Estás leyendo la publicación: Revisión del certificado profesional de Google Advanced Data Analytics
En esta revisión, aprenderá todo lo que necesita saber sobre el Certificado profesional de Google Advanced Data Analytics.
Hemos revisado los cursos y explicaremos qué cubren las lecciones, qué aprenderá de cada curso y cuánto tiempo necesitará para obtener la Certificación profesional de Google Advanced Data Analytics.
Para ayudarlo a comprender si este es el curso adecuado para usted, hemos agregado varias capturas de pantalla para ver cómo se ve el entorno de aprendizaje y qué tipo de preguntas puede esperar en los exámenes.
¿Qué es la certificación de Google Advanced Data Analytics?
La certificación profesional de Google Advanced Data Analytics se encuentra entre las mejores opciones para desarrollar habilidades avanzadas de análisis de datos.
El curso está diseñado por empleados de Google y es la versión avanzada del Certificación profesional de análisis de datos de Google.
Es un certificado a su propio ritmo que completa 100% en línea sin asistir a un salón de clases normal.
¿Quién debe seguir este certificado?
Esta no es una certificación para principiantes. Está destinado específicamente a aquellos que han completado el Certificado de análisis de datos de Google o tienen experiencia equivalente en análisis de datos.
Al obtener este certificado, puede mejorar sus habilidades y experiencia en análisis de datos para avanzar en su carrera al siguiente nivel.
Al finalizar, puede postularse para varios puestos de trabajo, como analista de datos senior, científico de datos junior, analista de ciencia de datos y muchos otros que ganan un salario anual de $ 120K.
¿Qué aprenderás?
Los objetivos de aprendizaje de este curso cubren todo lo que se espera que un analista de datos senior haga diariamente.
Después de completar los siete cursos que forman parte de esta certificación, aprenderá lo siguiente:
- Tener una comprensión clara de la función y las responsabilidades de los profesionales de datos.
- Cómo recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos.
- Cómo manipular grandes conjuntos de datos utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.
- Cómo utilizar el aprendizaje automático para enseñar a los sistemas informáticos a descubrir patrones en los datos.
- Cómo usar modelos predictivos, modelos de regresión y diseño experimental.
- Cómo usar herramientas populares de análisis de datos como Jupyter Notebook, Python y Tableau.
- Cómo crear visualizaciones de datos y aplicar métodos estadísticos para investigar datos.
- Cómo comunicar conocimientos del análisis de datos a las partes interesadas.
Inversión de Tiempo y Certificación
Completar el certificado de Google Advanced Data Analytics puede demorar hasta seis meses. Esto supone que asignas 10 horas por semana para estudiar.
Es un curso a su propio ritmo; todo el material está disponible cuando te registras para el certificado. Esto significa que si asigna más tiempo, puede completarlo en menos tiempo.
Sin embargo, por experiencia, asignar 2 horas por día (solo entre semana) es suficiente para digerir las lecciones y hacer las tareas prácticas.
¿Cuánto cuesta la certificación de Google Advanced Data Analytics?
El costo total de la Certificación de Google Advanced Data Analytics es de $294. Coursera ofrece el curso a través de la suscripción Coursera Plus.
Google subvenciona la suscripción, que cuesta 49 dólares al mes. En promedio, los estudiantes tardan 6 meses (6 X $49) en completar el curso y obtener la certificación.
Coursera ofrece una prueba gratuita de 7 días para revisar el material del curso antes de comprometerse con un plan pago.
Contenido del certificado de Google Advanced Data Analytics
La certificación Google Advanced Data Analytics incluye siete cursos en línea.
- Fundamentos de la ciencia de datos
- Empezar con Python
- Vaya más allá de los números: convierta los datos en conocimientos
- El poder de las estadísticas
- Análisis de regresión: Simplifique las relaciones de datos complejos
- Los aspectos básicos del aprendizaje automático
- Análisis avanzado de datos de Google Capstone
Curso 1: Fundamentos de la ciencia de datos
Foundations of Data Science es el primer curso en su camino para convertirse en un profesional certificado de Google Data Analytics.
Como era de esperar, este curso explica en detalle qué incluye la certificación y qué esperar de cada curso. También proporciona una introducción suave a la historia de la ciencia de datos y cómo se utiliza en la resolución de problemas en la actualidad.
También obtendrá una idea del mercado laboral actual para los profesionales de la ciencia de datos y aprenderá qué habilidades analíticas se requieren para que los profesionales de datos realicen análisis de datos y cómo colaboran con los miembros del equipo.
Hay 17 tareas calificadas (cuestionarios de opción múltiple) y un pequeño proyecto para completar antes de pasar al siguiente curso.
El proyecto le presenta el flujo de trabajo del proyecto PACE (planificar, analizar, construir, ejecutar) y cómo usarlo para resolver problemas comerciales.
