Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma. En este curso, aprenderás cuándo y por qué utilizar los modelos de datos en Sigma, y comprenderás sus capacidades únicas para aumentar el rendimiento, estandarizar los cálculos en toda la organización y gestionar la información confidencial.Exploraremos uniones, relaciones, métricas, parámetros y seguridad a nivel de columna para crear y compartir bloques de construcción sólidos para el análisis.Al finalizar este curso, sabrás cuándo crear un modelo de datos y qué características necesitarás para adaptarlo a tu caso de uso. Se acabaron las uniones ad hoc y la confusión de los usuarios.
Requisitos previos
Este curso no tiene requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Impulsar insights sostenibles
En este capítulo aprenderás los casos de uso clave de los modelos de datos en Sigma. Con un modelo de datos, puedes crear fuentes de datos personalizadas disponibles para otros documentos de Sigma en tu organización. Esto te permitirá escalar, gobernar y mantener los insights, analíticas y apps de tu equipo.
- ¿Qué es un modelo de datos?50 XP
- Modelos de datos vs. cuadernos50 XP
- Centralizar las actualizaciones de los KPI50 XP
- Joins y unions en un modelo de datos50 XP
- Combina dos tablas con una unión (union)100 XP
- Crear una tabla base de modelo de datos50 XP
- Combina dos tablas con un join100 XP
- Publicar y usar un modelo de datos50 XP
- Usar un modelo de datos en un workbook100 XP
2
Enriquecer tablas con métricas y relaciones
En este capítulo aprenderás a escalar insights más allá de una sola tabla usando métricas y relaciones. Crearás un ejemplo de cada una de estas funciones clave del modelo de datos y luego las verás en acción en un workbook, para que puedas entender su impacto de primera mano. Después de conocer estas funciones, podrás ofrecer cálculos al equipo de analítica y controlar la lógica de joins de forma centralizada desde un modelo de datos manteniendo a la vez flexibilidad para las personas usuarias.
3
Integrarlo todo con parámetros y seguridad
En este capítulo conocerás dos funciones avanzadas de los modelos de datos (parámetros y seguridad de columnas) antes de pasar a implementar todo lo aprendido en un ejemplo final. Los parámetros te permitirán configurar filtros flexibles en tus modelos y la seguridad te ayudará a mantener a salvo los datos sensibles. Luego, al combinar todas las funciones y buenas prácticas aprendidas hasta ahora, consolidarás tu dominio de las analíticas escalables.
Modelado de datos en Sigma
Curso
completado
