- 1

Aplicación de PostgreSQL en Ciencia de Datos
02:45 - 2
Importación de Bases de Datos en PgAdmin 4
01:21 - 3

Historia y Evolución de las Bases de Datos Relacionales
04:32 - 4

Fundamentos de Bases de Datos Relacionales para Científicos de Datos
06:57 - 5

Conceptos Fundamentales de Bases de Datos Relacionales
05:59 - 6

Sentencias SQL: Select, Where, Group By y Order By
05:58
Visualización de Datos con Tableau para Científicos de Datos
Clase 32 de 34 • Curso de PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos
Contenido del curso
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Diferencias entre PostgreSQL y otros gestores de bases de datos
05:31 - 12
Fundamentos de la Programación en Python
00:01 - 13

Procedimientos y Funciones en PostgreSQL: Creación y Uso
11:15 - 14

Creación y uso de funciones y triggers en bases de datos SQL
10:08 - 15

Funciones SQL para Ciencia de Datos: Consultas y Reportes Prácticos
13:23 - 16
Lenguajes Procedurales en PostgreSQL: PL/pgSQL y Extensiones Python
03:23 - 17

Definición de Tipos de Datos Personalizados en Bases de Datos
06:23
- 18

Diagrama Entidad-Relación en Sistemas de Renta de Películas
08:53 - 19

Agregación de Datos en SQL: Max, Min, Suma y Promedio
11:28 - 20

Planeación y Presentación Efectiva de Datos para Científicos de Datos
08:54 - 21

Manipulación de Datos JSON en PostgreSQL
10:49 - 22

Manipulación de Datos JSON en Bases de Datos Relacionales
06:26 - 23

Tablas Recursivas e Interactivas en SQL con Common Table Expressions
06:01 - 24

Funciones de Ventana en SQL para Ordenamiento y Rango de Datos
04:49 - 25

Manejo de Particiones en Bases de Datos: Ventajas y Desventajas
05:49
- 26

Creación de Dashboards con SQL para Análisis de Negocios
03:20 - 27

Top 10 Películas Más Rentadas: Consulta SQL Paso a Paso
08:01 - 28

Actualización de Precios de Películas con Tipos de Cambio en SQL
12:29 - 29

Rangos y Percentiles con Funciones de Ventana en SQL
06:31 - 30

Agrupación de Datos Geográficos por Ciudades en SQL
06:56 - 31

Análisis de Datos con Líneas de Tiempo en SQL
09:46 - 32

Visualización de Datos con Tableau para Científicos de Datos
07:22
¿Cómo usar herramientas de visualización de datos para contar historias?
La visualización de datos es una herramienta poderosa que permite contar historias significativas para cualquier organización. Hoy, exploramos cómo una de estas herramientas, conocida como "Tableau", puede transformar datos complejos en narrativa visual comprensible y atractiva. Esta herramienta es esencial para cualquier científico de datos y nos ayuda a visualizar tendencias, patrones y variaciones en conjuntos de datos de un modo gráfico, lo que permite la toma de decisiones informadas.
¿Qué es Tableau y cómo se conecta con los datos?
Tableau es una herramienta de visualización que podemos integrar fácilmente con bases de datos. Aunque no es gratuita, brinda una versión de prueba completa de 15 días, ideal para familiarizarse con sus funcionalidades.
- Conexión de datos: Tableau se conecta a diferentes fuentes de datos y nos permite utilizar estas conexiones directamente en nuestras visualizaciones. Podemos, por ejemplo, copiar y pegar consultas SQL personalizadas desde nuestra base de datos para generar gráficos e informes.
- Datos de ejemplo: Una vez conectados, podemos trabajar con nuestros datos de ejemplo, como la clasificación de las películas más rentables o la geolocalización de las tiendas con mayor número de ventas.
SELECT rank, title, rental_count
FROM top_ten_movies
ORDER BY rental_count DESC;
¿Cómo crear Dashboards efectivos?
En Tableau, los dashboards son un conjunto de páginas que combinan diversos tipos de informes y gráficos. La clave para un dashboard efectivo es cómo representamos y resumimos la información:
- Mapas de ubicación: Permiten ver la ubicación geográfica de las tiendas con datos en tiempo real. Es útil para identificar puntos calientes de ventas o zonas que necesitan mejoras.
- Gráficos temporales: Muestran el número de ventas en el tiempo, resaltando las tendencias o caídas bruscas que podrían indicar un problema o una oportunidad de negocio.
Estos gráficos nos ayudan a visualizar claramente eventos importantes en nuestros datos, permitiéndonos identificar y reaccionar a cambios significativos con anticipación, lo que es crucial para la estrategia empresarial.
¿Por qué es importante jugar con los datos?
Experimentar con herramientas de visualización como Tableau no solo es educativo, sino también vital para desarrollar habilidades en la presentación de datos:
- Creatividad y Curiosidad: Experimenta con diferentes representaciones gráficas. Encuentra nuevas formas de mostrar los datos que no se vieron durante el curso o en tu trabajo cotidiano.
- Habilidades Prácticas: Jugar con las visualizaciones te permitirá adquirir habilidades prácticas que fortalecerán tu papel como científico de datos.
Te alentamos a aprovechar la versión de prueba de Tableau para crear tus propios "dashboards" y compartirlos con tu organización. Esta experiencia práctica puede ser transformadora, ayudándote a comunicar ideas complejas de manera visualmente clara y efectiva.
Aprovecha esta oportunidad para profundizar en la visualización de datos y hacer un impacto tangible en tu organización. ¡Sigue explorando y aprendiendo para convertirte en un experto en la materia!