El tiempo total requerido para completar este curso es de 21 horas, pero se puede completar en menos tiempo, especialmente si ha realizado cursos en línea anteriormente.
Algunos de los temas están relacionados con consejos sobre cómo enfocar su aprendizaje y cómo usar herramientas como Excel y Google Docs, y si está familiarizado con esto, no tiene que dedicar demasiado tiempo a este curso.
| Semana 1 | Introducción a los conceptos de ciencia de datos | 5 horas |
| Semana 2 | El impacto de los datos hoy | 4 horas |
| Semana 3 | Tu carrera como profesional de datos | 3 horas |
| Semana 4 | Aplicaciones de datos y flujo de trabajo | 6 horas |
| Semana 5 | Proyecto fin de carrera curso 1 | 3 horas |
Curso 2: Primeros pasos con Python
El segundo curso en su camino para lograr la certificación de análisis avanzado de datos de Google tiene que ver con Python. Python es uno de los lenguajes de programación más populares para realizar análisis de datos.
Durante la Semana 1, aprenderá cómo funciona Python y qué puede hacer con él.
Se le presentarán tipos de datos, conceptos de programación orientada a objetos y Jupyter Notebooks, el entorno que usará para escribir código Python y crear sus proyectos.
El tiempo total requerido para completar la semana 1 es de 5 horas, y deberá completar 3 pruebas con calificación y 3 prácticas de laboratorio sin calificación.
Para los laboratorios actualizados, también puede ver las soluciones.
En la semana 2, profundizará en la programación y aprenderá a crear funciones, declaraciones condicionales y los principios para escribir código limpio.
Además de los videos, el material de aprendizaje incluye varios recursos de lectura y laboratorios de práctica en Jupyter.
En las semanas 3 y 4, continuará su viaje de programación y aprenderá conceptos de programación más avanzados, como bucles, estructuras de datos, matrices e importantes herramientas de Python para análisis de datos avanzados como NumPy y pandas.
En la semana 5, deberá completar un laboratorio sin calificar. Seleccionará un problema comercial de una lista de opciones y utilizará los datos proporcionados para resolver el problema.
Primeros pasos con Python es un curso fácil de completar, siempre que tenga algo de experiencia en programación. Las personas que conocen algún lenguaje de programación pueden completar el curso en 15 horas en lugar de las 22 horas propuestas en el plan de aprendizaje.
Si es un principiante completo, es posible que deba dedicarle más tiempo, ya que Python es una herramienta esencial para cualquier analista de datos profesional.
| Semana 1 | ¡Hola, Pitón! | 5 horas |
| Semana 2 | Funciones y sentencias condicionales | 4 horas |
| Semana 3 | Bucles y cuerdas | 5 horas |
| Semana 4 | Estructuras de datos en Python | 6 horas |
| Semana 5 | Proyecto fin de carrera curso 2 | 2 horas |
Para obtener más información sobre Python, visite los siguientes recursos:
Curso 3: Vaya más allá de los números: convierta los datos en conocimientos
El tercer curso de la serie se divide en 5 semanas y el tiempo total para completarlo es de alrededor de 28 horas.
Le enseñará los fundamentos de la limpieza y visualización de datos.
La semana 1 tiene mucha lectura relacionada con el análisis de datos exploratorios (EDA), el marco PACE y estudios de casos sobre cómo las empresas de la vida real usan estos métodos para resolver problemas de análisis de datos.
La semana 2 es más práctica, ya que tendrá la oportunidad de usar Python para realizar varias funciones de manipulación de datos, como clasificación, limpieza de datos y filtrado.
La semana 3 continúa con el mismo material que la semana 2, que en su mayoría son laboratorios sobre cómo usar Python para manipular datos.
La semana 4 es más interesante ya que tendrá la oportunidad de trabajar con técnicas avanzadas de visualización de datos en Tableau.
El resultado final será un mapa interactivo de EE. UU. con ubicaciones de rayos para cada año, lo cual es bastante impresionante.
Aquí hay un desglose detallado de todas las lecciones en este curso.
| Semana 1 | Encuentra y comparte historias usando datos | 3 horas |
| Semana 2 | Explorar datos sin procesar | 8 horas |
| Semana 3 | Limpia tus datos | 8 horas |
| Semana 4 | Visualizaciones y presentaciones de datos | 5 horas |
| Semana 5 | Proyecto de fin de curso del curso 3 | 4 horas |
Curso 4: El poder de las estadísticas
El poder de las estadísticas es el cuarto curso del Certificado de Google Advanced Data Analytics.
Este curso le enseña cómo usar Python para el análisis estadístico. Se le presentarán los conceptos relacionados con las estadísticas, la probabilidad, el muestreo y la prueba de hipótesis.
