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Temario del curso
1. Introducción al uso avanzado de Spotfire Analyst
- Objetivos y contenido del curso
- Descripción general de la arquitectura de Spotfire
- Diferencias entre Spotfire Analyst y el cliente web de Spotfire
- Buenas prácticas para el análisis avanzado de datos
2. Descripción general del servidor y entorno de Spotfire
- Componentes principales de la plataforma Spotfire
- Conexión al servidor de Spotfire
- Autenticación y gestión de roles de usuario
- Configuración de preferencias personales del usuario
3. Navegación por el cliente web de Spotfire
- Uso del reproductor web
- Apertura y distribución de análisis
- Empleo de marcadores y filtros
- Gestión del contenido personal y compartido
4. Gestión de bibliotecas y recursos de información
- Estructura y organización de las bibliotecas
- Publicación de análisis en la biblioteca
- Control de versiones y administración del contenido
- Asignación y gestión de permisos y derechos de acceso
5. Colaboración y compartición segura de contenidos
- Difusión de análisis entre equipos de trabajo
- Definición de roles de usuario y controles de acceso
- Orientación a la colaboración en flujos de trabajo grupales
- Prácticas recomendadas para compartir datos con seguridad
6. Creación de vínculos de información y acceso a datos empresariales
- Conceptos básicos sobre el Diseñador de Información
- Diseño e implementación de vínculos de información
- Conexión con bases de datos relacionales
- Trabajo con múltiples fuentes de datos simultáneas
- Optimización del rendimiento al recuperar datos
7. Preparación avanzada de los datos
- Transformación y limpieza de los conjuntos de datos
- Técnicas de manipulación eficiente de los datos
- Gestión de columnas calculadas en el flujo de datos
- Conversión entre formatos planos y normalizados de datos
- Fusión y asociación múltiple entre tablas de datos
8. Visualizaciones avanzadas
- Diseño e implementación de gráficos y paneles sofisticados
- Aplicación de mapas temáticos para el análisis geográfico
- Elaboración de diagramas de dispersión, cajas y diagramas térmicos
- Creación de representaciones visuales jerárquicas
- Aplicación de filtros interactivos y análisis con desglose jerárquico
- Consejos para el diseño estéticamente atractivo de visualizaciones
9. Análisis avanzado mediante expresiones personalizadas
- Incorporación y uso de valores calculados o fórmulas propias
- Aplicación de funciones OVER para agregaciones temporales
- Utilización de expresiones anidadas complejas
- Ejecución de cálculos a medida según necesidades específicas del negocio
- Creación y uso de métricas dinámicas cambiantes en tiempo real
- Optimización en la ejecución eficiente de múltiples expresiones matemáticas
10. Creación de paneles interactivos y dinámicos
- Configuración e implementación de controles de propiedades del panel
- Uso adecuado de parámetros o filtros basados en entradas manuales
- Aplicación de mecanismos de filtrado adaptativo y fluido
- Gestión dinámica de propiedades del documento principal
- Promoción de una interacción directa entre el usuario y los elementos visuales del panel
11. Integración con entornos computacionales estadísticos
- Introducción a funciones matemáticas especializadas integradas en Spotfire
- Conexión práctica entre el ecosistema de R y las aplicaciones de Spotfire
- Ejecución segura de secuencias de comandos desarrolladas con lenguaje R
- Uso del motor estadístico TERR para análisis cuantitativos y predictivos
- Automatización de ciclos completos en modelos computacionales complejos.
12. Relaciones entre conjuntos de datos y modelado predictivo
- Identificación y evaluación meticulosa de conexiones lógicas y matemáticas entre fuentes de información distintas
- Evaluación rigurosa de asociaciones estadísticas básicas y modelos de regresión funcionales.
- Introducción a principios generales para la creación de algoritmos predictivos operativos
- Formación de estructuras completas orientadas al desarrollo sistemático de predicciones empresariales.
- Aplicación rigurosa y verificación continua del nivel de acierto observado por los modelos.
13. Análisis multivariante de los datos disponibles
- Evaluación detallada y exploración estructurada del volumen complejo de información multidimensional existente.
- Empleo práctico de metodologías computacionales conocidas como algoritmos de agrupamiento o clustering.
- Ejecución precisa y eficiente del método estadístico PCA para reducción ordenada y clasificación espacial fiable.
- Detección puntual y análisis de patrones ocultos o secuencias recurrentes en los conjuntos analizados.
- Búsqueda automatizada e identificación oportuna de valores atípicos fuera del rango común de varianza esperada.
14. Optimización del rendimiento y solución proactiva a posibles fallas técnicas
- Mejora sistemática en el tiempo de carga general así como en la velocidad percibida por los usuarios al consultar paneles complejos.
- Gestión óptima del ciclo completo requerido para obtener eficiencia en el procesamiento y acceso a volúmenes grandes de información.
- Estrategias de organización detalladas que facilitan manejar cantidades masivas e intensivas de datos sin degradar la experiencia final del usuario.
- Metodologías precisas para identificar, rastrear y remediar diversos inconvenientes funcionales o errores frecuentemente detectados al utilizar Spotfire habitualmente.
- Consejos constantemente recomendados por expertos para mantener un funcionamiento óptimo en todos los flujos lógicos creados dentro de la plataforma analítica.
15. Buenas prácticas estándar y aplicaciones reales del entorno actual
- Directrices estéticas y técnicas fundamentales para construir interfaces visuales atractivas pero funcionalmente impecables.
- Representación ilustrativa de escenarios comunes que ocurren en la aplicación profesional regular del software propuesto.
- Sugerencias detalladas para garantizar una estructura organizativa sólida basada en protocolos de gobernanza institucional así como criterios claros de seguridad integral.
- Ejemplos prácticos concretados mediante estudios reales y situaciones representativas tomadas del ámbito diario del trabajo corporativo.
16. Recapitulación final con sesión interactiva de aplicación directa
- Repaso pausado y exhaustivo sobre los fundamentos técnicos aprendidos a lo largo del ciclo formativo.
- Ejercicios integradores que permiten construir soluciones completas empleando recursos de múltiples categorías expuestas previamente.
- Diálogo fluido e intercambio franco entre instructores y estudiantes para eliminar inquietudes o aclarar conceptos poco claros durante el periodo final de clase.
- Menciones precisas sobre fuentes educativas complementarias, lecturas obligatorias sugeridas y recomendaciones para avanzar en los conocimientos futuros del participante.
Requerimientos
- Experiencia previa con Spotfire.
Público objetivo
- Analistas de negocio
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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Reseñas (4)
Profesional y muy práctico, útil para el trabajo diario
Jozefin Rekasi - SC Automobile Dacia SA
Curso - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Traducción Automática
Me gustó el estilo de Pablo, el hecho de que abordara muchos temas, desde el diseño de informes y la personalización con HTML hasta la implementación de algoritmos de ML simples. El equilibrio entre información teórica y ejercicios fue muy bueno. Pablo cubrió todos los temas que me interesaban y dio respuestas completas a mis preguntas.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Curso - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Traducción Automática
Conocer con mayor profundidad la aplicación
LUIS IGNACIO GOMEZ SAZO - Industria De Conjuntos Mecanicos Aconcag
Curso - Advanced Analytics with TIBCO Spotfire
La voluntad por parte del locutor a explicar y que uno entendiera todo.
