Hace poco tiempo, utilicé el programa de apoyo para certificaciones de nuestra empresa y completé el curso para obtener la certificación profesional de Google Analytics.
Te presento un resumen de lo que aprendí, mis impresiones al tomar el curso, el nivel de dificultad y más.
¿Qué es la certificación profesional de Google Analytics?
Es un programa de aprendizaje en línea ofrecido por Google donde aprendes desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de análisis de datos, dividido en 8 cursos en total.
- Cómo realizar análisis de datos
- Cómo organizar datos de análisis
- Uso de hojas de cálculo
- Organización de datos mediante SQL
- Creación de visualizaciones con Tableau
- Uso de R Markdown
Y mucho más; cubrimos una gama bastante amplia de habilidades.
La recomendación es "10 horas por semana durante aproximadamente 6 meses", pero avancé a un ritmo más lento y completé el curso en aproximadamente 4 meses. Creo que si te concentras, puedes obtenerlo en un período aún más corto.
El curso se realiza a través de la plataforma Coursera, con un plan de suscripción mensual. De vez en cuando hay campañas de acceso gratuito, así que también te recomendamos estar atento a esas oportunidades.
Hay un período de prueba de una semana, así que puedes usarlo para determinar si puedes seguir el curso correctamente. Ten cuidado: después de que expire el período de prueba, la renovación continúa automáticamente.
Puedes registrarte e comenzar inmediatamente desde la página de Coursera "Certificación profesional de analítica de datos de Google".
Flujo de aprendizaje
La estructura tiene múltiples módulos por cada curso. Debes completar todos los materiales (videos, documentos, etc.) y realizar las pruebas de cada módulo. Una vez que superes todas las tareas de los cursos, se emite tu certificado de finalización.
Los documentos también incluyen enlaces a herramientas relacionadas y materiales externos, lo que es útil para profundizar en tu comprensión. Sin embargo, si intentas examinar todo detenidamente, nunca tendrás tiempo suficiente, así que anotaba términos y enlaces para consultarlos más tarde y continuaba avanzando.
¡Con este método, puedes aprobar el examen sin problemas!
Hay mucho volumen de contenido, así que me salvó el hecho de que pueda cambiar el estado a «Completado» en el momento que quiera.
Acerca de la dificultad del curso
Cuando oyes mencionar «SQL» o «R», te intimida un poco, pero como lo explican desde el principio de forma muy detallada, no es tan difícil como parece.
Si lees bien el material, puedes aprobar el examen, y si no alcanzas la calificación, hay reintentos disponibles. Es un diseño muy considerado.
El examen de repaso final tiene un límite de intentos por día, pero el límite se reinicia después de 24 horas, así que en realidad puedes hacer intentos ilimitados.
Aparecen herramientas con las que normalmente no trabajas, como BigQuery, Tableau y RStudio, pero también se explica desde la instalación hasta cómo usarlas, así que no hay de qué preocuparse.
Además, las herramientas que se usan en el aprendizaje están diseñadas para funcionar de forma gratuita, por lo que no tienes que gastar dinero más allá del suscripción mensual de Coursera. Muy económico.
Por otro lado, lo que me pareció difícil fue la función de traducción.
El material es básicamente en inglés. Por supuesto, los videos, documentos y exámenes tienen función de traducción, y la precisión es bastante alta, pero ocasionalmente palabras con significados similares se traducen a la misma palabra en japonés.
En las preguntas de opción múltiple, no es raro encontrar dos opciones que parecen idénticas a primera vista, lo que presenta otra capa adicional de dificultad.
Descripción de cada curso que realizarás
Después de esta larga introducción, ahora te presentaré el contenido de aprendizaje de cada curso.
【Curso 1: Los datos están en todas partes】 Como es la primera vez, este es un curso principalmente teórico donde aprenderás los fundamentos del análisis de datos. Aprenderás cómo piensan los analistas de datos y todo el proceso que siguen para realizar análisis. El contenido que aprendas aquí será la base para el aprendizaje a partir del Curso 2.
【Curso 2: Hacer preguntas para tomar decisiones basadas en datos】 Se enfoca en las "preguntas" clave para profundizar en los desafíos que necesitas resolver. Aprenderás métodos de entrevista, comunicación efectiva y cómo compartir resultados de análisis.
¡Ahora comienza el aprendizaje práctico! Aprenderás funciones básicas de hojas de cálculo, tipos de errores comunes y otros conocimientos que se usan frecuentemente en el trabajo real.
