Temario del curso
Introducción a Datameer
- Descripción general de la plataforma y la arquitectura de Datameer.
- Capacidades nativas de la nube e integración con Snowflake.
- Navegación por el espacio de trabajo y la interfaz de usuario de Datameer.
Conexión y exploración de datos
- Agregar y administrar conexiones (Snowflake, S3, RDBMS).
- Importar conjuntos de datos y trabajar con esquemas.
- Explorar conjuntos de datos de forma visual con Workbench y Explorations.
Transformación y preparación de datos
- Creación de proyectos: flujos de trabajo visuales y basados en SQL.
- Aplicación de filtros, uniones, uniones de todos (UNION) y agrupamientos.
- Uso de funciones y expresiones integradas.
- Control de versiones y linaje de transformaciones.
Colaboración y gobernanza de datos
- Intercambio de proyectos y roles de usuario.
- Etiquetado y organización de conjuntos de datos.
- Gestión de metadatos y creación de glosarios.
Visualización e informes
- Creación de tableros y widgets visuales.
- Gráficos de barras, circulares, de líneas, sunburst (de explosión solar), entre otros.
- Compartir información clave y exportar resultados.
Casos de uso avanzados
- Automatización de transformaciones con programaciones.
- Técnicas de muestreo y optimización de datos.
- Monitoreo de trabajos y resolución de problemas.
Laboratorios finales y revisión
- Laboratorios prácticos basados en escenarios.
- Repaso de funciones y preguntas y respuestas.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica en tareas de análisis de datos, como filtrar, unir y resumir datos.
- Conocimiento de hojas de cálculo o herramientas de BI (por ejemplo, Excel, Power BI, Tableau).
- Algún conocimiento previo de SQL es útil, pero no es obligatorio.
Público objetivo
- Analistas de datos
- Analistas de negocios
- Profesionales de datos
Testimonios (5)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
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Usó buenos ejemplos, mantuvo un buen ritmo de la capacitación y cubrió la mayoría de los temas
David - McGraw Hill
Curso - Data Preparation with Alteryx
Traducción Automática
muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
Traducción Automática