Curso Gratis y Capacitación, donde aprenderás, los principios de la teoría de la visualización de datos, que te permitirán aplicarlos en una herramienta especializada en la creación de reportes al realizar las actividades de limpieza de datos, elección de las características de elementos visuales, y el manejo software.
Y también aprende y actualiza, tus conocimientos con los más altos estándares del análisis de la información de los negocios.
¿Qué es el Visualizador de Datos?
Con este curso, conocerás, el análisis de datos, modelado de datos, tipos de gráficas, impacto en los negocios, proceso de visualización, limpieza de datos, elección de gráficas, ejes y etiquetas, codificación de variables visuales, memoria de visión, guión gráfico, uso de software de visualización, creación de tablero, identificación de patrones, visualización de datos masivos, capacidades de autoservicio.
¿Qué Hace un Visualizador de Big Data?
Con este curso gratis, vas a entender, que, la visualización de datos es el proceso de utilizar elementos visuales como gráficos o mapas para representar datos. Y de esta manera, se trasladan datos complejos, de alto volumen o numéricos a una representación visual más fácil de procesar.
Como visualizador de big data puedes desarrollar aplicaciones que obtengan, limpien y procesen todo tipo de datos de diferentes fuentes, para después, traducirlo a gráficos que representen el comportamiento de una organización.
¿Qué se Usa para Visualizar Datos?
En este curso de la Fundación Slim totalmente gratis, vas a entender, los ejemplos más específicos de métodos para visualizar datos:
- Gráfico de área.
- Gráfico de barras.
- Diagramas de caja y bigotes.
- Nube de burbujas.
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Conocerás, las bases de datos NoSQL, drivers y shell, modelos de datos, JSON y BSON, ecosistemas de almacenamiento para bases de datos NoSQL, instalación y configuración de variables de entorno, consulta de información Querying, gestión de documentos embebidos, lógica de relaciones de documentos, influencias sobre el desempeño y datos GeoJSON, creación de colecciones, modificación de información, modelo de datos, atomicidad, selectores de consultas, operadores de proyección, índices parciales, índice TTL, índice de texto, escalado de la base de datos, clustering.
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