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Análisis de datos con programación en R
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Análisis de datos con programación en R

Dieser Kurs ist Teil von Análisis de Datos de Google (berufsbezogenes Zertifikat)

Google Career Certificates

Dozent: Google Career Certificates

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Stufe Anfänger

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Stufe „Anfänger“

No se requiere experiencia previa con hojas de cálculo ni análisis de datos. Se requiere conocimiento de matemáticas de nivel secundario.

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Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: R Programming
    R Programming
  • Kategorie: Data Transformation
    Data Transformation
  • Kategorie: Development Environment
    Development Environment
  • Kategorie: Tidyverse (R Package)
    Tidyverse (R Package)
  • Kategorie: Rmarkdown
    Rmarkdown
  • Kategorie: Statistical Programming
    Statistical Programming
  • Kategorie: Data Visualization Software
    Data Visualization Software
  • Kategorie: Data Manipulation
    Data Manipulation
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
    Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Cleansing
    Data Cleansing
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    Ggplot2
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Análisis de Datos de Google (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Google zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

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.

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, serás capaz de: - Analizar los beneficios de usar el lenguaje de programación en R. - Descubrir cómo usar RStudio para aplicar R en tus análisis. - Explorar los conceptos básicos relacionados con la programación en R. - Explorar el contenido y los componentes de los paquetes de R, incluido el paquete Tidyverse. - Comprender las tramas de datos y su uso en R. - Descubrir las opciones de generación de visualizaciones en R. - Aprender sobre R Markdown para documentar la programación en R.

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.

Das ist alles enthalten

6 Videos8 Lektüren8 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in

6 Videos•Insgesamt 35 Minuten
  • Introducción al emocionante mundo de la programación•6 Minuten•Modulvorschau
  • Diviértete con R•5 Minuten
  • Carrie: Primeros pasos con R•3 Minuten
  • Lenguajes de programación•5 Minuten
  • Introducción a R •6 Minuten
  • Introducción a RStudio •7 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 85 Minuten
  • Programa del curso•10 Minuten
  • Debate: R versus Python•10 Minuten
  • Registro de aprendizaje: ¿Estás preparado para explorar R?•20 Minuten
  • Formas de aprender a programar•10 Minuten
  • De las hojas de cálculo a SQL y, luego, a R •10 Minuten
  • Cuándo usar RStudio•10 Minuten
  • Conectarte con otros analistas de datos en la comunidad R•10 Minuten
  • Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 312 Minuten
  • Autorreflexión: Haz una pregunta•20 Minuten
  • Actividad práctica opcional: Descargar e instalar R•60 Minuten
  • Actividad práctica opcional: La consola de R•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre lenguajes de programación•6 Minuten
  • Actividad práctica: Acceso a RStudio en la nube•60 Minuten
  • Actividad práctica opcional: Primeros pasos en RStudio Desktop•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre programación con RStudio•6 Minuten
  • Desafío semanal 1•40 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
  • Queremos conocerte•10 Minuten
  • ¡R&R...Studio! •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
  • Repaso: Hoja de ruta del certificado de análisis computacional de datos•15 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

8 Videos8 Lektüren7 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

8 Videos•Insgesamt 47 Minuten
  • Programar con RStudio•2 Minuten•Modulvorschau
  • Conceptos fundamentales de programación•8 Minuten
  • Operaciones y cálculos•5 Minuten
  • El regalo que no acaba•4 Minuten
  • Bienvenido a tidyverse•6 Minuten
  • Más sobre tidyverse •5 Minuten
  • Trabajo con canalizaciones•9 Minuten
  • Connor: Consejos para codificar•5 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 75 Minuten
  • Vectores y listas en R•10 Minuten
  • Fechas y horas en R•10 Minuten
  • Otras estructuras comunes de datos•10 Minuten
  • Operadores lógicos e instrucciones condicionales•10 Minuten
  • Guía: Mantén tu código legible •10 Minuten
  • Paquetes R disponibles •10 Minuten
  • Recursos R con más ayuda•10 Minuten
  • Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
7 Aufgaben•Insgesamt 191 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre los conceptos de programación•8 Minuten
  • Actividad práctica: Espacio aislado en R•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre codificación en R•6 Minuten
  • Actividad práctica: Instalar y cargar el paquete tidyverse•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre paquetes de R •6 Minuten
  • Pon a prueba tus conocimientos sobre tidyverse•6 Minuten
  • Desafío semanal 2•45 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Consultas y programación •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 30 Minuten
  • Conceptos básicos de R•30 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

