Business Analytics 2
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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
Metodología de Aprendizaje:
La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.
La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.
Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.
Información adicional
Fecha de inicio | – |
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Horario | – |
Área de formación | Sistemas de información |
Modalidad | Virtual en vivo |
Duración | 16 horas |
Nivel de complejidad | Intermedio |
Perfil de ingreso | -Conocimientos intermedios 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. |
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