Temario del curso
Introducción
- Visión 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 de 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 consulta directa
- Carga e importación de datos en QuickSight
- Trabajo con columnas y campos
- Comprensión de campos calculados, funciones y operadores
- Agregación de campos calculados mediante cadenas a nuestro proyecto
- Extracción de información de las cadenas
- Uso de funciones condicionales
- Creación de campos calculados con valores numéricos
- Agregado de diferentes filtros a un proyecto
Análisis y visualización de datos
- Comprensión de la diferencia entre preparación de datos y análisis de datos
- Creación del análisis de datos
- Generación de gráficos visuales
- Comprensión de dimensiones y medidas
- Agregado de conjuntos de datos adicionales
- Formateo, agregación y granularidad de campos
- Formateo de elementos visuales
- Creación de historias (stories) y diagramas de árbol (treemaps)
- Uso de filtros y tablas
- Agregado de una visualización de KPI
Exportación y compartir datos del proyecto
- Comprensión de la actualización y programación de actualizaciones
- Exportación de los datos del proyecto como archivos .csv
- Agregado de usuarios a una cuenta
- Compartir conjuntos de datos y análisis
- Creación y compartición de paneles de control (dashboards)
Uso de bases de datos como fuentes de datos
- Configuración de una base de datos
- Preparación de datos de prueba
- Conexión de QuickSight a una base de datos
- Importación de datos en SPICE
- Importación de datos como consulta (query)
- 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
- Analistas de datos
- Cualquier persona interesada en el análisis y la visualización de datos
Reseñas (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
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muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
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