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Temario del curso

Introducción

Resumen de Tableau Prep Builder

  • ¿Qué es Tableau Prep Builder?
  • Características clave y beneficios para la preparación de datos
  • Descripción general de la interfaz y navegación

Comprensión del rol de Prep Builder en el ecosistema de Tableau

  • Integración con Tableau Desktop y Tableau Server
  • Flujo de trabajo en el análisis y la visualización de datos

Tipos de conexiones de datos

  • Conexión a fuentes de datos en la nube (Google Sheets, AWS, etc.)
  • Conexión a archivos locales (Excel, CSV, bases de datos)
  • Comprensión de diferentes formatos de datos y tipos de almacenamiento

Gestión de conexiones de datos

  • Configuración de opciones de almacenamiento de datos
  • Gestión de conexiones de datos en tiempo real frente a datos extraídos

Limpieza y conformación de datos

  • Identificación y manejo de valores nulos y datos faltantes
  • División, renombrado y fusión de campos
  • Aplicación de filtros y agrupación de datos para análisis

Transformaciones básicas de datos

  • Aplicación de pivotes, despivotamientos y agregaciones
  • Ejecución de uniones y uniones entre conjuntos de datos
  • Uso del Interpretador de datos para limpieza automática

Combinación de datos de múltiples fuentes

  • Unión de datos en diferentes formatos (nube, local, bases de datos)
  • Mezcla y fusión efectiva de conjuntos de datos
  • Ejecución de uniones completas, internas, izquierdas y derechas

Combinaciones avanzadas

  • Uso de relaciones para vincular conjuntos de datos
  • Comprensión de las diferencias entre uniones y mezclas

Creación de campos calculados

  • Cálculos básicos (funciones aritméticas, de cadena y de fecha)
  • Funciones lógicas (SI, CASO) para la manipulación de datos

Ejecución de operaciones

  • Agregación de datos (suma, promedio, mínimo, máximo)
  • Creación de campos calculados dinámicos y su aplicación a conjuntos de datos
  • Cálculos personalizados según requisitos específicos

Publicación en Tableau Server y Tableau Online

  • Pasos para publicar datos preparados para su análisis
  • Programación de actualizaciones para datos publicados

Gestión de actualizaciones de datos

  • Refresco de fuentes de datos en Tableau Prep Builder
  • Automatización de actualizaciones del flujo de trabajo y ejecución de scripts

Comprensión de datos geográficos

  • Roles geográficos en Tableau (país, ciudad, códigos postales, etc.)
  • Preparación de datos para mapeo (datos de latitud/longitud, geocodificación)

Construcción de mapas básicos

  • Creación de mapas simples con datos geográficos
  • Personalización de visuales de mapas (color, tamaño, detalle)

Uso de capas de mapas

  • Agregación de capas de datos a mapas para obtener insights más profundos
  • Creación de interacciones y filtros en mapas

Trabajo con geografías personalizadas

  • Importación de archivos de formas personalizados (por ejemplo, datos regionales o demográficos)
  • Proyección de datos utilizando divisiones geográficas no estándar

Creación de mapas de relleno y mapas de densidad

  • Visualización de la densidad de datos en diferentes regiones
  • Creación de mapas geográficos de relleno basados en campos específicos

Características avanzadas de mapas

  • Creación de mapas de doble eje para insights mejorados
  • Uso de capas y filtros de mapas para crear visualizaciones geográficas interactivas

Preparación práctica de datos y creación de mapas

  • Combinación de datos de fuentes en la nube y su transformación
  • Creación de campos calculados y operaciones en Prep Builder
  • Construcción de un panel de mapa integral utilizando datos preparados

Estudios de caso y escenarios del mundo real

  • Resolución de desafíos empresariales mediante Tableau Prep y mapas
  • Construcción de un pipeline de datos, desde la conexión hasta la visualización

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de datos, incluidos formatos de datos (por ejemplo, CSV, Excel) y almacenamiento
  • Familiaridad con el uso de computadoras y la navegación en interfaces de software

Público objetivo

  • Analistas de datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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