presencia online 00:02:23
              • Desafío del módulo 2 00:20:00
              • Conocer las plataformas de búsqueda de empleo 00:03:07
              • Organiza tu búsqueda orgánica de empleo con Google Sheets 00:04:28
              • Crear un rastreador de búsqueda de empleo con Gemini y Google Sheets 00:20:00
              • A.J.: Desarrollar la resiliencia como demandante de empleo 00:02:10
              • Sepa por qué es importante trabajar en red 00:06:39
              • Utiliza Géminis para trabajar en red 00:20:00
              • Amplifique su búsqueda de empleo con la creación de redes 00:03:00
              • Desafío del módulo 3 00:20:00
              • Comprender las mejores prácticas en materia de entrevistas 00:05:11
              • Navegar por los formatos de las entrevistas 00:09:00
              • Elabore su discurso profesional con Gemini 00:20:00
              • Responder a las preguntas de la entrevista con el Método STAR 00:05:16
              • Mejora tu preparación para las entrevistas con Gemini Notebook 00:04:00
              • Aprovecha Gemini Notebook para prepararte para una entrevista 00:20:00
              • Prepare preguntas bien pensadas para su entrevistador 00:06:00
              • Julia: Cómo afrontar con confianza las preguntas difíciles de una entrevista 00:03:26
              • Practicar entrevistas con Gemini Live 00:02:57
              • Utilice Gemini Live para practicar entrevistas 00:20:00
              • Sydney: Estrategias de entrevista de un seleccionador de personal 00:01:58
              • Dar los siguientes pasos después de la entrevista 00:03:17
              • Responder a las ofertas de empleo 00:06:00
              • Crear y editar un correo electrónico de agradecimiento con Gemini 00:20:00
              • Desafío del módulo 4 00:20:00
              • Reflexión sobre el curso 00:20:00
              • Haga su próximo movimiento 00:01:00
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            Información del Curso

            240 Horas Curriculares

            24 Créditos Académicos

            Accede por tu Smartphone

            Certificado oficial SEP

            Aprendizaje especializado

            Contenido de la Certificación

            Ponte en la vía rápida hacia una carrera en Análisis de Datos: aprende habilidades en demanda y obtén formación en IA de expertos de Google, a tu propio ritmo y sin requerir título ni experiencia previa.
            • Prepárate para una nueva carrera en el campo de alto crecimiento del análisis de datos, sin necesidad de experiencia o título. Recibe formación profesional diseñada por Google y oportunidades de conexión con empleadores líderes. • El análisis de datos consiste en recopilar, transformar y organizar datos para extraer conclusiones, hacer predicciones y tomar decisiones informadas. En menos de 6 meses (≈10 h/sem), desarrolla habilidades en demanda que te preparan para un puesto inicial. • Al finalizar, podrás postularte directamente con Google y más de 150 empleadores en EE. UU. Además, todos los Certificados Profesionales de Google incluyen un curso opcional para acelerar tu búsqueda de empleo con IA. Lo que aprenderás : • Comprender en profundidad prácticas y procesos usados por analistas de datos junior/asistente. • Aprender habilidades clave (limpieza, análisis y visualización de datos) y herramientas (hojas de cálculo, SQL, R, Tableau). • Limpiar y organizar datos para el análisis y realizar cálculos con hojas de cálculo, SQL y R. • Visualizar y presentar hallazgos en paneles y presentaciones.   CURSO 1: Fundamentos: Datos, datos por todas partes – Definir conceptos clave del análisis de datos y el ecosistema de datos. – Evaluar tu pensamiento analítico con ejemplos y autoevaluación. – Describir el rol del analista de datos y herramientas comunes. CURSO 2: Hacer preguntas para tomar decisiones basadas en datos – Aplicar el mapa de resolución de problemas a escenarios de análisis. – Usar hojas de cálculo para tareas básicas y pensamiento estructurado. – Integrar datos en la toma de decisiones. CURSO 3: Preparar datos para la exploración – Decidir cómo recolectar datos y reconocer sesgos. – Describir bases de datos y mejores prácticas de organización. – Gestionar calidad, metadatos y acceso a datos. CURSO 4: Procesar datos: de sucios a limpios – Identificar y proteger la integridad de datos. – Usar funciones SQL para limpiar y transformar datos. – Verificar resultados de limpieza. CURSO 5: Analizar datos para responder preguntas – Ordenar, filtrar, convertir y combinar datos con SQL y hojas. – Realizar cálculos básicos y tablas dinámicas. – Integrar datos de múltiples tablas. CURSO 6: Compartir datos mediante el arte de la visualización – Comunicar hallazgos con visualizaciones efectivas. – Usar Tableau y narrativa con datos. – Dominar principios de presentaciones. CURSO 7: Análisis de datos con R – Conceptos básicos de R, tidyverse y R Markdown. – Manipulación, limpieza y visualización en R (ggplot2). – Entornos y paquetes de R. CURSO 8: Proyecto final de Análisis de Datos de Google – Completar un estudio de caso y preparar portafolio. – Aplicar el proceso completo de análisis. – Integrar nuevas habilidades de IA en el flujo de trabajo. CURSO 9 (opcional): Acelera tu búsqueda de empleo con IA – Descubrir habilidades y organizar postulaciones en Sheets. – Mejorar CV y plan con ayuda de Gemini. – Practicar entrevistas con herramientas de IA.

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