Es un curso que progresa bastante rápidamente.
【Curso 3: Preparar datos para exploración】 Es la etapa de preparación de datos para análisis. Aprenderás sobre la estructura de datos y métodos de recopilación, y comprenderás el concepto de "datos limpios" que es fundamental para el Curso 4. Además de hojas de cálculo, también trabajarás con manipulación de datos usando SQL en BigQuery. Este es el primer punto difícil del curso.
Te recomendamos que avances lentamente pero con comprensión, ya que si no dominas bien los fundamentos, tendrás dificultades más adelante.
【Curso 4: Convertir datos "sucios" en datos "limpios"】
Aprenda los métodos esenciales de limpieza de datos para mejorar la precisión del análisis.
Comprenda por qué es necesaria la limpieza y qué sucede al analizar datos sin procesar. Luego, practique la limpieza de datos utilizando hojas de cálculo y BigQuery.
Aparecen muchas funciones y consultas, así que fue bastante desafiante.
【Curso 5: Analizar datos y obtener respuestas】
Practique los procesos de «preparación de datos» y «limpieza» que ha aprendido hasta ahora, procesando datos de manera activa. Esta es la fase central del programa, donde filtra datos según condiciones específicas, calcula promedios y, a través de diversos cálculos, descubre hechos ocultos y tendencias en los datos.
【Curso 6: Compartir datos mediante visualización de datos】
Aprenda a visualizar datos con Tableau y compartirlos de manera efectiva. Aunque seguí las instrucciones del video, frecuentemente surgían errores que impedían que los cambios se reflejaran, lo que me resultó muy difícil.
Aunque la herramienta debería ser intuitiva sin requerir conocimientos especializados, honestamente no tengo confianza en dominarla completamente...
【Curso 7: Análisis de datos y lenguaje R】
Aquí es donde finalmente aparece el análisis de datos usando lenguaje R. Como comienza con la instalación de R, si sigue los materiales de estudio, no debería encontrar obstáculos. Sin embargo, cuando entra en las fases de análisis y visualización, términos y conceptos desconocidos aparecen constantemente, así que tenga cuidado.
La gama de visualizaciones que se pueden crear se expande más allá de Tableau, y resulta muy satisfactorio una vez que dominas estas nuevas capacidades. Lo que más me atrajo fue poder completar la creación de reportes enteramente en R.
Personalmente, fue el curso más disfrutable de todos.
【Curso 8: Proyecto final como consolidación del aprendizaje】
¡Finalmente, el punto culminante! Aplicarás todos tus conocimientos anteriores para enfrentarte solo a un análisis de datos. A través de varios casos de estudio, crearás tu propio resultado personalizado.
La segunda mitad del curso se enfoca principalmente en temas de empleabilidad como analista de datos. Puedes aprender observando escenas simuladas de entrevistas, pero como la atmósfera difiere de las entrevistas japonesas, es mejor verlo como referencia solamente. Honestamente, yo apenas lo miré.
Conclusión
Después de esta larga presentación, ¿qué te parece?
He condensado puntos que personalmente me hubiera gustado conocer antes de comenzar el curso, sin revelar detalles del contenido principal.
Mi impresión honesta después de completar el curso es que es una credencial accesible para quienes sin experiencia previa buscan ingresar o cambiar de carrera hacia la industria web. Aunque es posible que rara vez uses estas herramientas en tu trabajo diario en una agencia de producción, la verdad es que es mucho mejor poder hacer análisis de datos que no poder hacerlo.
Incluso con herramientas que no usas normalmente, se explica cuidadosamente desde la implementación hasta los usos básicos, por lo que hasta los principiantes de la industria web pueden aprender con confianza. Sin embargo, es posible que los que deseen profundizar en aplicaciones más avanzadas sientan que es un poco insuficiente. Aunque la credencial de «Google Analytics Professional Certificate» no tiene una visibilidad particularmente alta, el hecho de que puedas demostrar públicamente que posees habilidades de análisis de datos certificadas por Google es un gran beneficio.
Si te interesa, podrías comenzar con una prueba gratuita.
¡Director en ascenso desde la incorporación como recién graduado, actualmente en plena lucha! Aspirando a ser un talento versátil que domine todos los campos, desde el diseño hasta la gestión de publicidad. Mientras busco una dirección inteligente en el trabajo, en mi vida privada disfruto de la vida de reclusión en una fortaleza llamada hogar. Tengo una pasión por el anime.
Handa
Director Web / Incorporado en 2022