Qlik Sense - Data Architect

Qlik Sense- Data Architect

Fecha de inicio: 13 Febrero de 2020

Descripción del Programa:

El programa Qlik Sense- Data Architect busca empoderar a los usuarios en funciones avanzadas de integración de datos para resolver escenarios complejos y repositorios corporativos de datos. En el módulo se discutirán scripts avanzados de extracción, carga y transformación de datos, así como limpieza y preparación de datos para un uso transparente durante la fase de creación de tableros de análisis.

Objetivo General:

Administrar y Consolidar datos desde distintas fuentes y tablas de información, con la finalidad de lograr calidad de información en las aplicaciones analíticas.

Objetivos de aprendizaje:

  • Conocer sobre metodología y buenas prácticas para proyectos de Gestión de Datos.
  • Aprender a cargar de datos desde distintas fuentes y como hacer conexiones dependiendo de cada base de datos.
  • Aprender a visualizar datos y crear diferentes tipos de graficas en función de la naturaleza de los datos.
  • Comprender como crear Item Masters y como utilizarlos.
  • Definir y conocer los conceptos Big Data y como se aplican en Qlik Sense.

Público Objetivo:

Profesionales de tecnología con responsabilidad directa en el análisis de información que desean convertirse en SUPER USUARIOS DE QLIK SENSE.

Profesionales de Tecnología quienes desean dominar la integración de datos dentro de la herramienta Qlik Sense.

Perfil del Egresado:

El curso busca formar profesionales y ejecutivos líderes en la administración y consolidacion de datos atravez de la utilización el software Qlik Sense. El participante al finalizar el curso será capaz de incluir cálculos, transformaciones y aprovechar las secuencias de comandos para construir modelos de datos más robustos.

Duración: 24 horas académicas
Modalidad: Presencial

  • Contenido
  • Cronograma
  • Instructores
  • Financiamiento
  • Registro
  • Déjanos tus datos

Contenido

Temas:

  • Principios en la Carga de Datos: Aprender a hacer conexiones de diferentes formas a distintas bases de datos, archivos de información.
  • Carga de Datos desde Excel: Conocer las distintas opciones y consideraciones de carga de datos en Excel para una administración limpia de datos en Qlik Sense
  • Carga de Datos Data Market: Entender como usar información del DATA MARKET de Qlik e incorporarla dentro de los tableros de Qlik Sense.
  • Trabajando con archivos QVDs: Entender qué es un archivo QVD, aplicar el uso de QVDs tomando en cuenta temas de seguridad, arquitectura de capas, almacenamiento de datos, etc.
  • Asociando Datos y Transformando Tablas: Aprender a asociar datos a través del script de carga de datos y mediante los campos de asociación. Entender la anatomía de la estructura de carga de datos. Transformar datos desde el script. Crear cargas precedentes en secuencia para crear lógica de bloques.
  • Recargas de datos para análisis: Aprender sobre la lógica de análisis in memory. Aprender a hacer recargas de Datos en Qlik Sense Desktop. Aprender a manejar cargas programadas en Qlik Sense Server.
  • Creación de datos durante la carga: Externalizar variables de entorno utilizando una instrucción INCLUDE. Generar una aplicación grande usando una fuente de datos AUTOGENERATE. Crear un orden de clasificación personalizado utilizando una fuente de datos INLINE. Reutilizar datos existentes para crear una tabla de subconjuntos utilizando una fuente de datos RESIDENT
  • Generación de un CALENDARIO MASTER: Apreciar por qué las aplicaciones requieren una dimensión de calendario dedicada. Comprender cómo generar una tabla de calendario maestro. Explorar soluciones para extender calendarios maestros.
  • Combinación de Tablas: Adquirir conciencia sobre las diferentes formas de combinar tablas y por qué deseamos hacerlo. Cómo CONCATENAR tablas y los diferentes tipos de concatenación. Comprender los diferentes tipos de JOIN y cómo implementarlos. Apreciar los usos de las tablas de mapeo y sus beneficios.
  • Creación de Item Masters: Comprender el valor de crear elementos Maestros. Aprender a crear elementos maestros. Considerar pulir un análisis para otros usuarios
  • Creación de Item Masters desde el Visor del Modelo de Datos: Enumerar los beneficios del uso de elementos maestros. Usando el visor del modelo de datos, crear dimensiones maestras. Crear medidas maestras. Aplicar elementos maestros en visualizaciones en una hoja.
  • Resolución de conflictos en el Modelo de Datos: Identificar claves sintéticas en un modelo de datos. Resolver claves sintéticas usando varios métodos. Encontrar referencias circulares en modelos de datos. Crear claves concatenadas. Usar la instrucción QUALIFY para calificar completamente los nombres de los campos.
  • Debuggin de Script de Carga: Incorporar una tabla de comparación de datos en un modelo de datos. Crear un objeto de validación en la aplicación. Usar campos de contador para facilitar el conteo preciso de filas.
  • Manejo de fechas en el Script de Carga de Datos: Manejar fechas usando un calendario maestro. Crear una tabla de enlace para manejar múltiples campos de fecha. Crear una isla de fechas para manejar múltiples campos de fechas. Crear un campo de fecha canónico para manejar múltiples campos de fecha. Conocer el valor de agregar indicadores de secuencia de carga. Definir y generar calendarios personalizados más complejos (4-4-5 calendario)
  • Manejo de Seguridades en la sección de acceso: Comprender los componentes básicos de la sección del script de acceso a la sección. Discutir la reducción de datos dinámicos por filas y columnas. Explicar el acceso a la sección con una carga binaria. Comprender cómo la Sección de Acceso puede autorizar el acceso grupal.
  • Clasificación de Datos: Resolver problemas de clasificación de datos usando: Class (), If (), e IntervalMatch. Explicar los intervalos abiertos, cerrados y semiabiertos. Comparar las fortalezas y debilidades de las opciones de clasificación
  • Generación de Datos Perdidos: Propagar valores del registro anterior usando Peek (). Generar registros para rellenar huecos con IterNo () en un bucle WHILE. Acumular transacciones para crear un campo de saldo. Dividir una lista delimitada de valores en registros múltiples usando SubField (). Aprender a utilizar la unión de tabla para generar producto cartesiano. Simulaciones de Monte Carlo: Dos dados arrojados y una mano inicial de póquer. Explicar las funciones utilizadas en el script de datos de muestra de Qlik. Reemplazar nulos usando IsNull () y NullAsValue.
  • Cross Tables y Cargas genéricas: Identificar características de bases de datos cruzadas y genéricas. Comparar los prefijos de carga Genérico y CrossTable e implementar ejemplos de carga genérica y CrossTable. Implementar un bucle para combinar las tablas de salida de una carga genérica en una sola tabla. Usar el prefijo genérico para establecer las banderas.
  • Introducción a Big Data: Definir y conocer los conceptos Big Data, explorar los desafíos del análisis Big Data. Investigar estrategias generales para superar los desafíos. Comprender la visión de Qlik en Big Data y examinar los métodos de Qlik para abordar los desafíos de Big Data.
  • Acceso a Mongo DB usando Qlik Web Connectos: Comprender MongoDB como fuente de datos Big Data NoSQL. Utilizar el paquete Qlik Web Connector. Extraer datos de MongoDB utilizando el conector web Qlik.
  • Direct Discovery: Comprender Direct Discovery en comparación con las cargas de datos en memoria y explorar casos de uso. Implementar Direct Discovery mientras se desarrolla una aplicación. Investigar desafíos de modelado de datos. Considerar las restricciones al usar Direct Discovery.
  • On Demand App Generation: Comprender Direct Discovery en comparación con las cargas de datos en memoria y explorar casos de uso. Implementar Direct Discovery mientras se desarrolla una aplicación. Investigar desafíos de modelado de datos.
  • Integración Con R & Python: Configuración y parametrización de la integración con herramientas de Analítica Avanzada (Python y R)

