TEMARIO:

1. Fundamentos de visualización de datos.
   1a. Analítica y visualización.
   1b. Tipos de analítica: Informe, análisis de autoconsumo, descubrimiento de información.
   1c. Modelos de datos para las herramientas de analítica.
2. PowerBI.
   2a. Preparación del modelo de datos.
   2a1. Importación de datos desde distintas fuentes.
   2a2. Transformaciones con Power Query.
   2a3. Integración de fuentes de datos heterogéneas (Data Mashup).
   2a4. Relaciones de tablas. 2b. Creación de nuevos elementos.
   2b1. Medidas derivadas a nivel de fila.
   2b2. Medidas derivadas a nivel de informe.
   2c3. Nuevos atributos.
   2c4. Medidas filtradas.
   2c5. Medidas de nivel.
   2c6. Medidas con desplazamiento temporal. 2c. Tablas calculadas. 2d. Creación de elementos visuales.
   2d1. Tablas.
   2d2. Gráficos.
   2d3. Interacción entre elementos. 2e. Filtros y segmentación de datos.
   2e1. Niveles de uso de filtros.
   2e2. Selectores para segmentación de datos. 2f. Jerarquías.
   2f1. Creación de jerarquías de dimensión.
   2f2. Uso de jerarquías en elementos visuales. 2g. Creación del panel de control (dashboard).
3. Tableau.
   3a. Preparación del modelo de datos.
   3a1. Importación de datos desde distintas fuentes.
   3a2. Transformaciones.
   3a3. Integración de fuentes de datos heterogéneas (Data Mashup).
   3a4. Relaciones de tablas. 3b. Creación de nuevos elementos.
   3b1. Medidas derivadas a nivel de fila.
   3b2. Medidas derivadas a nivel de informe.
   3c3. Nuevos atributos.
   3c4. Medidas filtradas.
   3c5. Medidas de nivel.
   3c6. Medidas con desplazamiento temporal. 3c. Creación de elementos visuales.
   3c1. Tablas.
   3c2. Gráficos.
   3c3. Interacción entre elementos. 3d. Filtros.
   3d1. Niveles de uso de filtros. 3e. Jerarquías.
   3e1. Creación de jerarquías de dimensión.
   3e2. Uso de jerarquías en elementos visuales. 3f. Creación del panel de control (dashboard).
4. Creación de historias
   4a. Funcionalidad de la creación de historias.
   4b. Elementos de visualización.
   4c. Presentación.

1. Conceptos generales 1a. Objetos de Power BI.
   1b. Medidas y dimensiones.
2. Objetos de analítica de datos 2a. Creación de elementos visuales.
   2a1. Tablas y matrices.
   2a2. Gráficos.
   2a3. Cuadros de texto. 2b. Filtros y segmentación de datos.
   2b1. Niveles de uso de filtros.
   2b2. Selectores para segmentación de datos. 2c. Jerarquías.
   2c1. Creación de jerarquías de dimensión.
   2c2. Uso de jerarquías en elementos visuales. 2d. Interacción entre elementos. 2e. Creación del panel de control (dashboard).
3. Elementos avanzados 3a. Tablas calculadas.
   3b. Medidas usando tablas calculadas.

I.                  Objetivos

Este curso está enfocado en la parte análisis de la herramienta Tableau.

Proporciona el conocimiento necesario para utilizar las herramientas de acceso a datos y análisis.

Al finalizar el curso, el alumno tendrá suficientes conocimientos para:

• Acceder a datos que residen en distintas fuentes.
  • Crear análisis utilizando Tableau.

II.                Requisitos

No se necesitan requisitos específicos más allá de haber usado otras herramientas de análisis sencillas (Microsoft Excel, por ejemplo).

Conocimientos de SQL y de uso de ficheros de texto plano pueden facilitar la comprensión de la materia.

III.             Duración

• 20 horas.

IV.            Metodología

El curso se desarrolla mediante la exposición teórica acompañada de demostraciones prácticas y explicaciones de los resultados obtenidos.

El alumno lleva a cabo prácticas en las que realiza la modelización de distintas fuentes de datos, para probar las características del producto, además de utilizar las fu ciones de análisis de datos.

Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.               Contenido

• Introducción a Business Intelligence, Data Warehouse y Tableau.
  • Conceptos básicos de B.I.
  • Modelos de datos.
  • Características principales de Tableau.
  • Acceso a datos y preparación.
    • Uso de ficheros de texto plano.

• Pivotar conjunto de datos.
  • Ficheros de texto plano de longitud fija.
  • Ficheros de texto plano con carácter separador de campos.
  • Uso de Microsoft Excel como fuente de datos.
  • Unión de datos usando Microsoft Excel.
  • Uso de Google Sheets.
  • Uso básico de información geográfica.
  • Complementar datos usando extracciones.
  • Uniones de datos LEFT / RIGHT / FULL.
  • Uniones de datos CROSS.
  • Uniones de datos BLENDING.
  • Analítica de datos:
    • Tablas de datos.
    • Filtros de contexto.
    • Ordenación y ordenación jerárquica.
    • Gráficos:
      • Básicos.
      • Bullet Chart.
      • Bar in bar.
      • Heat map.
      • Otros gráficos.
    • Elementos calculados:
      • Cálculos a nivel de fila.
      • Cálculos agrupados.
      • Valores nulos en cálculos agrupados.
      • Cálculos a nivel dimensional.
    • Parámetros.
    • Líneas de tendencia (trend).
    • Clusterización (cluster).
    • Previsión (forecast).
  • Panel de control (dashboard).
    • Creación del panel de control.
    • Uso de visualizaciones.
    • Inserción de imágenes.
  • Story.
    • Creación de una historia.
    • Añadir elementos a cada hoja.
    • Añadir comentarios a cada hoja.