8 Videos8 Lektüren8 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in

8 Videos•Insgesamt 40 Minuten
  • Datos en R •1 Minute•Modulvorschau
  • Marcos de datos de R •4 Minuten
  • Trabajar con marcos de datos•4 Minuten
  • Limpieza con lo básico •7 Minuten
  • Organiza tus datos•6 Minuten
  • Transformación de datos•5 Minuten
  • Mismos datos, diferente resultado•5 Minuten
  • Función de sesgo•5 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 75 Minuten
  • Más sobre los tibbles•10 Minuten
  • Conceptos básicos de la importación de datos•10 Minuten
  • Convenciones de nomenclatura de archivos•10 Minuten
  • Más información sobre los operadores de R•10 Minuten
  • Opcional: Crea manualmente un marco de datos •10 Minuten
  • De formato ancho a formato largo con tidyr•10 Minuten
  • Trabajar con datos sesgados•10 Minuten
  • Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 320 Minuten
  • Actividad práctica: Crea tu propio marco de datos •60 Minuten
  • Actividad práctica: Importar y trabajar con datos•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre marcos de datos en R•8 Minuten
  • Actividad práctica: Limpiar datos en R•60 Minuten
  • Pon a prueba tus conocimientos sobre la limpieza de datos •6 Minuten
  • Actividad práctica: Cambia tus datos•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre funciones en R•6 Minuten
  • Desafío semanal 3•60 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
  • Datos en R frente a SQL•10 Minuten
  • Compara la limpieza de datos en diferentes plataformas•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 3 Minuten
  • Sintaxis para limpiar, organizar y transformar datos•3 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

9 Videos7 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

9 Videos•Insgesamt 56 Minuten
  • Visualizaciones en R•2 Minuten•Modulvorschau
  • Elementos básicos de visualización en R y tidyverse•6 Minuten
  • Introducción a ggplot()•10 Minuten
  • Joseph: Trayectoria profesional hacia el análisis de personas•3 Minuten
  • Mejoras a visualizaciones en R•8 Minuten
  • Hacer más cosas con ggplot•8 Minuten
  • Estética y facetas•5 Minuten
  • Capa de anotaciones •6 Minuten
  • Guardar tus visualizaciones•5 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • Problemas comunes al visualizar en R•10 Minuten
  • Atributos estéticos•10 Minuten
  • Suavizado•10 Minuten
  • Filtrado y diagramas •10 Minuten
  • Dibujar flechas y formas en R•10 Minuten
  • Guardado de imágenes sin ggsave()•10 Minuten
  • Glossary: Terms and definitions•5 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 378 Minuten
  • Actividad práctica: Visualización de datos con ggplot2•60 Minuten
  • Actividad práctica: Uso de ggplot•60 Minuten
  • Pon a prueba tus conocimientos sobre la visualización de datos en R•8 Minuten
  • Actividad práctica: Estética y visualizaciones •60 Minuten
  • Actividad práctica: Filtros y diagramas•60 Minuten
  • Pon a prueba tus conocimientos sobre estética en el análisis •10 Minuten
  • Actividad práctica: Anotar y guardar visualizaciones•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre cómo anotar y guardar visualizaciones•10 Minuten
  • Desafío semanal 4•50 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Visualizaciones en Tableau versus R •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
  • Elementos de ggplot•15 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

