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Temario del curso

Introducción

Vista general de Tableau Prep Builder

  • ¿Qué es Tableau Prep Builder?
  • Características principales y beneficios para la preparación de datos
  • Vista general de la interfaz y navegación

Comprendiendo el rol de Prep Builder en el ecosistema de Tableau

  • Integración con Tableau Desktop y Tableau Server
  • Flujo de trabajo en el análisis y visualización de datos

Tipos de conexiones a los datos

  • Conectarse a fuentes de datos basadas en la nube (Google Sheets, AWS, etc.)
  • Conectarse a archivos locales (Excel, CSV, bases de datos)
  • Comprender diferentes formatos y tipos de almacenamiento de datos

Gestión de conexiones de datos

  • Configuración de opciones de almacenamiento de datos
  • Manejo de conexiones de datos en tiempo real frente a extraídas

Limpieza y estructuración de datos

  • Identificación y manejo de valores nulos y datos faltantes
  • División, renombre y fusión de campos
  • Aplicación de filtros y agrupamiento de datos para el análisis

Transformaciones básicas de datos

  • Aplicación de pivotes, des-pivotes y agregaciones
  • Ejecución de uniones (joins) y uniones (unions) entre conjuntos de datos
  • Uso del interpretador de datos para limpieza automática

Combinación de datos procedentes de múltiples fuentes

  • Uniones de datos entre formatos diferentes (en la nube, locales, bases de datos)
  • Mezcla y fusión efectiva de conjuntos de datos
  • Ejecución de uniones completas, internas, izquierdas y derechas

Combinaciones avanzadas

  • Uso de relaciones para vincular conjuntos de datos
  • Comprensión de las diferencias entre uniones (joins) y mezclas (blends)

Creación de campos calculados

  • Cálculos básicos (funciones aritméticas, de texto y fechas)
  • Funciones lógicas (SI, CASO) para manipulación de datos

Ejecución de operaciones

  • Agregación de datos (suma, promedio, mínimo, máximo)
  • Creación de campos calculados dinámicos y su aplicación a conjuntos de datos
  • Cálculos personalizados según requisitos específicos

Publicación en Tableau Server y Tableau Online

  • Pasos para publicar los datos preparados para análisis
  • Programación de actualizaciones para los datos publicados

Gestión de actualizaciones de datos

  • Actualización de fuentes de datos en Tableau Prep Builder
  • Automatización de actualizaciones del flujo de trabajo y ejecución de scripts

Comprender los datos geográficos

  • Rol geográfico en Tableau (País, Ciudad, Códigos postales, etc.)
  • Preparación de datos para mapeo (latitud/longitud, geocodificación)

Construcción de mapas básicos

  • Creación de mapas simples con datos geográficos
  • Personalización de visualizaciones de mapas (color, tamaño, detalle)

Uso de capas de mapas

  • Agregado de capas de datos a los mapas para obtener mayores insights
  • Creación de interacciones y filtros en el mapa

Trabajo con geografías personalizadas

  • Importación de archivos de forma personalizados (por ejemplo, datos regionales o demográficos)
  • Trazado de datos utilizando divisiones geográficas no estándar

Creación de mapas rellenos y mapas de densidad

  • Visualización de la densidad de datos en diversas regiones
  • Creación de mapas geográficos rellenos basados en campos específicos

Funciones avanzadas de mapas

  • Creación de mapas de doble eje para obtener mayores insights
  • Uso de capas y filtros en los mapas para crear visualizaciones geográficas interactivas

Ejercicio práctico de preparación de datos y creación de mapas

  • Combinación de datos procedentes de fuentes en la nube y su transformación
  • Creación de campos calculados y operaciones en Prep Builder
  • Construcción de un tablero completo con mapas utilizando los datos preparados

Casos prácticos y escenarios reales

  • Solución de desafíos comerciales utilizando Tableau Prep y mapas
  • Construcción de un pipeline de datos desde la conexión hasta la visualización

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de datos, incluyendo formatos de datos (por ejemplo, CSV, Excel) y almacenamiento.
  • Familiaridad con el uso de una computadora y navegación en interfaces de software.

Público objetivo

  • Analistas de datos.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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