Power BI DeskTop

Contenido del Curso

1. Metodología para el análisis de datos
2. Mejores prácticas para hacer nuestros reportes
3. Todas las visualizaciones disponibles en Power BI y otras más
4. Todos los tipos de fórmulas de DAX
5. Todos los básicos de Power BI: Conexión a datos, modelado, gráficos, reportes y DAX
6. Editor de consultas para limpiar nuestros datos
7. Relaciones entre tablas y los diferentes tipos de relaciones que existen
8. Creación de reportes en Power BI
9. Rapidez para crear nuestros análisis
10. Funcionalidades avanzadas de Power BI
11. Crear jerarquías de datos
12. Darle seguimiento a indicadores clave de tus datos
13. Gráficos dinámicos
14. Gráficos Animados
15. Columnas calculadas y medidas

Hadoop Big Data desde cero

Apasoft Training

Cursos Tecnológicos orientados a Big Data y Bases de datos

El curso incluyo: 

• 13,5 horas de vídeo bajo demanda
• 32 artículos
• 70 recursos descargables
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• Temas del Curso:

• 1. Big Data y Hadoop.

• 2. Instalacion de Hadoop.

• 3. Montar Componentes de Hadoop en un solo Nodo.

• 4. Map Reduce.

• 5. Montar Cluster de 3 Nodos.

• https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6661766126546018304/
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Diagnóstico Gestión de Datos No Transaccionales en Organismo

Análisis de situación de la Gestión de Datos del Organismo y propuesta inicial.

El Organismo utiliza orígenes de datos tanto propios como ajenos estos distintos orígenes de datos se traducen en archivos words, excel , web services, Bases de datos (Mysql /Oracle /SQL /postgresql), etc , los cuales son utilizados para la gestión particular de cada una de las áreas del MTR a través de diversas aplicaciones (Ms excel / Apps / Web a medida / Terceros / etc.).

En la actualidad las bases de datos se manejan de forma aislada y la creación de una nueva base no contempla entre otras cosas : 

• La necesidad de información pendiente por otros orígenes de datos .
• La existencia de datos cargados en otras bases que se pueden reutilizar.
• La mínima calidad que debe requerirse de los datos de la nueva base.
• etc.

Necesidad de Datos para el Organismo 

El proyecto es integral y requiere la presentación de información referida a las distintas áreas del Organismo distribuidas entre sus distintas Direcciones Generales.

La información requerida por el organismo se utilizara para la toma de decisión con la mayor celeridad que pueda proveer la organización a la fecha.

Esta información muchas veces requerirá el cruzamiento y procesamiento de datos de distintos orígenes de datos así como la obtención de metadatos como : totales, promedios ,varianzas, máximos , mínimos, cuadros comparativos, etc.

Para cumplir su propósito la gestión de datos debe asegurar pautas de calidad como : consistencia, puntualidad , fiabilidad , precisión , confiabilidad y disponibilidad.

La única manera de asegurar las pautas de calidad para la información provista es tener un manejo centralizado de los distintos orígenes de datos de manera de desacoplar los datos de las aplicaciones.

A continuación se evalúan dos escenarios posibles de solución para el problema de Gestión de datos del Organismo.

Escenario 1

(Gestión de Datos acoplada a las aplicaciones)
  

Esquema de Bases de Datos Transaccionales con uso de API para Gestión de Datos del MTR

Escenario 2

(Gestión de datos independiente de sus aplicaciones transaccionales)

Esquema Datawarehouse

Conclusión : El escenario 1 no es un buena practica para actualización masiva de datos no transaccionales que quieren ser utilizados por herramientas de inteligencia de negocios.




Ing David Arriola

Cocinando Datos Con Power BI

Tips Cocina de Datos Power BI

1.Generar la conexión a los orígenes de datos necesarios.
2.No cargar directamente sino transformar datos.
3.Acceder a Power Query Editor y desde alli ejecutar de ser necesario:

• Reubicacion o ajuste de headers de columnas 
• Eliminar filas.
• Eliminar Columnas(evitar redundancia con otros origenes de datos relacionados).
• Renombrado de headers de Columnas
• Transformación de datos (por ejemplo spliteo, unpivot , etc)
• Generación de columnas Indices.
• Generación de Columnas condicionales( para agrupamientos)
• Reemplazo de datos en columnas para estandarizacion.
• Cambio de el tipo de datos de columnas.
• Eliminación grupal de las columnas innecesarias que puedan  aparecer eventualmente en e origen.
• Eliminacion de filas duplicadas.

4.Verificar la calidad de los datos de las columnas.
5. revisar las dependencias de las consultas.

Recomendaciones

1. Eliminar los pasos automáticos que pueda haber realizado el  editor sobre todo las conversiones automáticas de datos.

2. Para datos dudosos evitar inferir sobre estos hallazgos de datos ( null o cero ) y validar con el usuario final del reporte que cual es el significado de estos para el negocio o si que informe que son realmente errores de carga en el archivo origen.

