Curso de Qlik Sense Data Analyst

No pierdas la oportunidad de llevar tus habilidades de análisis de datos para mejorar tu negocio y tomar decisiones más acertadas. Inscríbete hoy en nuestro curso avanzado Qlik Sense Data Analyst

El curso Qlik Sense Data Analyst es una introducción completa al mundo de la analítica de datos con una de las herramientas más potentes y fáciles de usar del mercado. En este curso, los participantes aprenderán a utilizar Qlik Sense para transformar sus datos en información valiosa, descubrir tendencias y patrones ocultos y tomar decisiones más informadas y estratégicas

Este curso está diseñado específicamente para Analistas de Negocio y Directivos que buscan mejorar su capacidad para analizar y visualizar datos de manera efectiva. Al completar el curso, los participantes estarán capacitados para aprovechar todo el potencial de Qlik Sense, lo que les permitirá tomar decisiones informadas y estratégicas que impulsen el crecimiento y la rentabilidad de su empresa

Nos adaptamos a ti, con tres modalidades formativas. Cursos “In Company” (en tu propia empresa), “En Abierto” (impartidos en nuestras modernas instalaciones) y “Online”.

Data Analyst

Aprenderás a utilizar Qlik Sense para analizar y visualizar datos de manera efectiva.

Podrás tomar decisiones más informadas y estratégicas gracias a los datos analizados.

Qlik Sense te ayudará a simplificar el proceso de análisis de datos, ahorrando tiempo y recursos valiosos.

Descubrirás tendencias y patrones ocultos en los datos, lo que puede llevar a nuevas oportunidades de negocio.

Podrás tomar decisiones más eficientes y estratégicas gracias al análisis de datos realizado.

– Introducción a Qlik Sense: conceptos básicos, navegación en la interfaz y creación de aplicaciones.

– Creación de visualizaciones: gráficos de barras, gráficos circulares y gráficos de líneas.

– Análisis de datos: segmentación de datos, análisis de tendencias y patrones ocultos.

– Creación de aplicaciones: creación de hojas, visualización de datos en tarjetas y creación de paneles de control.

– Integración de fuentes de datos: conexión a bases de datos e importación de datos desde archivos.

– Filtros y selecciones: uso de filtros y selecciones para explorar los datos de manera más efectiva.

– Uso de expresiones: creación de fórmulas y expresiones para analizar y manipular datos.

– Diseño de dashboards: creación de tableros personalizados para presentar los datos de manera visualmente atractiva.

– Publicación y distribución de aplicaciones: creación de enlaces y distribución de aplicaciones a través de la nube.

– Prácticas de casos de uso: aplicación de lo aprendido en casos prácticos y ejemplos reales.