Temario del curso
Introducción
- Presentación general de Tableau.
- Noções básicas sobre Python, R y SQL.
Primeros pasos
- Configuración del entorno de desarrollo.
- Principios clave de la integración entre distintas herramientas software.
Análisis de datos con Python
- Noções básicas y conceptos esenciales del lenguaje Python.
- Incorporación de librerías y carga de conjuntos de datos.
- Limpieza y preparación de la información.
- Normalización y formateo de los datos.
- Análisis exploratorio para detectar patrones iniciales.
- Ejecución de técnicas de regresión estadística.
- Diseño, ejecución y evaluación de modelos predictivos.
- Técnicas para la visualización eficaz de los datos.
Análisis de datos con R
- Noções básicas sobre el lenguaje R y sus aplicaciones programáticas.
- Preparación y organización óptima de la información a procesar.
- Manejo adecuado y clasificación del material estadístico dentro de R.
- Aplicación de funciones matemáticas específicas.
- Técnicas avanzadas para el diseño visual de gráficos en R.
Análisis de datos con SQL
- Configuración e inicialización de la base de datos seleccionada.
- Integración básica entre Python y el entorno relacional SQL.
- Vinculación funcional de R al sistema de gestión SQL.
- Aplicación de agregaciones y uniones para la extracción de datos.
- Ejecución de consultas precisas con el fin de obtener información útil.
- Modificación lógica y ajuste estructural de los conjuntos extraídos.
Visualización avanzada mediante Tableau
- Aplicación correcta de las normas de diseño propuestas por la plataforma Tableau.
- Elaboración sistemática de cuadros resumen, tablas analíticas y diagramas variados.
- Incorporación inteligente de técnicas cartográficas en el diseño final.
- Estudio detallado de la interacción entre R y Tableau para realizar regresiones precisas.
- Desarrollo de modelos analíticos avanzados mediante combinaciones conjuntas de R y Tableau.
- Aplicación práctica en múltiples escenarios reales e industrias específicas.
Solución de problemas y errores frecuentes
Resumen final y recomendaciones para la continuidad del proceso formativo.
Requerimientos
- Experiencia práctica previa en análisis de datos (por ejemplo, con Excel).
- Conocimientos básicos sobre conceptos relacionados con bases de datos.
- No se requiere experiencia previa en programación.
Público objetivo
- Analistas de datos.
Formación Corporativa a Medida
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- 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.
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