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Temario del curso

Introducción

  • Visión general de AWS QuickSight
  • ¿Qué son AWS y QuickSight?

Primeros pasos con AWS QuickSight

  • Creación de una cuenta en AWS y QuickSight
  • Comprensión del flujo de trabajo de QuickSight
  • Navegación por la interfaz de usuario (UI) de QuickSight

Preparación de datos en QuickSight

  • Entendimiento de la preparación de datos en QuickSight
  • SPICE vs. consulta directa
  • Carga e importación de datos a QuickSight
  • Trabajo con columnas y campos
  • Comprensión de campos calculados, funciones y operadores
  • Agregado de campos calculados usando cadenas en nuestro proyecto
  • Extracción de información a partir de cadenas de texto
  • Uso de funciones condicionales
  • Creación de campos calculados con valores numéricos
  • Agregado de diferentes filtros al proyecto

Análisis y visualización de datos

  • Comprensión de la diferencia entre preparar y analizar datos
  • Creación del análisis de datos
  • Generación de elementos visuales
  • Entendimiento de dimensiones y medidas
  • Agregado de conjuntos de datos adicionales
  • Formateo de campos, agregación y granularidad
  • Formateo de visualizaciones
  • Creación de narrativas (stories) y diagramas de mapa de árbol (treemaps)
  • Uso de filtros y tablas
  • Agregado de indicadores clave de rendimiento (KPI) como elementos visuales

Exportación y compartición de datos del proyecto

  • Comprensión de la actualización de datos y actualizaciones programadas
  • Exportación de datos del proyecto como archivos .csv
  • Agregado de usuarios a una cuenta
  • Compartición de conjuntos de datos y análisis
  • Creación y compartición de tableros (dashboards)

Uso de bases de datos como fuentes de datos

  • Configuración de una base de datos
  • Preparación de datos ficticios para pruebas
  • Conexión de QuickSight a una base de datos
  • Importación de datos a SPICE
  • Importación de datos mediante consultas
  • 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.

Público objetivo

  • Analistas de datos.
  • Cualquier persona interesada en el análisis y la visualización de datos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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