Temario del curso
Introducción
- Descripción general de AWS QuickSight.
- Conceptos básicos sobre Amazon Web Services y QuickSight.
Primeros pasos con AWS QuickSight
- Creación de una cuenta en Amazon Web Services y QuickSight.
- Comprensión del flujo de trabajo típico en QuickSight.
- Navegación por la interfaz gráfica de usuario de QuickSight.
Preparación de los datos en QuickSight
- Principios básicos de preparación de información en QuickSight.
- Diferencias entre SPICE y consultas directas a la base de datos.
- Cómo subir e importar datos al sistema.
- Manejo de columnas y campos individuales.
- Explicación sobre los campos calculados, funciones matemáticas y operadores utilizables.
- Incorporación de campos calculados a partir de cadenas textuales en proyectos.
- Métodos para extraer información relevante de cadenas de texto.
- Uso de funciones condicionales dentro del procesamiento de datos.
- Generación de campos calculados a partir de valores numéricos.
- Inclusión y manejo de filtros diversos en el análisis realizado.
Análisis e interpretación visual de datos
- Diferencias esenciales entre preparar información y analizarla rigurosamente.
- Formación del análisis estructurado a partir de los datos aportados.
- Diseño e implementación de elementos visuales.
- Conceptos clave acerca de dimensiones y medidas estadísticas.
- Incorporación de conjuntos de información adicionales al proyecto actual.
- Formateo, agregación e indicadores de granularidad en los datos analizados.
- Ajuste estético y funcional de las representaciones visuales creadas.
- Diseño y construcción de narrativas gráficas junto con mapas de árbol.
- Incorporación sistemática de filtros específicos y tablas explicativas.
- Adición de indicadores clave (KPI) que resuman la información analizada.
Exportación e intercambio de datos generados
- Explicaciones sobre el proceso de actualización y programación del refresco automático.
- Exportación exitosa de información estructurada en formatos estándar como .csv.
- Inclusión de nuevos usuarios dentro del ámbito autorizado del proyecto.
- Compartir conjuntos de datos, reportes y análisis elaborados previamente.
- Diseño e implementación de paneles de control interactivos para distribuir la información resultante.
Uso de bases de datos como fuentes informativas principales
- Configuración y puesta en marcha de entornos base de datos.
- Generación práctica de ejemplos informativos que puedan ser utilizados en el aprendizaje.
- Conexión establecida entre QuickSight y las bases de datos existentes.
- Incorporación de conjuntos de datos mediante SPICE para su posterior uso.
- Implementación exitosa del mecanismo de consultas externas a la base de datos.
- Generación e inclusión coordinada tanto de campos calculados como de estructuras de consulta avanzadas.
- Aplicaciones concretas y beneficios derivados del empleo de sistemas NoSQL en este contexto.
Conclusión y próximos pasos recomendados
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre el análisis de datos
Público objetivo
- Analistas de datos
- Cualquier persona interesada en el análisis y la visualización de datos
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales
Reseñas (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
Traducción Automática
muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
Traducción Automática