8 Videos5 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema

8 Videos•Insgesamt 34 Minuten
  • Documentos e informes•2 Minuten•Modulvorschau
  • Descripción general de R Markdown•3 Minuten
  • Usar R Markdown en RStudio•3 Minuten
  • Estructura de los documentos de R Markdown•5 Minuten
  • Meg: Programar empodera•3 Minuten
  • Algunos elementos más para tus documentos•4 Minuten
  • Bloques de códigos•6 Minuten
  • Exportar documentos•3 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 35 Minuten
  • Recursos de R Markdown•10 Minuten
  • Opcional: Notebooks de Jupyter•10 Minuten
  • Formatos de archivos de salida en R Markdown•10 Minuten
  • Glosario: Términos y definiciones•5 Minuten
  • Próximamente...•0 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 375 Minuten
  • Actividad práctica: Tu notebook de R Markdown•60 Minuten
  • Pon a prueba tu conocimiento sobre documentos e informes•10 Minuten
  • Pon a prueba tus conocimientos sobre cómo crear documentos de R Markdown•10 Minuten
  • Actividad práctica: Agregar bloques de códigos a tus notebooks de R Markdown•60 Minuten
  • Actividad práctica: Exportar tu notebook de R Markdown•60 Minuten
  • Actividad práctica: Usar plantillas de R Markdown•60 Minuten
  • Poner a prueba tu conocimiento sobre bloques de códigos •10 Minuten
  • Desafío semanal 5•40 Minuten
  • Desafío del curso•65 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Usar tus notebooks de R Markdown•10 Minuten

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

4.8

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  • 5 stars

    82,66 %

  • 4 stars

    12,84 %

  • 3 stars

    3,04 %

  • 2 stars

    0,32 %

  • 1 star

    1,12 %

Zeigt 3 von 621 an

J
JR
5

Geprüft am 21. Dez. 2022

Muy pocos errores tienen su programa.. pero no significativos como para disminuir estrellasbuen programa y métodos.. en realidad si se aprende..

L
LM
5

Geprüft am 22. Nov. 2023

Es un curso un tanto complicado ,pero esta bien estructurado, lo que si hecho de menos es un poco mas de claridad en la codificación, quizás porque yo no tengo esa habilidad y experiencia

K
KG
4

Geprüft am 18. Dez. 2022

En general es un buen curso para iniciar, me costó trabajo seguir algunas instrucciones por incompatibilidad y por no conocer bien como llamar los datos , pero investigando por fuera se arregla.

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Häufig gestellte Fragen

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.

No se requiere experiencia previa con hojas de cálculo ni análisis computacional de datos. Todo lo que necesitas son conocimiento sobre matemáticas de nivel secundario y curiosidad sobre cómo funcionan las cosas.

No necesitas ser una estrella de las matemáticas para aprobar este certificado. Debes tener curiosidad y estar abierto a aprender con números (el lenguaje de los analistas de datos). Ser un analista de datos sólido es algo más que saber matemáticas: es hacer las preguntas correctas, encontrar las mejores fuentes para responder preguntas de manera efectiva e ilustrar claramente tus hallazgos en las viualizaciones.

Aprenderás a usar herramientas y plataformas de análisis como hojas de cálculo (Google Sheets o Microsoft Excel), SQL, herramientas de presentación (Powerpoint o Google Slides), Tableau, RStudio y Kaggle.

En este programa se enseña el lenguaje de programación de código abierto, R. Es un excelente punto de partida para el análisis de datos básicos y ofrece paquetes útiles para que los principiantes se postulen a sus proyectos. No cubrimos Python en el plan de estudios, pero te animamos a explorar Python una vez finalizado si quieres continuar tu proceso de aprendizaje.

Cada alumno puede seleccionar la plataforma que desee usar en todo el programa: Google Sheets o Microsoft Excel. Depende de las preferencias del alumno, y todas las actividades del plan de estudios se pueden realizar en cualquiera de las dos plataformas. 

Recomendamos realizar los cursos en el orden presentado, ya que el contenido de cada curso se basa en la información de las lecciones anteriores.

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  • The course may not offer an audit option. 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.

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