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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.
 35 Horas

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.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 7250 € + IVA*

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