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Temario del curso
Introducción a Alteryx y al entorno de Designer
- Visión general de la interfaz de Alteryx Designer y el lienzo de flujos de trabajo.
- Configuración de flujos de trabajo, paletas de herramientas y propiedades del flujo.
- Mejores prácticas para guardar, documentar y compartir flujos de trabajo.
Herramientas esenciales de preparación de datos
- Herramientas Input Data (Entrada de datos) y Output Data (Salida de datos): conexión a archivos CSV, Excel y bases de datos.
- Select, Filter, Sort y Browse para inspeccionar rápidamente y depurar datos.
- Ejercicios prácticos: limpieza de un conjunto de datos de ejemplo.
Transformación básica de datos
- Herramienta Formula para campos calculados y lógica condicional.
- Limpieza de datos: manejo de valores nulos, eliminación de espacios innecesarios y estandarización de valores.
- Texto en columnas y análisis de campos delimitados.
Combinación sencilla de datos
- Join (Unión) y Union (Agrupación) para combinar conjuntos de datos.
- Summarize (Resumen) para agregaciones y resumenes operativos.
- Ejercicio práctico: construcción de un flujo ETL de extremo a extremo.
Combinación avanzada y análisis de datos (Nivel intermedio)
- Combina eficazmente múltiples fuentes de datos y formatos de archivo.
- Análisis de datos semiestructurados: conceptos básicos de XML y JSON.
- Técnicas para validar y normalizar datos combinados.
Herramientas analíticas básicas e informes
- Find Replace (Buscar y reemplazar), Cross Tab (Cruzar tablas) y Transpose (Transponer) para reformatear datos.
- Creación de informes sencillos y exportación de resultados.
- Caso práctico: generación de un informe operacional resumido.
Introducción a Macros y reutilización
- Tipos de macros: Macros estándar y cuándo utilizarlas.
- Creación, prueba y empaquetado de una macro reutilizable.
- Implementación de macros dentro de flujos de trabajo para simplificar procesos.
Mejores prácticas para la automatización de flujos de trabajo
- Organización de flujos de trabajo mediante contenedores y anotaciones.
- Gestión de errores, registro de actividades (logging) y consideraciones sobre programación de tareas.
- Ejercicio práctico: automatización de una tarea recurrente de preparación de datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de datos y hojas de cálculo.
- Familiaridad con formatos de archivos CSV y Excel.
- Habilidades básicas de pensamiento analítico y resolución de problemas.
Público objetivo
- Analistas de datos y analistas de negocio.
- Profesionales en procesos ETL y personal operativo.
- Usuarios responsables de automatizar tareas rutinarias de datos.
14 Horas
Testimonios (1)
Lo interactivo que es