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Este curso está dirigido a profesionales sin experiencia previa en herramientas de visualización de datos que necesitan incorporar Tableau a su flujo de trabajo analítico. A lo largo de las 8 horas, el participante explorará el entorno de Tableau Desktop desde cero: aprenderá a orientarse en la interfaz, a distinguir dimensiones de métricas, a conectar fuentes de datos planas y a construir gráficos básicos de forma guiada. Progresivamente abordará el uso de filtros para acotar subconjuntos de datos, la composición de dashboards elementales y la identificación de errores habituales de visualización, cerrando el recorrido con una introducción al proceso de publicación en Tableau Public. Al finalizar, el participante será capaz de transformar un fichero CSV o Excel en un dashboard de dos hojas publicado y listo para compartir, aplicando criterios básicos de legibilidad y corrección visual.

  1. Reconocer los componentes principales de la interfaz de Tableau y explicar la diferencia conceptual entre dimensiones y métricas en un conjunto de datos cargado.
  2. Conectar una fuente de datos plana (CSV o Excel) y construir al menos tres tipos de gráfico básico —barras, líneas y dispersión— asignando correctamente las dimensiones y métricas a los ejes.
  3. Aplicar filtros de dimensión y de rango de medida sobre visualizaciones existentes para acotar los datos mostrados, y combinar hojas de trabajo en un dashboard básico que respete criterios de legibilidad.
  4. Evaluar un conjunto de worksheets defectuosas para identificar errores comunes de visualización y describir el proceso de publicación de un workbook en Tableau Public, incluyendo sus limitaciones de privacidad.

Bloque 1 — El entorno de Tableau y el modelo de datos Se presenta la interfaz de Tableau Desktop en detalle: el panel de datos, el estante de filas y columnas, el área de trabajo y el panel Show Me. Sobre ese contexto se introduce el modelo dimensional de Tableau, explicando qué son las dimensiones y las métricas, cómo Tableau las diferencia automáticamente al cargar un conjunto de datos y qué consecuencias tiene esa distinción a la hora de construir visualizaciones. El bloque se cierra conectando una fuente de datos plana en formato CSV o Excel mediante un flujo guiado hasta visualizar los campos disponibles en el panel de datos.

Bloque 2 — Construcción de visualizaciones básicas Con los datos ya cargados, el participante aprende a generar los tres tipos de gráfico fundamentales: barras, líneas y dispersión. Se practica la asignación de dimensiones y métricas a los ejes, el uso de Show Me como orientación y los ajustes de formato imprescindibles (títulos de eje, etiquetas, colores). A continuación se trabaja el filtrado de datos: filtros de dimensión para seleccionar categorías específicas y filtros de rango de medida para acotar valores numéricos, aplicados sobre visualizaciones ya construidas.

Bloque 3 — Dashboards y buenas prácticas de visualización El tercer bloque aborda la composición de dashboards básicos reuniendo al menos dos hojas de trabajo, con criterios guiados de legibilidad: disposición de objetos, tamaño relativo y coherencia cromática. Sobre una colección de worksheets intencionadamente defectuosas, el participante practica la detección de errores frecuentes: tipo de gráfico inadecuado para los datos representados, agregaciones incorrectas y ejes sin título. El bloque —y el curso— concluye describiendo el flujo de publicación de un workbook en Tableau Public, los pasos que lo componen y las restricciones de privacidad inherentes al servicio gratuito.

  • Tableau Desktop instalado (versión 2022.1 o superior) o acceso a Tableau Public Desktop (descarga gratuita en public.tableau.com).
  • Sistema operativo: Windows 10/11 de 64 bits o macOS 11 (Big Sur) o superior.
  • Memoria RAM mínima: 8 GB (16 GB recomendado).
  • Conexión a internet estable para la descarga de los archivos de ejercicio y la publicación final en Tableau Public.
  • Los ficheros de datos de práctica (CSV/Excel) se distribuirán a través del aula virtual antes del inicio del curso.
  • Manejo básico de hojas de cálculo (Excel, Google Sheets o similar): abrir archivos, identificar columnas y filas, y comprender qué es un valor numérico frente a un valor categórico.
  • Familiaridad con el concepto de tabla de datos: saber que cada fila representa un registro y cada columna un atributo.
  • No se requiere experiencia previa en Tableau ni en ninguna otra herramienta de Business Intelligence.