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Temario del curso

Introducción

Visión general de Tableau Prep Builder

  • ¿Qué es Tableau Prep Builder?
  • Características principales y ventajas 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 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 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 preparación de datos

  • Identificación y tratamiento de valores nulos y datos faltantes
  • División, renombrado y fusión de campos
  • Aplicación de filtros y agrupación de datos para el análisis

Transformaciones básicas de datos

  • Aplicación de pivotamientos, despivotamientos y agregaciones
  • Ejecución de uniones y uniones horizontales entre conjuntos de datos
  • Uso del intérprete de datos para la limpieza automática

Combinación de datos procedentes de varias fuentes

  • Unión de datos entre distintos formatos (nube, local, bases de datos)
  • Integración y fusión eficaz 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 e integración (blends)

Creación de campos calculados

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

Ejecución de operaciones

  • Agregación de datos (suma, media, mínimo, máximo)
  • Creación de campos calculados dinámicos y aplicación a conjuntos de datos
  • Cálculos personalizados en función de requisitos específicos

Publicación en Tableau Server y Tableau Online

  • Pasos para publicar los datos preparados para el análisis
  • Planificación de actualizaciones para los datos publicados

Gestión de actualizaciones de datos

  • Actualización de las 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 mapas (datos de latitud/longitud, geocodificación)

Construcción de mapas básicos

  • Creación de mapas sencillos con datos geográficos
  • Personalización visual de los mapas (color, tamaño, detalle)

Uso de capas de mapa

  • Añadido de capas de datos a los mapas para obtener perspectivas más profundas
  • Creación de interacciones y filtros en mapas

Trabajo con geografías personalizadas

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

Creación de mapas rellenos y mapas de densidad

  • Visualización de la densidad de los datos a través de regiones
  • Creación de mapas geográficos rellenos basados en campos específicos

Funciones avanzadas de mapa

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

Preparación práctica de datos y creación de mapas

  • Combinación de datos procedentes de fuentes en la nube y transformación de los mismos
  • Creación de campos calculados y ejecución de operaciones en Prep Builder
  • Construcción de un panel integral con mapas mediante los datos preparados

Casos de estudio y escenarios del mundo real

  • Resolución de desafíos empresariales utilizando Tableau Prep y mapas
  • Creación de un flujo de trabajo 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.
  • Habilidad para utilizar un ordenador y navegar por las interfaces de software.

Público objetivo

  • Analistas de datos.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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