Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Utiliza las funciones estadísticas integradas
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.Realizar EDA y crear modelos de regresión
Mediante el análisis de arrastrar y soltar, aprenderás a realizar análisis exploratorios de datos univariantes y bivariantes, y a crear modelos de regresión para detectar tendencias ocultas.Aplicar técnicas de machine learning
Trabajando con conjuntos de datos del mundo real, también utilizarás técnicas de machine learning, como la agrupación y la previsión. ¡Es hora de profundizar en tus datos!Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Análisis exploratorio de datos univariante
El análisis exploratorio de datos, o EDA, es un paso fundamental al investigar datos. Obtener primeros insights de tus datos es fácil en Tableau: ¡crearás e interpretarás tablas, gráficos de barras, histogramas y diagramas de caja en muy poco tiempo!
- ¡Bienvenido al curso!50 XP
- Interpretar histogramas100 XP
- EDA en Tableau: tablas y gráficos de barras50 XP
- Datos de Superstore: tabla100 XP
- Datos de Superstore: gráfico de barras100 XP
- EDA en Tableau: histogramas50 XP
- Datos de Superstore: promoción del histograma100 XP
- Datos de Superstore: tamaño de contenedor del histograma100 XP
- Diagramas de caja y características de la distribución50 XP
- ¿Qué visualización deberías elegir?100 XP
- EDA en Tableau: diagramas de caja50 XP
- Datos de Superstore: diagrama de cajas100 XP
- Datos de Superstore: compara diagramas de caja100 XP
2
Medidas de dispersión e intervalos de confianza
En este capítulo más conceptual, profundizarás en el uso de distintas medidas de centralidad y dispersión, y en cómo deben utilizarse en Tableau. Aprenderás a usar la tarjeta de resumen, la diferencia entre muestra y población, y cómo calcular y visualizar la varianza, la desviación estándar y los intervalos de confianza.
3
Análisis exploratorio de datos bivariante
Es momento de analizar dos variables a la vez. Describir la relación entre dos variables, o hacer una regresión, es una gran manera de detectar tendencias en tus datos. Aprenderás a encontrar la mejor línea de tendencia, describir el modelo de la tendencia y predecir observaciones futuras, ¡usando datos de dinosaurios!
4
Forecasting y clustering
En este último capítulo, explorarás dos técnicas estadísticas más avanzadas: forecasting y clustering. El forecasting te ayuda a detectar patrones recurrentes en tus series temporales y puede predecir cómo cambiarán esos patrones en el futuro. Con el clustering, podrás detectar patrones en datos sin etiquetar, lo que te permite segmentar tu conjunto de datos para revelar insights ocultos.
Técnicas estadísticas en Tableau
Curso
completado