Cronograma

Fecha de inicio: 13 Febrero de 2020
Fecha de cierre: 13 Marzo de 2020

Formato: clases presenciales, talleres y casos de estudios
Aula: Newton N-216
Horario: Entre semana de 18:00 a 21:00 / Sábados de 9:00 a 13:00

SemanaDíaMesHoras de claseHorario
1Jueves13Febrero2:4018:00 a 21:00
Sábado15Febrero3:409:00 a 13:00
2Miércoles19Febrero2:4018:00 a 21:00
3Viernes28Febrero2:4018:00 a 21:00
Sábado29Febrero3:409:00 a 13:00
4Viernes6Marzo2:4018:00 a 21:00
Sábado7Marzo3:409:00 a 13:00
5Viernes13Marzo2:4018:00 a 21:00
TOTAL 24h 20min

Instructores

Jose Duque

Ingeniero de Sistemas con 13 años de experiencia en Business Intelligence y Sistemas de Información Geoespacial. Cuenta con certificaciones en ITIL – IT Service Management y en Business Analyst – Qlik Technologies.

Actualmente desempeña el cargo de Coordinador de Quality Assurance en Novatech y ha ejecutado proyectos de consultoría de BI en diferentes industrias y sectores del País.

Renato Santillán

Ingeniero en Administración de Procesos y Analista de Sistemas Informáticos

15 años de experiencia en proyectos de información analítica para toma de decisiones. Cuenta con certificación en Data Architect de Qlik Technologies,
BigData Analytics, Estrategia de Business Intelligence, Dirección de Proyectos, Informática Forense, entre otros.

Ha ejecutado proyectos de consultoría de BI en diferentes industrias y sectores del País.

Financiamiento

Precio PVP: $380
Precio Grupos (minimo 3 personas): $350
Alumni USFQ: $350

La cancelación del valor del programa se podrá realizar a través de las siguientes formas:

  • Transferencia o pago en ventanilla
  • Tarjeta de Crédito:
    1. Con tarjetas de crédito Banco de Pichincha o Banco de Guayaquil podrá acceder al siguiente financiamiento:
      3 meses sin intereses o 6, 9 y 12 meses con intereses.
    2. Tarjetas de otros bancos:
      Debe consultar el financiamiento especifico de su tarjeta.

* La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible.

Registro

La cancelación del valor del programa se podrá realizar a través de las siguientes formas:

PASO 1: Realizar el pago

Transferencia o pago en ventanilla

Datos de la cuenta:
A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Bolivariano
Cuenta corriente Nro. 5075003350
(RUC: 1791836154001)

A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Pichincha
Cuenta corriente Nro. 3407330004
(RUC: 1791836154001)

Si realizó el pago mediante Transferencia o Pago en efectivo, por favor continuar con el PASO 2.

Tarjeta de Crédito

Con tarjetas de crédito Banco de Pichincha o Banco de Guayaquil podrá acceder al siguiente financiamiento:
3 meses sin intereses o 6, 9 y 12 meses con intereses

Tarjetas de otros bancos:
Debe consultar el financiamiento especifico de su tarjeta.

Dar clic en el siguiente PAGUE AQUÍ y complete la información solicitada por el formulario. Al finalizar quedará registrado automáticamente en el sistema. Pasar al PASO 3.

PASO 2: Confirmar tu pago

Si realizó el pago mediante Transferencia o Pago en efectivo, por favor enviar una copia del comprobante de depósito (escaneado) y sus datos personales ( nombres completos, cedula, teléfono y dirección) al siguiente email: rordonez@usfq.edu.ec

* En caso de necesitar que la factura salga con otros datos diferentes al del participante, por favor detallar en el correo.

Si realizó el pago con Tarjeta de Crédito no es necesario confirmar su pago, el sistema registrará sus datos automáticamente.

PASO 3: Confirmación de registro

Recibirá un mail de confirmación de registro, con la información pertinente al curso.

*La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible.

Déjanos tus datos

Si estás interesado en este programa, déjanos tus datos y te enviaremos más información.

Contacto

Benigno Malo
Educación Continua
Universidad San Francisco de Quito
Telf: +593 22 971 700 ext. 2127
bmalov@usfq.edu.ec