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Temario del curso

Introducción

Vista general de Tableau Prep Builder

  • ¿Qué es Tableau Prep Builder?
  • Funcionalidades clave y beneficios para la preparación de datos
  • Vista 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 análisis y 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 y tipos de almacenamiento de datos

Gestión de conexiones de datos

  • Configuración de opciones de almacenamiento de datos
  • Gestión de conexiones de datos en vivo frente a extraídas

Limpieza y formación de datos

  • Identificación y manejo 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 rotaciones (pivotes), desrotaciones y agregaciones
  • Ejecución de uniones y unions entre conjuntos de datos
  • Uso del Intérprete de datos para la limpieza automática

Combinación de datos provenientes de múltiples fuentes

  • Unión de datos entre distintos formatos (nube, local, bases de datos)
  • Mezcla y combinación eficaces 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 (blends)

Creación de campos calculados

  • Cálculos básicos (funciones aritméticas, de cadena y de fecha)
  • 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 su aplicación a conjuntos de datos
  • Cálculos personalizados según requisitos específicos

Publicación en Tableau Server y Tableau Online

  • Pasos para publicar datos preparados con fines de 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 del flujo de trabajo y ejecución de scripts

Comprensión de los datos geográficos

  • Roles 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 elementos visuales del mapa (color, tamaño, detalle)

Uso de capas de mapa

  • Agregado de capas de datos a los mapas para obtener mayores perspectivas
  • Creación de interacciones y filtros en el mapa

Trabajo con geografías personalizadas

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

Creación de mapas temáticos y mapas de densidad

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

Características avanzadas de los mapas

  • Creación de mapas de doble eje para obtener perspectivas mejoradas
  • Uso de capas y filtros del mapa para crear visualizaciones geográficas interactivas

Preparación práctica de datos y creación de mapas

  • Combinación de datos provenientes de fuentes en la nube y su transformación.
  • Creación de campos calculados y ejecución de operaciones en Prep Builder.
  • Construcción de un panel de control integral de mapas mediante el uso de datos preparados.

Casos de estudio y escenarios del mundo real

  • Resolución de desafíos empresariales mediante Tableau Prep y mapas.
  • Construcción de una canalización de datos, desde la conexión hasta la visualización.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • Analistas de datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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