3.Utilizar siempre las opciones que apliquen acciones sobre el resto de columnas mas que sobre una selección de columnas fijas.

Herramientas de Visualización de Datos

Kit
Si querés iniciarte en la Visualización de Datos, te compartimos por un lado, portales de datos y, por otro, algunas aplicaciones que pueden ayudarte a empezar.

Portal de Datos Abiertos del Gobierno Argentino
http://datos.gob.ar/
Portal de Datos del Banco Mundial:
https://datacatalog.worldbank.org/.
Para trabajar con gráficos estadísticos

https://www.highcharts.com/
https://developers.google.com/chart/
https://infogram.com/
Para trabajar con mapas

https://www.mapbox.com/
https://carto.com/
Para generar paletas de colores

https://color.adobe.com/es/create/color-wheel/
http://tristen.ca/hcl-picker/#/hlc/6/1.05/303713/B77AA6

Visualización de Datos

VISUALIZACIÓN DE DATOS

Objetivos

• Explorar el concepto de visualizaciones de datos y las formas de desarrollarlas para favorecer la comprensión de datos presentados / diseñados de esta forma.

• Indagar el recorrido por el proceso de creación de casos paradigmaticos de visualizaciones de datos para indagar sobre la información alli presentada y las decisiones de diseño que se tomaron en la presentación.

• Dar cuenta de la producción de visualizaciones de datos y su comunicación en los distintos niveles de gobierno para indagar en procesos comunicacionales de la información pública.

Aplicaciones comentadas en el curso.

• Densidad Poblacional:
  https://datosgobar.github.io/densidad-poblacion/
• Balance Energético:
  https://datosgobar.github.io/energia/
• ¿Cómo está el sol en Capital Federal?
  https://datosgobar.github.io/radiacion-uv/
• Tu nombre en los últimos cien años
  http://nombres.historias.datos.gob.ar/#seccion2
• "Historias sobre “Tu nombre en los últimos cien años”
  https://medium.com/datos-argentina/dime-tu-nombre-y-te-dir%C3%A9-qu%C3%A9-tan-popular-es-6d049907234
• Escuelas rurales conectadas
  https://datosgobar.github.io/escuelas-rurales-conectadas/

Producción de Datos Abiertos Gubernamentales...

PRODUCCIÓN DE DATOS ABIERTOS GUBERNAMENTALES USANDO MS EXCEL

Tim Berners-Lee, el inventor de la Web e iniciador de los Datos Enlazados (Linked Data), sugirió un esquema de desarrollo de 5 estrellas para Datos Abiertos2, que podemos detallar de la siguiente manera:

Una estrella: ofrecer los datos en cualquier formato, aunque sean difíciles de manipular, como un pdf o una imagen escaneada. 

Dos estrellas: entregar los datos de manera estructurada, como en un archivo Excel con extensión xls. 

Tres estrellas: entregar los datos en un formato que no sea propietario, como .csv en vez de Excel. 

Cuatro estrellas: usar las URL (que es una dirección web de un dato que sirve para enlazarlo con otros datos) para identificar cosas y propiedades, de manera que se pueda apuntar a los datos. Requiere usar un estándar RDF. 

Cinco estrellas: vincular sus datos con los de otras personas, dotándolos de contexto. En la práctica, que la información entregada también apunte a otras fuentes de datos. Por ejemplo, si publico información sobre un libro dentro de mis datos, enlazar descripciones del libro que pertenezcan a otros publicadores (como DBPedia o Amazon)3.

3 Fuente: Biblioteca del Congreso Nacional de Chile. En línea: http://datos.bcn.cl/es/informacion/las-5-estrellas

Contenidos:

Datasets

Meta datos.

Ejemplos de Meta datos.

Limpieza de datos.

Data Cleasing (Recomendaciones)

PROCESO DE DATA CLEASING

El data cleansing, data scrubbing o limpieza de datos es el acto de descubrimiento, corrección o eliminación de datos erróneos de una base de datos. Este proceso permite identificar datos incompletos, incorrectos, inexactos, no pertinentes, etc. y luego substituir, modificar o eliminar estos datos sucios (data duty), para alcanzar datos de calidad (data quality) 1 .

1 Fuente: Wikipedia. Limpieza de datos. En línea: https://es.wikipedia.org/wiki/Limpieza_de_datos

Recomendaciones para el proceso de Data Cleasing:

1) Los Datos deben ser Precisos.

El proceso de limpieza de datos debe garantizar que los datos son certeros , precisos , validos y la mejor manera de garantizar esto es comparándolos con otros orígenes de datos, sino existe esta fuente o la fuente utilizada para comparar nuestros datos es inexacta nuestros datos también lo serán y la limpieza no cumplirá su objetivo.

2) Los Datos deben ser consistentes.