En la semana 1, aprenderá sobre el papel de las estadísticas en la ciencia de datos y cómo usar Python para calcular estadísticas descriptivas.
En el laboratorio, se le presentará una base de datos y su tarea será usar Python para calcular los valores medio, mediano, mínimo y máximo para descubrir y analizar información del conjunto de datos dado.
En la semana 2, aprenderá sobre los fundamentos de los conceptos de probabilidad. La primera sección es teórica y la segunda es práctica con los laboratorios de Python.
El tiempo total para completar la semana 2 es de 7 horas, que es una de las semanas más exigentes en toda la certificación.
Las semanas 3, 4 y 5 usan un patrón similar. Combinan teoría y laboratorios para ayudarlo a aprender sobre muestreo, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
En la semana 6, deberá completar el proyecto de fin de curso. Los entregables incluyen un documento de estrategia PACE, análisis estadístico e informes de resumen ejecutivo.
El laboratorio tardará alrededor de 1 hora en completarse.
| Semana 1 | Introducción a la estadística | 6 horas |
| Semana 2 | Probabilidad | 7 horas |
| Semana 3 | Muestreo | 6 horas |
| Semana 4 | Intervalos de confianza | 4 horas |
| Semana 5 | Introducción a la prueba de hipótesis | 6 horas |
| Semana 6 | Proyecto de fin de curso del curso 4 | 4 horas |
Curso 5: Análisis de regresión: simplificar las relaciones de datos complejos
Este es el quinto curso en su camino para lograr la Certificación de Google Advanced Data Analytics.
El enfoque principal de este curso es el análisis de regresión. En comparación con los otros cursos, este es el curso más difícil de realizar, ya que toca temas avanzados de análisis de datos.
El curso se extiende a lo largo de 6 semanas y tarda alrededor de 30 en completarse.
Durante la semana 1, aprenderá a crear modelos de regresión y comprenderá mejor la regresión lineal y logística.
En la semana 2, aprenderá cómo usar el modelado de datos para describir relaciones de datos complejas y cómo construir un modelo de regresión lineal simple en Python.
La semana 3 profundiza en la regresión y, en particular, aprenderá cómo la regresión múltiple se basa en la regresión lineal simple en cada paso del proceso de modelado.
La semana 4 es práctica y le enseñará cómo usar la prueba de hipótesis para explorar dos pruebas estadísticas más: Chi-cuadrado y análisis de varianza (ANOVA).
Aprenderá cómo los profesionales de datos analizan diferentes tipos de datos mediante estas pruebas. También hará su propio análisis como parte del trabajo de laboratorio de este curso.
Durante la semana 5, aprenderá cómo crear un modelo de regresión logística binomial y cómo los profesionales de datos usan este tipo de modelo para obtener información de sus datos.
Para finalizar este curso, debe crear un modelo de regresión para analizar un conjunto de datos del escenario del lugar de trabajo para el proyecto de fin de curso, que puede tardar alrededor de 5 horas en completarse.
| Semana 1 | Introducción a las relaciones de datos complejas | 3 horas |
| Semana 2 | Regresión lineal simple | 7 horas |
| Semana 3 | Regresión lineal múltiple | 5 horas |
| Semana 4 | Pruebas de hipótesis avanzadas | 4 horas |
| Semana 5 | Regresión logística | 5 horas |
| Semana 6 | Proyecto fin de curso curso 5 | 5 horas |
Curso 6: Los aspectos básicos del aprendizaje automático
The Nuts and Bolts of Machine Learning es el sexto y último curso de esta certificación, es de lejos el más interesante.
En este curso, aprenderá los conceptos básicos del aprendizaje automático y cómo usarlo para resolver problemas de ciencia de datos.
En la semana 1, se le presentará el aprendizaje automático y cómo funciona. Aprenderá qué puede hacer el aprendizaje automático con los datos y cómo construir modelos éticos.
Durante la semana 2, aprenderá cómo planificar un proyecto de aprendizaje automático y cómo usar Python para realizar la ingeniería de funciones.
En las semanas 3 y 4, explorará otros tipos de aprendizaje automático, en particular el aprendizaje supervisado y no supervisado. Tendrás que completar varios laboratorios prácticos que toman alrededor de 3 horas.
En la última semana de este curso, tendrá la oportunidad de trabajar en un proyecto sobre la aplicación de diferentes modelos de aprendizaje automático a un conjunto de datos de escenarios de trabajo.
Aquí tienes un ejemplo de cómo será el código que tendrás que escribir como parte del proyecto de fin de curso.
| Semana 1 | Los diferentes tipos de aprendizaje automático | 5 horas |
| Semana 2 | Flujo de trabajo para construir modelos complejos | 7 horas |
| Semana 3 | Técnicas de aprendizaje no supervisado | 5 horas |
| Semana 4 | Modelado basado en árboles | 12 horas |
| Semana 5 | Proyecto fin de carrera curso 6 | 5 horas |
Curso 7: Google Advanced Data Analytics Capstone
Una vez que llegue a este punto, estará a 10 horas de recibir su certificado de análisis de datos de Googe Advances.
