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Dirigido a profesionales que ya dominan los fundamentos de Tableau y necesitan dar el salto hacia soluciones analíticas más robustas y publicables, este curso de 8 horas trabaja sobre escenarios realistas de negocio en los que los datos provienen de múltiples fuentes, las audiencias son diversas y los dashboards deben funcionar tanto en escritorio como en dispositivos móviles. A lo largo de la formación, el participante aprenderá a integrar fuentes heterogéneas mediante joins y relaciones razonadas, a construir cálculos de nivel de detalle (LOD) para responder preguntas analíticas complejas, a diseñar dashboards interactivos con acciones coordinadas y parámetros de exploración, y a adaptar vistas a guías de estilo corporativas y a layouts móviles sin sacrificar funcionalidad; el resultado concreto es un dashboard multifuente, interactivo y responsivo, listo para ser presentado a una audiencia de negocio real.

  1. Explicar los criterios de cardinalidad que determinan la elección entre join y relación al combinar fuentes de datos heterogéneas en Tableau.
  2. Construir cálculos de nivel de detalle de tipo FIXED o INCLUDE que resuelvan preguntas analíticas no abordables con agregaciones estándar, describiendo su lógica de evaluación.
  3. Comparar tipos de visualización alternativos para un mismo conjunto de datos y seleccionar el más adecuado en función de la audiencia y la pregunta analítica.
  4. Diseñar un conjunto de parámetros y filtros de contexto coordinados que habiliten la exploración de escenarios sin alterar la fuente de datos subyacente.
  5. Construir un dashboard interactivo con tres o más hojas vinculadas por acciones de filtro, resaltado o URL que sostengan una narrativa analítica coherente.
  6. Adaptar dashboards existentes a layouts de dispositivo móvil y a guías de estilo corporativas, reorganizando objetos, ajustando tipografía, paleta y tooltips con justificación de cada decisión.
  7. Diagnosticar y corregir errores de conexión de datos y de lógica de filtro en un dashboard con fallos inducidos, identificando la causa raíz de cada incidencia.

Bloque 1 — Integración de datos multifuente Este bloque sienta las bases analíticas del curso. Se revisan los modelos de datos de Tableau (joins clásicos frente a relaciones del modelo lógico), los criterios de cardinalidad y los escenarios en los que cada tipo de unión resulta apropiado. Los participantes trabajan con una combinación de hojas Excel y tablas de base de datos relacional, analizan los resultados de cada opción y documentan la justificación de la unión elegida. El bloque concluye con una breve revisión de buenas prácticas de nomenclatura y gestión de fuentes de datos en proyectos de equipo.

Bloque 2 — Cálculos avanzados: nivel de detalle (LOD) Se introduce la familia de expresiones LOD —FIXED, INCLUDE y EXCLUDE— haciendo hincapié en los dos primeros tipos. Mediante casos de uso progresivos (ratios por segmento, primeras compras, comparaciones entre cohortes) se construyen cálculos que no pueden resolverse con SUM o AVG simples. Se dedica tiempo específico a entender el orden de operaciones de Tableau y a depurar comportamientos inesperados relacionados con los filtros de dimensión frente a los filtros de contexto.

Bloque 3 — Elección y diseño de visualizaciones Los participantes reciben un mismo conjunto de datos y deben generar al menos dos alternativas de representación visual para cada pregunta analítica planteada. La discusión guiada cubre principios de percepción visual, adecuación a la audiencia y honestidad gráfica. El bloque integra también el diseño de parámetros dinámicos y filtros de contexto coordinados, de modo que el usuario final pueda explorar escenarios sin tocar la fuente subyacente.

Bloque 4 — Dashboards interactivos y narrativa analítica Este bloque aborda la construcción de dashboards con tres o más hojas conectadas mediante acciones de filtro, resaltado y URL. Se trabaja la disposición de objetos para guiar la lectura, el uso de contenedores flotantes frente a dispuestos, y la secuencia narrativa que lleva al usuario desde el indicador de alto nivel hasta el detalle de registro. Se incluye un ejercicio de adaptación del mismo dashboard a un layout móvil, redimensionando y reordenando componentes para mantener legibilidad y operatividad de los filtros en pantallas pequeñas.

Bloque 5 — Estilo corporativo, accesibilidad y depuración El bloque final combina dos competencias de madurez profesional. Por un lado, los participantes aplican una guía de estilo corporativa ficticia sobre una vista existente: ajustan paleta de colores, tipografía, tooltips personalizados y leyendas, y documentan cualquier desviación justificada respecto a la guía. Por otro, afrontan un dashboard con errores inducidos —uno de conexión de datos y uno de lógica de filtro— y siguen un protocolo sistemático de diagnóstico: revisión de la fuente, inspección del orden de filtros y validación cruzada con los datos originales, hasta alcanzar la corrección completa.

  • Tableau Desktop 2023.1 o superior instalado y con licencia activa (o acceso a Tableau Public como alternativa para ejercicios sin datos sensibles).
  • Acceso a los archivos de práctica del curso: conjunto de datos en formato Excel (.xlsx) y conexión de prueba a una base de datos SQLite incluida en el paquete de materiales.
  • Resolución de pantalla mínima de 1 280 × 800 px; se recomienda 1 920 × 1 080 px para visualizar correctamente los layouts de dashboard durante las demostraciones.
  • Navegador moderno (Chrome 120+, Edge 120+ o Firefox 121+) para acceder a la plataforma de formación y consultar la documentación en línea de Tableau.
  • Permiso de instalación local o acceso confirmado a Tableau Desktop en el equipo que se usará durante la sesión (sin restricciones de firewall que bloqueen la conexión a fuentes de datos externas).
  • Manejo fluido de la interfaz de Tableau Desktop: conexión a datos, tipos de campos, estante de filas y columnas, y tipos de gráfico básicos (equivalente al contenido cubierto en TAB01).
  • Comprensión de conceptos elementales de bases de datos: tabla, fila, columna y noción intuitiva de clave primaria y foránea.
  • Familiaridad con al menos un formato de datos estructurados (Excel, CSV o similar) y capacidad para identificar problemas comunes de calidad: valores nulos, duplicados y tipos de dato incorrectos.
  • Lectura básica de fórmulas en Tableau (IF, CASE, funciones de fecha y cadena) para poder seguir la extensión hacia cálculos LOD sin curva de adaptación.