Los datos deben ser los mismos en calidad y representación en los distintos orígenes de datos de los que tengamos gobernanza, la consistencia es mas que asegurar la integridad de datos a través del uso de relaciones entre entidades de una base de datos, la consistencia ademas de asegurar la adecuada integridad entre entidades de una base de datos debe velar porque la operatoria de los sistemas con su funcionamiento no habilite el ingreso de inconsistencia de datos como redundancia , edición parcial de datos, etc.

3) Los Datos deben ser validados.

Se debe preguntar si los datos cumplen con reglas y restricciones particulares que se definen comopueden ser la validacion de datos ingresados a traves de APIs que garanticen la integridad de los mismos o como puede ser asegurar que donde se guarde la estatura no se guarde el peso de un paciente en un sistema del servicio de nutricion de un hospital pediatrico.

4) Los datos deben estar completos.

La incompletitud de datos es algo que la limpieza de datos no puede evitar sin embargo se pueden efectuar procesos  que generen datos con los cuales se completen a los faltantes.

5) Los Datos deben ser uniformes.

Es importante que los datos se manejen en las mismas unidades y de ser necesario se manejen sistemas de equivalencias entre datos que sean consistentes con las reglas del negocio de manera que no afecten a la informacion producida a partir de esos datos.
Es critico que las unidades de medida sean conocidas para la limpieza de datos , si se desconoce las unidades de carga inicial de los datos se tornara imposible la limpieza de datos.

Fuente 
https://www.dataisbeauty.com/data-cleansing-best-practices-strategy/

• Soporte al agente SSH.

Gestión de Múltiples Bases de Datos

GESTIÓN DE BASES DE DATOS CON DBEAVER

Es una herramienta de Gestion de Base de Datos de codigo libre soporta conexion a las bases de datos mas populares como pueden ser : SQL Server , Postgresql , Mysql , Oracle , Sybase ,FireBird, etc. 

La version de Diciembre del 2019 trae:

• Soporte al agente SSH.
• Se agrego complementos de Eclipse.
• Se mejoro el manejo del autocommit.
• Se mejoro sus capacidades de exportacion.
• Se graba sesiones del editor sql.
• Ahora controla duplicacion de nombres entre los objetos de una base.
• Para postgres se añadio el soporte de alias de tipos extras y tipos de datos arreglo.
• etc.

Video del uso que le doy en mi trabajo

RAD (Rapid Application Development) Generador Código PHP basado patrón MVC

RAD (Rapid Application Development) 
Generador de código PHP con patrón Modelo Vista Controlador con framework casero.

Ver Video 1 Generador de Código


Este proyecto tuvo los siguientes objetivos:

1. Desarrollar programa php que permita la automatización de la generación de código completamente funcional que reemplace la generación manual que realizaban los programadores para la primer versión de prototipos basado en patrón MVC del framework que se venia utilizando.
2. Automatizar solo los ABMs en función de los datos proporcionados por el modelo de datos del proyecto.
3. Incluir en la generación el reconocimiento de claves foráneas y generar código en consecuencia para todas las vistas generadas.
4. No añadir reglas de negocios al código generado en lo que respecta a los ABMs.
5. No dificultar que los programadores añadan el código necesario para adaptación del comportamiento al primer prototipo generado por la herramienta.
6. Automatizar al máximo el código rutinario asociado al 80% de los proyectos que se generan.
7. Automatización de filtrado y consulta sobre los datos de los Abms generados.
8. Reducir los tiempos iniciales de desarrollo de los proyectos.
9. Contar con una herramienta de generación de prototipos que fuera funcional.
10. Que la herramienta pueda generar un prototipo con código a partir del cual se pueda continuar las iteraciones sin mayores problemas incluyendo nuevos Abms o cambios en los mismos.

Diálogos de aprendizaje : Evaluación y Big Data

BIG DATA 

Mis Videos en YouTube

Recursos del Curso INAP

CRITICAL QUESTIONS FOR BIG DATA, por danah boyd & Kate Crawford
https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/1369118X.2012.678878

What makes Big Data, Big Data?, por Rob Kitchin & Gavin McArdle
http://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951716631130

Historias de Matemáticas Matemáticas para entender los fenómenos sociales: los trabajos pioneros de Florence Nightingale, por Marta Macho Stadler
http://www2.caminos.upm.es/Departamentos/matematicas/revistapm/revista_impresa/vol_VII_num_1/editorial_vol7_1.pdf

La huella física de la economía digital y su impacto en la organización del territorio, por Antonio Vazquez Brust.
http://www.academia.edu/29855274/La_huella_f%C3%ADsica_de_la_econom%C3%ADa_digital_y_su_impacto_en_la_organizaci%C3%B3n_del_territorio

“Big Data: The 5 Vs Everyone Must Know” por Brian Marr
https://www.linkedin.com/pulse/20140306073407-64875646-big-data-the-5-vs-everyone-must-know