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