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Diplomado

En Miguel Hidalgo ()

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Descripción

  • Tipología

    Diplomados

  • Nivel

    Nivel avanzado

  • Horas lectivas

    42h

Formación en data discovery con Tableau

¿Te gustaría diseñar estrategias para tomar mejores decisiones en tu organización? Este Diplomado en Data Discovery con Tableau que ofrece la UVM te permitirá conocer y aplicar diferentes técnicas para visualizar el descubrimiento de datos.

¡Emagister te ayuda para que elijas la formación más adecuada para ti!

Acerca de este curso

Realizar el descubrimiento de datos por medio del diseño de visualizaciones dentro de la organización que permitan un análisis más eficiente y apoyen a la toma de decisiones.

Una vez que solicites información por medio del catálogo de Emagister.com el centro se pondrá en contacto contigo para informarte del proceso de matriculación.

Preguntas & Respuestas

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Logros de este Centro

2020

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 reseñas en los últimos 12 meses

Este centro lleva 15 años en Emagister.

Materias

  • Metadatos
  • Composición de datos
  • Joins
  • Data Blending
  • Tableau
  • Software
  • Tecnologías de la información
  • Administración
  • Dashboards
  • Gantt
  • Planeación estratégica
  • Bases de datos
  • Análisis de datos
  • Fuentes de datos

Programa académico

MÓDULO 1

INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS

Que el participante conozca los conceptos generales de la analítica visual de datos.

I. ¿Qué es el análisis visual (Visual Analytics)?

II. Percepción humana y capacidad de entendimiento

III. ¿Qué es el proceso de preatención de la información visual?

IV. Ciclo de vida del análisis visual

V. Mejores prácticas para la visualización de datos

VI. Casos de uso

MÓDULO 2

ECOSISTEMA TABLEAU

Que el participante conozca el entorno de la herramienta Tableau.

I. Definición de metadatos

II. Área de trabajo de Tableau

III. Elementos de una visualización

IV. La tarjeta Marcas

V. Conexión a los datos

VI. Cuadrícula de metadatos

VII. Almacenamiento y edición de una fuente de datos

VIII. Modificación de atributos de datos

IX. Organizar, cambiar y asignar valores predeterminados de dimensiones y medidas

MÓDULO 3

LOS DIFERENTES TIPOS DE VISUALIZACIONES

El participante conocerá y aplicará los diferentes tipos de visualización de acuerdo al problema a resolver.

I. Visualizaciones que permiten realizar comparaciones.

II. Visualizaciones para analizar composición de datos.

III. Visualizaciones geográficas.

IV. Visualizaciones de Distribución.

V. Gráficas Gantt

VI. Visualizaciones que permiten ver correlación entre variables

VII. Visualizaciones avanzadas.

MÓDULO 4

CREANDO DASHBOARDS BÁSICOS Y AVANZADOS

El participante conocerá y aplicará los diferentes tipos de visualización de acuerdo al problema a resolver.

I. Visualizaciones que permiten realizar comparaciones.

II. Visualizaciones para analizar composición de datos.

III. Visualizaciones geográficas.

IV. Visualizaciones de Distribución.

V. Gráficas Gantt

VI. Visualizaciones que permiten ver correlación entre variables

VII. Visualizaciones avanzadas

MÓDULO 5

AGREGANDO VALOR A LAS VISUALIZACIONES

El participante conocerá y aplicará el uso de campos calculados, funciones y parámetros en visualizaciones y dashboards.

I. Campos calculados a nivel de fila, agregación y tabla.

II. Funciones.

III. Parámetros.

IV. Casos de Uso.

V. Aplicando animación a las visualizaciones.

MÓDULO 6

CONECTANDO HACIA DIFERENTES FUENTES DE DATOS

El participante aprenderá la forma de enlazar diferentes fuentes de datos.

I. Identificar las diferentes fuentes de datos.

II. Conexión a fuentes de datos locales.

III. Conexión a fuentes de datos en la nube.

IV. Conexión a datos ubicados en las redes sociales.

V. Joins, inter joins y Data Blending

VI. Casos de uso

MÓDULO 7

TEMAS AVANZADOS DE TABLEAU

Integrando los temas previos el alumno podrá resolver preguntas complejas de negocios.

I. Aplicando promedios, desviación estándar y box plot para visualizar valores atípicos.

II. Líneas de tendencia.

III. Pronósticos.

IV. Segmentación

V. Utilizar Conjuntos y fórmulas de agregación para resolver problemas complejos.

VI. Casos de uso

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