I.                  Objetivos

Este curso está enfocado en la parte básica de análisis de la herramienta QlikView.

Proporciona la base para conocer la filosofía del modelo asociativo que propone QlikView y los objetos que permiten acceder a datos y visualizarlos con distintos formatos.

Al finalizar el curso, el alumno tendrá suficientes conocimientos para:

• Acceder a distintos tipos de datos (tanto formato de archivado como estructura).
  • Crear tablas y gráficos de análisis de la información (barras, líneas, tarta, etc.).
  • Comprender el modelo asociativo de los elementos de QlikView.
  • Personalizar la visualización de los objetos de análisis.

II.               Requisitos

No se necesitan requisitos específicos más allá de haber usado otras herramientas de análisis sencillas (Microsoft Excel, por ejemplo).

Conocimientos de SQL y de uso de ficheros de texto plano pueden facilitar la comprensión de la materia.

III.            Duración

• 15 horas.

IV.            Metodología

El curso se desarrolla mediante la exposición teórica acompañada de demostraciones prácticas y explicaciones de los resultados obtenidos.

El alumno lleva a cabo la modelización de distintas fuentes de datos, para probar las características del producto, además de diseñar hojas de análisis y paneles de control mediante la inserción de elementos de selección y gráficos.

Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.               Contenido

• Introducción a QlikView y análisis de datos.
  • Conceptos básicos de B.I.
  • Modelos de datos.

• Características principales de QlikView.
  • Modelado de datos
    • Modelo asociativo.
    • Importación de datos desde ficheros planos.
    • Importación de datos desde hojas de cálculo.
    • Importación de datos desde bases de datos.
      • ODBC.
      • OLE DB.
    • Scripts de carga de datos. Comando LOAD.
      • Uso de tablas en línea.
      • Uso de modelos en estrella.
      • Uso de copos de nieve.
      • Uso de modelos normalizados.
    • Ventana del visor de tablas.
    • Ventana del editor de expresiones.
  • Creación de contenido.
    • Configuración del documento.
    • Propiedades de la hoja.
    • Características generales de un objeto.
    • Uso de expresiones cíclicas.
    • Configuración de objetos:
      • Títulos.
      • Cuadros de lista.
      • Cuadros de tabla.
      • Marcador.
      • Cuadro de selección múltiple.
      • Cuadro de selecciones actuales.
      • Inserción de imágenes.
    • Creación de objeto “Top 10”.
    • Creación de hojas de análisis y paneles de control.
      • Enlace y copia de objetos.
      • Gráficos de indicador.
      • Gráficos:
        • Líneas.
        • Tarta.
        • Barras.
        • Radar.
        • KPIs.
      • Uso de expresiones en gráficos.
      • Gráficos jerárquicos.
    • Uso de marcadores.
    • Botones y objetos avanzados.

I.                  Objetivos

Este curso está enfocado en el uso del componente de ETL de Pentaho: Pentaho Data Integration.

Al finalizar el curso, el alumno tendrá suficientes conocimientos para:

• Instalar el producto y la versión de Java correspondiente.
  • Realizar transformación de datos (ETL) desde distintas fuentes de datos a diferentes destinos.

II.                Requisitos

• Conocimientos de SQL.
  • Opcional:
    • Conocimiento de otras herramientas de ETL.

III.             Duración

• 20 horas.

IV.            Metodología

El curso se desarrolla mediante la exposición teórica acompañada de demostraciones prácticas y explicaciones de los resultados obtenidos.

El alumno lleva a cabo prácticas con el producto para cada concepto explicado. Se utilziarán distintas fuentes de datos, tanto ficheros de texto, como hojas de cálculo y bases de datos, principalmente relacionales (MySQL).

Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.               Contenido

• Introducción a Pentaho Community Edition y sus componentes.
  • Componentes de PCE.
  • Requisitos de Java.
  • Instalación de Java y PDI.

• PDI. Pentaho Data Integrator.
  • Bases de datos:
    • Conexiones a bases de datos.
    • Uso de conexiones compartidas.
  • Componentes básicos de transformaciones:
    • Creación de transformaciones.
    • Importación y exportación usando tablas.
    • Importación y exportación desde ficheros de texto plano, csv, Excel, xml, etc.
    • Uso de calculadora y fórmulas.
    • Selección de columnas y filtros de datos.
    • Uso de lookup, group by, split, pivot.
    • Merge join.
    • Mapping.
  • Trabajos, variables y propiedades:
    • Modificación de propiedades de Kettle.
    • Creación de trabajos.
    • Uso de variables.
    • Uso de parámetros.
    • Flujo de trabajos y gestión de errores.
  • Elementos adicionales:
    • Uso de PDI desde terminal.
    • Ejecutar código en base de datos.
    • Procesamiento dinámico de ficheros.
    • Mover archivos en el sistema operativo.
    • Escritura en el «log» de PDI.
    • Espera de ficheros (filewatcher).
    • Comprobación de existencia de archivos.
    • Comprobación de existencia de tabla (BBDD).
  • Prácticas con transformaciones y trabajos.