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Temario del curso

Introducción

Descripción general de Tableau Prep Builder

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

Comprender el 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 diferentes 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 estructuración de datos

  • Identificación y manejo de valores nulos y datos faltantes.
  • División, renombrado y unión de campos.
  • Aplicación de filtros y agrupamiento de datos para el análisis.

Transformaciones básicas de datos

  • Aplicación de pivotados, despivotados y agregaciones.
  • Ejecución de uniones y uniones horizontales entre conjuntos de datos.
  • Uso del Intérprete de Datos para la limpieza automática.

Combinación de datos de múltiples fuentes

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

Creación de campos calculados

  • Cálculos básicos (funciones aritméticas, de texto y fecha).
  • Funciones lógicas (IF, CASE) para 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 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 geográfico 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 elementos visuales del mapa (color, tamaño, detalle).

Uso de capas de mapas

  • Agregado de capas de datos a los mapas para obtener información más profunda.
  • 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 rellenados y mapas de densidad

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

Características avanzadas del mapa

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

Ejercitación práctica: preparación 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 integral con mapas utilizando los datos preparados.

Casos de estudio y escenarios del mundo real

  • Resolución de desafíos empresariales mediante Tableau Prep y mapeo.
  • 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 objetivo

  • Analistas de datos.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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