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Business Analytics 2

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Business Analytics 2

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Agotado

Agotado

Un curso para adentrar en temas avanzados de la analítica y visualización de datos a partir de fuentes diversas en escenarios donde la automatización y la agilidad son claves. Se exploran a detalle los procesos esenciales de preparación de datos, mejores prácticas y consolidación de productos de analítica de datos.

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Descripción del curso

Un curso para adentrar en temas avanzados de la analítica y visualización de datos a partir de fuentes diversas en escenarios donde la automatización y la agilidad son claves. Se exploran a detalle los procesos esenciales de preparación de datos, mejores prácticas y consolidación de productos de analítica de datos.

Contenidos

Tema 1. Importación de datos con Knime

  • Importación de archivos
  • Importación de bases de datos
  • Importación de sistemas empresariales (mediante APIs)
  • Revisión de calidad de datos
  • Joins (combinación de fuentes)
  • Concatenamiento de fuentes

Tema 2. Transformación de datos con Knime

  • Ordenamiento y filtrado
  • Cambios en filas
  • Cambios en columnas
  • Creación de nuevos campos basados en reglas
  • Variables de tiempo
  • Variables de archivos
  • Ciclos y recursión

Tema 3. Automatización de ETL con Knime

  • Cargar datos a un archivo
  • Exportar datos a un servicio en la nube
  • Correr flujos de trabajo con solo un click
  • Gestión de errores
  • Encapsulamiento de sub-flujos
  • Anotaciones
  • Metanodos y mejores prácticas

Tema 4. Visualizaciones avanzadas en Tableau y Power BI

  • Dashboards interactivos con transiciones animadas
  • Extensiones de Tableau y visuales adicionales de Power BI
  • Paginado en Tableau
  • Historias en Tableau
  • Esconder contenedores o visuales
  • Gráfico de cascada (waterfall)
  • Gráfico de flujo (sankey)
  • Gráfico de embudo (pipeline)
  • Gráfico de velocímetro (gauge)
  • Gráfico de tendencia con ranking

Tema 5. Cálculos avanzados en tableau

  • Nivel de detalle (FIXED, INCLUDE, EXCLUDE)
  • Métricas de comparación con periodos anteriores
  • Gestión de parámetros dinámicos
  • Valores nulos (IFNULL, ISNULL, ZN)
  • Cálculos de referencia (WINDOW_AVG, LOOKUP, ATTR)

Tema 6. Minería de datos con Knime

  • Árboles de decisión
  • Clustering
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Visualización y mejoras de modelos de predicción

 

Información adicional

Fecha de inicio

Área de formación

Sistemas de información

Modalidad

Virtual en vivo

Duración

16 horas

Nivel de complejidad

Intermedio

Perfil de ingreso

Estudiantes con conocimiento intermedio de herramientas de visualización de datos como Power BI o Tableau (preferiblemente ambas), y conocimiento básico de SQL y Excel, que deseen fortalecer las habilidades en herramientas de gestión y visualización de datos.
Lo anterior o el curso de business Analytics 1.

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