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Temario del curso

Introducción

  • Descripción general de AWS QuickSight.
  • ¿Qué son AWS y QuickSight?

Primeros pasos con AWS QuickSight

  • Creación de una cuenta de AWS y QuickSight.
  • Comprensión del flujo de trabajo en QuickSight.
  • Navegación por la interfaz de usuario (UI) de QuickSight.

Preparación de datos en QuickSight

  • Comprensión de la preparación de datos en QuickSight.
  • SPICE frente a consultas directas.
  • Carga e importación de datos en QuickSight.
  • Trabajo con columnas y campos.
  • Comprensión de campos calculados, funciones y operadores.
  • Incorporación de campos calculados utilizando cadenas de texto al proyecto.
  • Extracción de información desde cadenas de texto.
  • Uso de funciones condicionales.
  • Creación de campos calculados con valores numéricos.
  • Agregado de distintos filtros a un proyecto.

Análisis y visualización de datos

  • Diferencias entre la preparación y el análisis de datos.
  • Generación del análisis de datos.
  • Creación de elementos visuales.
  • Comprensión de dimensiones y medidas.
  • Agregado de conjuntos de datos adicionales.
  • Formato de campos, agregación y granularidad.
  • Estilo visual de los gráficos.
  • Creación de historias (narrativas) y mapas treemap.
  • Uso de filtros y tablas.
  • Incorporación de indicadores clave de rendimiento (KPI).

Exportación y compartición de datos del proyecto

  • Comprensión de la actualización automática y las actualizaciones programadas.
  • Exportación de los datos del proyecto como archivos .csv.
  • Agregado de usuarios a una cuenta.
  • Compartición de conjuntos de datos y análisis.
  • Creación y compartición de paneles (dashboards).

Uso de bases de datos como fuentes de datos

  • Configuración de una base de datos.
  • Preparación de datos ficticios.
  • Conexión de QuickSight a una base de datos.
  • Importación de datos a SPICE.
  • Importación de datos como consulta.
  • Importación de campos calculados y consultas.
  • Uso de bases de datos NoSQL.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos y comprensión del análisis de datos.

Audiencia objetivo

  • Análisis de datos
  • Cualquier persona interesada en el análisis y la visualización de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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