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Temario del curso

Introducción

Descripción general de Tableau Prep Builder

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

Comprensión del papel 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 los distintos 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 vivo frente a datos extraídos

Limpieza y estructuración de datos

  • Detección y gestión de valores nulos y datos faltantes.
  • División, renombrado y combinación de campos.
  • Aplicación de filtros y agrupación de datos para el análisis.

Transformaciones básicas de datos

  • Aplicación de girar, invertir y agregaciones.
  • Ejecución de uniones y uniones entre conjuntos de datos.
  • Uso del Intérprete de datos para la limpieza automática.

Combinación de datos procedentes de múltiples fuentes

  • Unión de datos en distintos formatos (nube, local, bases de datos).
  • Fusión e integración efectiva de conjuntos de datos.
  • Ejecución de uniones completas, internas, de izquierda y de derecha.

Combinaciones avanzadas

  • Uso de relaciones para vincular conjuntos de datos.
  • Comprensión de las diferencias entre uniones e integraciones.

Creación de campos calculados

  • Cálculos básicos (funciones aritméticas, de cadenas y de fechas).
  • Funciones lógicas (IF, CASE) para la manipulación de datos.

Ejecución de operaciones

  • Agregación de datos (suma, promedio, mínimo, máximo).
  • Creación de campos calculados dinámicos y 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 los datos publicados.

Gestión de actualizaciones de datos

  • Actualización de fuentes de datos en Tableau Prep Builder.
  • Automatización de actualizaciones de flujo de trabajo y ejecución de scripts.

Comprensión de los datos geográficos

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

Construcción de mapas básicos

  • Creación de mapas simples con datos geográficos.
  • Personalización de la apariencia de los mapas (color, tamaño, detalle).

Uso de capas de mapa

  • Añadido de capas de datos a los mapas para obtener información más profunda.
  • Creación de interacciones y filtros en los mapas.

Trabajo con geografías personalizadas

  • Importación de archivos de forma personalizados (por ejemplo, datos demográficos o regionales).
  • Trazado de datos utilizando divisiones geográficas no estándar.

Creación de mapas de relleno y mapas de densidad

  • Visualización de la densidad de datos en diversas regiones.
  • Creación de mapas geográficos rellenos basados en campos específicos.

Funciones avanzadas de mapas

  • Creación de mapas de doble eje para obtener información mejorada.
  • Uso de capas y filtros de mapa para crear visualizaciones geográficas interactivas.

Preparación de datos y creación de mapas prácticos

  • Combinación de datos procedentes de fuentes en la nube y su transformación.
  • Creación de campos calculados y operaciones en Prep Builder.
  • Construcción de un panel de control de mapas exhaustivo utilizando los datos preparados.

Estudios de caso y escenarios del mundo real

  • Resolución de desafíos empresariales utilizando 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.
  • Habilidad en el uso de ordenadores y navegación por interfaces de software.

Público objetivo

  • Analistas de datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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