Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de AWS QuickSight
- ¿Qué es AWS y QuickSight?
Primeros pasos con AWS QuickSight
- Creación de una cuenta de AWS y QuickSight
- Descripción del flujo de trabajo de QuickSight
- Navegación por la interfaz de usuario de QuickSight
Preparación de datos en QuickSight
- Descripción de la preparación de datos en QuickSight
- SPICE frente a consulta directa
- Carga e importación de datos a QuickSight
- Trabajar con columnas y campos
- Descripción de los campos, las funciones y los operadores calculados
- Agregar campos calculados usando cadenas a nuestro proyecto
- Extracción de información de cadenas
- Uso de funciones condicionales
- Creación de campos calculados con valores numéricos
- Adición de diferentes filtros a un proyecto
Análisis y visualización de datos
- Comprender la diferencia entre la preparación y el análisis de datos
- Creación del análisis de datos
- Creación de elementos visuales
- Comprensión de las dimensiones y medidas
- Adición de conjuntos de datos adicionales
- Formato, agregación y granularidad de campos
- Dar formato a los objetos visuales
- Creación de una historia y un diagrama de rectángulos
- Uso de filtros y tablas
- Adición de un objeto visual de KPI
Exportación y uso compartido de datos del proyecto
- Descripción de la actualización y la actualización programada
- Exportación de datos de proyecto como archivos .csv
- Adición de usuarios a una cuenta
- Compartir el conjunto de datos y el análisis
- Creación y uso compartido de paneles
Uso de Databases como fuentes de datos
- Configuración de una base de datos
- Preparación de datos ficticios
- Conexión de QuickSight a una base de datos
- Importación de datos a SPICE
- Importación de datos como una consulta
- Importación de campos calculados y consultas
- Uso de NoSQL bases de datos
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
Testimonios (3)
Deepthi estaba super atenta a mis necesidades, podía decir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo ser más cautelosa y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y se aseguró de que pudiera utilizar yo mismo las nuevas funciones/herramientas mostrándome primero y luego dejándome recrear los elementos yo mismo, lo cual ayudó realmente a asimilar la formación. ¡No podría estar más feliz con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
la facilidad de explicacion y el robusto conocimiento del profesor
JOSE FERNANDO MELO - MCGRAW-HILL INTERAMERICANA
Curso - Alteryx Advanced
Los ejercicios prácticos, el orden del curso, las explicaciones fueron claras