Preparar datos para la exploración

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Introduction

# Course Review: Preparar datos para la exploración **Overview** If you're looking to jumpstart your career in data analytics, "Preparar datos para la exploración" is an essential course offered by Google on Coursera. As the third installment of the Google Data Analytics Professional Certificate, this course builds upon foundational knowledge gained from the previous two modules. It's designed to provide you with practical skills necessary for entry-level data analyst positions. Throughout the course, you'll delve into data organization, ethical considerations, and hands-on experience with tools like spreadsheets and SQL. **Syllabus Breakdown** ### 1. Tipos y estructuras de datos The course kicks off by examining the types and structures of data we encounter in our daily lives. You will learn how data is generated, what kind of data analysts choose for analysis, and the distinctions between structured and unstructured data. This segment sets the stage for understanding the preparation needed for effective data exploration. ### 2. Sesgo, credibilidad, privacidad, ética y acceso As you progress, you will explore critical ethical considerations associated with data handling. Understanding bias, credibility, and privacy isn’t just good practice but essential for any analyst today. This portion of the course empowers you to identify and mitigate biases in data sets, ensuring that your analyses are credible and ethically sound. It emphasizes the importance of open data and ethical standards when accessing and utilizing data. ### 3. Bases de datos: Donde se alojan los datos In the third module, you'll dive into databases, learning how data is stored and accessed. This is crucial knowledge for any aspiring data analyst, as much of your work will revolve around querying databases for insights. This section will also cover metadata, enhancing your ability to navigate and utilize various databases. ### 4. Organizar y proteger tus datos Data organization and security are emphasized in this part of the course. You will learn best practices for keeping your data structured and safe, including naming conventions and organizational strategies. This knowledge is crucial in maintaining the integrity of your work and ensuring efficient data management. ### 5. Opcional: Participar en la comunidad de datos An optional but highly valuable part of the course focuses on building your online presence and networking within the data analytics community. Establishing a strong professional identity online can lead to job opportunities and collaborations, making this segment a practical addition to your learning. ### 6. *Desafío del curso* Finally, you will take on a comprehensive course challenge that tests your understanding of glossary terms, data collection methods, ethics, and practical skills involving spreadsheets and SQL. This challenge will solidify your knowledge and prepare you for real-world applications in data analytics. **Recommendation** I highly recommend "Preparar datos para la exploración" to anyone looking to establish themselves in the field of data analytics. The course not only equips you with vital technical skills, but it also emphasizes the ethical considerations that are crucial in today’s data-driven world. The hands-on aspects, particularly with spreadsheets and SQL, are especially beneficial for practical learning. By the end of the course, you'll feel more confident in your abilities to prepare, analyze, and communicate data effectively. The optional community engagement aspect also provides great value, allowing you to network with other data professionals. Overall, this course is a stepping stone for anyone aspiring to become a proficient data analyst and is well worth your investment of time and effort. If you're serious about a career in data analytics, don’t hesitate to enroll!

Syllabus

Tipos y estructuras de datos

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.

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.

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.

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.

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.

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.