Este es el último curso y es su oportunidad de demostrar sus habilidades y crear un caso de estudio para su carpeta.
a diferencia de otros Certificaciones profesionales de Googleel proyecto final para este certificado es opcional, y elegir completarlo o no no afectará su capacidad para recibir su certificado.
Sin embargo, al completar el proyecto, tendrá un proyecto completo de análisis de datos de principio a fin para exhibir en su CV y compartir con posibles empleadores.
El escenario del proyecto final también es bastante interesante. Está trabajando como especialista en datos para un fabricante ficticio de vehículos de energía alternativa con sede en Francia. Su tarea es analizar los resultados de una encuesta reciente de empleados y desarrollar ideas para aumentar la retención de empleados.
Además de trabajar en el proyecto final, en la semana 2 obtendrá consejos sobre cómo preparar su currículum y solicitar trabajos de analista de datos.
En la semana 3, aprenderá a obtener acceso a su credencial y certificado digital y también a responder una encuesta.
Aquí hay un desglose de las 10 horas del curso final.
| Semana 1 | Proyecto final | 5 horas |
| Semana 2 | Recursos profesionales centrados en datos | 4 horas |
| Semana 3 | Ponga a trabajar su certificado de análisis avanzado de datos | 1 hora |
Exámenes de certificación de Google Advanced Data Analytics
Para obtener el Certificado profesional de Google Advanced Data Analytics, debe terminar las lecciones de los seis cursos en la ruta de certificación, incluidos todos los cuestionarios y laboratorios marcados.
Como se mencionó anteriormente, el proyecto final (Curso 7) es opcional.
Los cuestionarios son fáciles de hacer y sencillos. A continuación hay un par de preguntas de muestra para entender cómo son los exámenes.
Tendrás que aprobar cada prueba con un puntaje de aprobación del 80 % o más. En caso de que falle una prueba, puede volver a tomarla en 24 horas.
¿Qué tan difícil es la certificación de Google Advanced Data Analytics?
La certificación de análisis de datos avanzados de Google no es difícil de obtener, pero se necesita tiempo y esfuerzo para comprender los conceptos de análisis de datos avanzados.
No es una certificación para principiantes. Para seguir las lecciones, debe completar el Certificado de análisis de datos de Google (nivel de entrada) o tener alguna experiencia laboral con el análisis de datos.
Los instructores de Google hicieron un gran trabajo al explicar cómo funciona el análisis de datos, pero para convertirse en un experto, tendrá que practicar mucho y pasar horas fuera del tiempo requerido para terminar los cursos.
Si su objetivo es utilizar la certificación para obtener un trabajo bien remunerado en análisis de datos, entonces no basta con aprobar los exámenes y obtener la certificación.
Debe asegurarse de saber cómo usar los diferentes modelos y la codificación de Python para el trabajo de análisis de datos de la vida real.
¿Vale la pena la certificación Google Advanced Data Analytics?
El certificado Google Advanced Data Analytics es actualmente una de las certificaciones más prestigiosas que puede obtener si desea hacer una carrera como analista de datos.
A través de los siete cursos, desarrollará habilidades avanzadas en demanda, como análisis estadístico y programación Python, y aprenderá a usar el aprendizaje automático para resolver problemas de análisis de datos de la vida real.
Al finalizar, puede postularse para varios trabajos de nivel superior y trabajar como científico de datos con un salario promedio de $ 118,000 al año.
Como titular de un certificado de carrera de Google, puede conectarse con más de 150 empleadores de EE. UU. que buscan empleados especializados.
Otras certificaciones profesionales de Google
La Certificación de Google Advanced Data Analytics es una certificación profesional que se ofrece en el Programa de certificación de carrera de Google. El programa incluye cinco cursos más.
Puede leer nuestras reseñas detalladas de todas las certificaciones de Google para decidir cuál es la mejor certificación para usted.
También puedes considerar otros Certificaciones de Google cubriendo una variedad de temas.
Otras certificaciones de análisis de datos que vale la pena seguir
Certificación profesional de análisis de datos de Google – Esta es una certificación para principiantes en análisis de datos. Si está comenzando ahora, esta es la certificación que debe hacer primero y luego la Certificación de Google Advanced Data Analytics.
Certificado profesional de ciencia de datos de IBM – Vale la pena considerar esta certificación de análisis de datos ofrecida por IBM si no desea obtener las certificaciones de Google.
Las mejores certificaciones de análisis de datos – una lista de las principales certificaciones en análisis de datos en el mercado actual.
