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.

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.

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.

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.

Este curso está enfocado en la creación de informes (análisis) y paneles de control (dashboards) en Oracle Analytics Server

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

• Crear informes con tablas y gráficos usando opciones para filtro de usuario y filtro dinámico, agrupaciones y selecciones avanzadas con miembros de jerarquías.
• Crear distintos tipos de gráficos y configurar sus propiedades. Añadirlos a los informes y establecer vínculos de tipo maestro-detalle.
• Uso de indicadores clave de proceso, KPIs, y el seguimiento de su tendencia con base en dimensiones.
• Crear paneles de control, con filtros dinámicos mediante prompts y condicionamiento de la visualización de objetos.
• Uso de las herramientas: Delivers, para entrega automática y planificada de informes; briefing books
• Uso de las nuevas herramientas de Oracle Analytics Server para la visualización de datos.

II.                Requisitos

• No hay requisitos específicos.
• Opcional:
  • Conocimientos de SQL y análisis de datos.

III.             Duración

• 30 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 creación de análisis utilizando distintas características del producto de diversa complejidad. Se desarrolla un panel de control con los análisis previos.

Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.               Contenido

• Introducción a Oracle Analytics Server y Oracle Analytics Cloud.
  • Arquitectura.
• Modelado de datos.
  • Crear y publicar un modelo.
  • Creación de tablas de hechos y dimensiones.
  • Creación de jerarquías.
  • Técnicas adicionales de modelado de datos.
• Interfaz de usuario.
  • Áreas temáticas y relaciones con el repositorio.
  • Página principal, favoritos y catálogo.
  • Introducción al editor de análisis.
• Creación de vistas
  • Creación de análisis
  • Ordenación de datos
  • Vistas en los análisis
  • Edición de gráficos
  • Creación de elementos calculados
• Formato
  • Formato de columnas
  • Formato condicional
• Filtros y prompts.
  • Filtros de datos
  • Uso de promts y variables
• Agrupación y pasos de selección.
  • Uso de pasos de selección.
  • Creación y uso de grupos.
  • Creación y uso de elementos calculados.
• Uso avanzado del editor de análisis.
  • Editores de vistas.
  • Características del panel Compound Layout.
  • Uso de secciones (página, sección, medidas, filas, columnas, exclusión).
  • Editor de gráficos.
    • Definir propiedades generales de los gráficos.
    • Modificar el estilo de un gráfico.
    • Usar títulos y etiquetas.
    • Formateado condicional.
    • Añadir totales y subtotales.
    • Uso de bins (combinación de valores).
    • Uso de la función master-detail.

• Objetos gráficos
  • Opciones avanzadas
  • Uso de KPIs
  • Objetos gráficos adicionales
• Paneles de control (dashboards).
  • Analítica interactiva.
  • Creación de paneles de control.
  • Expresiones.
  • Añadir subpáginas.
  • Añadir acciones al panel de control.
  • Uso de promts.
  • Personalización.
  • Añadir contenido.
• Libros de resumen (briefing books).
  • Creación de libros de resumen.
  • Uso de libros de resumen.
• Delivers.
  • Creación de contenido automático con delivers.
  • Creación de agente.
• Gestión de la caché.
• Oracle Data Visualization.
  • Proyectos y datos.
  • Creación de visualizaciones e historias.

Este curso está enfocado en el uso de los componentes de Pentaho para realizar procesos de transformación de datos, modelado de fuentes de datos y visualización de los mismos mediante informes clásicos, bajo petición y paneles de control.

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.
• Modelar una fuente de datos en estrella con copo de nieve.
• Realizar informes en línea y clásicos (pixel-perfect).
• Usar parámetros para crear informes configurables por el usuario.
• Crear paneles de control accediendo a distintas fuentes de datos.

II.                Requisitos

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

III.             Duración

• 25 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 creación de objetos (transformaciones y trabajos de PDI, informes de PDR, esquemas de PSW, informes en línea con Saiku u otras herramientas, paneles de control con CDE) con distintas fuentes 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 componentes.

• PDI. Pentaho Data Integrator.
  • Conexiones a bases de datos.
  • Importación y exportación usando tablas.
  • Importación y exportación desde ficheros de texto plano, csv, Excel, xml, etc.
  • Uso de calculadora y fórmulas.
  • Uso de lookup, group by, split, pivot.
  • Modificación de propiedades de Kettle.
  • Creación de trabajos.
  • Uso de variables.
  • Uso de parámetros.
  • Flujo de trabajos y gestión de errores.
  • Uso de PDI desde terminal.

• PSW. Pentaho Schema Workbench.
  • Modelar esquema dimensional (modelo en estrella) con normalización (copo de nieve).
  • Publicación de esquemas.
  • Definir tabla de hechos.
  • Añadir dimensiones.
  • Creación de jerarquías.
  • Modelar copo de nieve.
  • Creación de medidas calculadas.
  • Creación de miembros calculados.
  • Uso de tablas de resumen (aggregate).

• BIS. Pentaho BI Server
  • Configurar e iniciar servidor.
  • Logs del servidor.
  • Acceso al sistema.
  • Configuración de usuarios.
  • Informes bajo petición.
    • JPivot.

• Pivot4J.
  • Saiku.
  • Descargar y cargar archivos.
  • Planificador.

• PRD. Pentaho Report Designer
  • Creación de informes clásicos (pixel-perfect).
  • Uso de encabezados, pies de página, configuración del documento, área de etiquetas, área de datos.
  • Paginación e inclusión de fecha y hora en informe.
  • Formateado de columnas.
  • Creación de agrupaciones.
  • Creación de totales.
  • Uso de filtros de usuario:
    • Filtros sencillos.
    • Uso de filtros con cadenas de texto.
    • Filtros clave-valor.
    • Parámetros anidados.
    • Valores por defecto.
  • Opciones para «no data found».
  • Subinformes en informes.
  • Gráficos en informes:
    • Gráfico de tarta.
    • Gráfico de barras.
    • Subinformes con gráficos.
    • Gráficos spark-line.
  • Tablas pivotantes en informes.

• CDE. Community Dashboard Editor
  • Concepto de panel de control.
  • Introducción a las tres capas de CDE.
    • Diseño de página.
    • Componentes.
    • Fuentes de datos.
  • Creación de gráficos CCC.
  • Incorporar gráficos y otros elementos de visualización de datos al dashboard.