Trabajar con documentos implica hacer pequeñas correcciones a ellos día a día. Ocasionalmente, la tarea se realiza casi automáticamente, especialmente cuando es parte de tu rutina diaria. Sin embargo, en otras ocasiones, trabajar con un documento inusual como una Cotización de Fotografía puede llevar tiempo valioso solo para realizar la investigación. Para asegurarte de que cada operación con tus documentos sea sin problemas y rápida, necesitas encontrar una herramienta de modificación óptima para este tipo de trabajos.
Con DocHub, puedes aprender cómo funciona sin perder tiempo en averiguarlo todo. Tus herramientas están dispuestas ante tus ojos y son fácilmente accesibles. Esta herramienta en línea no necesita ningún tipo de antecedentes - capacitación o experiencia - de los usuarios. Está lista para trabajar incluso cuando no estás familiarizado con el software que se utiliza típicamente para producir Cotización de Fotografía. Crea, edita y comparte documentos fácilmente, ya sea que los manejes todos los días o estés abriendo un nuevo tipo de documento por primera vez. Toma momentos encontrar la manera de trabajar con Cotización de Fotografía.
Con DocHub, no hay necesidad de investigar diferentes tipos de documentos para aprender a editarlos. Ten todas las herramientas esenciales para modificar documentos a mano para agilizar tu gestión de documentos.
TONY: Este video es parte de el certificado de Análisis de Datos de Google, que te proporciona habilidades listas para el trabajo para comenzar o avanzar en tu carrera en análisis de datos. Obtén acceso a ejercicios de práctica, cuestionarios, foros de discusión, ayuda para la búsqueda de empleo, y más en Coursera y puedes obtener tu certificado oficial. Visita grow.google/datacert para inscribirte en la experiencia de aprendizaje completa hoy. [MÚSICA SONANDO] ORADOR: ¿Puedes adivinar cuánto cuesta a las empresas cada año los datos inexactos o malos? Miles de dólares, millones, ¿miles de millones? Bueno, según IBM, el costo anual de los datos de mala calidad es de $3.1 billones solo en EE. UU. Eso son muchos ceros. Ahora, ¿puedes adivinar la causa número uno de los datos de mala calidad? No es una nueva implementación de sistema o un fallo técnico de computadora. El factor más común es en realidad el error humano. Aquí hay una hoja de cálculo de una oficina de abogados. Muestra a los clientes, los servicios legales que compraron, el número de orden de servicio, cuánto pagaron y el método de pago. Los datos sucios pueden ser el resultado