Este é o quinto curso do Certificado de Data Analytics do Google. Estes cursos darão a você as habilidades necessárias para se candidatar a cargos empregos de analista de dados de nível inicial. Neste curso, você explorará a etapa de análise do processo de análise de dados. Você aplicará o que aprendeu até agora na análise para interpretar os dados coletados. Você aprenderá como organizar e formatar seus dados usando planilhas e SQL para ajudar você a observar e interpretar os dados de diferentes maneiras. Você também descobrirá como fazer cálculos complexos sobre seus dados para cumprir os objetivos de negócios. Você aprenderá a usar fórmulas, funções e consultas SQL conforme você realiza suas análises. Os analistas de dados do Google vão instruir e oferecer maneiras práticas de realizar tarefas comuns de analistas de dados com as melhores ferramentas e recursos.
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이 강좌에 대하여
Nenhuma experiência anterior com planilhas ou análise de dados é necessária. Tudo que você precisa é ter nível médio de matemática
배울 내용
Falar sobre a importância de organizar os dados antes da análise, fazendo referência a classificações e filtros
Compreender o que implica a conversão e formatação de dados
Usar funções e sintaxe para criar consultas SQL para combinar dados de múltiplas tabelas de banco de dados
Descrever o uso das funções para realizar cálculos básicos nos dados usando planilhas
귀하가 습득할 기술
- Cálculos de dados
- análise de dados
- Agregação de dados
- Planilha
- SQL
Nenhuma experiência anterior com planilhas ou análise de dados é necessária. Tudo que você precisa é ter nível médio de matemática
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Google Career Certificates are part of Grow with Google, an initiative that draws on Google's 20-year history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. Through programs like these, we aim to help everyone– those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
Como organizar os dados para iniciar a análise
Com os dados organizados, fica muito mais fácil usá-los na sua análise. Durante essa parte do curso, você aprenderá a importância de organizar os dados através da classificação e filtragem. Você conhecerá esses processos tanto nas planilhas quanto nas consultas SQL à medida que continua a preparar seus dados para análise.
Formatação e ajustes de dados
Quanto mais você se aproxima da análise dos dados, mais quer que eles estejam formatados e prontos. Durante essa parte do curso, você aprenderá sobre como converter e formatar dados, incluindo como as consultas SQL podem ajudar a combinar dados. Você também entenderá a importância do feedback e apoio dos colegas e como isso pode gerar novas aprendizagens para aplicar ao seu trabalho.
Como agregar dados para análise
Como parte da sua análise, muitas vezes você precisará combinar dados para obter insights e concretizar os objetivos da empresa. Nessa parte do curso, você conhecerá as funções, procedimentos e a sintaxe envolvida na combinação, ou agregação, dos dados. Você aprenderá como fazer isso a partir de várias células nas planilhas e de várias tabelas de banco de dados através de consultas SQL.
Como realizar cálculos de dados
Cálculos são uma das tarefas mais comuns que os analistas de dados concluem durante a análise. Nesta parte do curso, você explorará fórmulas, funções e tabelas dinâmicas em planilhas e consultas no SQL, o que ajudará em seus cálculos. Você também aprenderá sobre os benefícios de usar SQL para gerenciar tabelas temporárias.
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자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 수료 과정을 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
O que é Data Analytics?
Por que começar uma carreira em Data Analytics?
Por que se inscrever no Certificado de Data Analytics do Google?
Que experiência é necessária?
Você precisa ter bons conhecimentos em matemática para conseguir este certificado?
Quais ferramentas e plataformas são ensinadas no currículo?
Qual plataforma de “planilha” será ensinada?
Você precisa fazer cada curso em ordem?
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