Preguntas y Respuestas de Entrevista de Tableau: Tableau para Carreras en Ciencia de Datos

Resumen

Preguntas de entrevista de Tableau para maximizar tus posibilidades de conseguir un empleo en análisis de datos o como desarrollador o analista de Tableau Lo que aprenderás:

Aprender a explicar qué es Tableau Conocer quiénes son los fundadores de Tableau Aprender a describir la misión de la empresa Aprender a explicar qué es una visualización de mapas de árbol Conocer las limitaciones de filas y columnas de Tableau Desktop y Tableau Server Aprender la diferencia entre los archivos .twb y .twbx Aprender cómo funciona la agregación en Tableau Aprender todo sobre cómo funcionan los filtros de contexto Aprender dos aplicaciones prácticas de los filtros de contexto Aprender cómo funcionan los filtros de fuente de datos Aprender cómo funcionan las combinaciones en Tableau Aprender a adjuntar datos a un extracto de Tableau Aprender a "Union All" datos usando una consulta SQL personalizada Comprender la diferencia entre medidas y dimensiones Comprender la diferencia entre variables discretas y continuas Aprender a crear un eje combinado y cómo controlarlo Este curso está diseñado para que te transmita tanto conocimiento sobre Tableau como pueda. Pasaremos por las preguntas más populares de Tableau y te revelaré cómo respondería a cada una de estas preguntas.

Además, habrá abundantes ejemplos en este curso y explicaré mis respuestas en detalle y te mostraré cómo todo se desarrolla en el software. El curso está dividido en tres secciones basadas en los tipos de preguntas:

Simple Moderado Difícil También puedes usar las preguntas de este curso para verificar tus conocimientos de Tableau; después de que revele la pregunta, pausa el video e intenta responderla.

Luego verifica si tu respuesta coincide con la mía. ¡Este es un curso corto, dinámico y divertido!

A diferencia de mis otros cursos, no tendrás que hacer ningún ejercicio. Las lecciones tienen un formato conversacional, así que todo lo que necesitas hacer es relajarte y disfrutar mientras profundizamos en el diverso mundo de Tableau.

¡Espero verte dentro! Kirill Descargo de responsabilidad:

Este curso no garantiza que consigas un trabajo o un ascenso.

Este curso está diseñado para transmitirte mi conocimiento de Tableau. Aunque he puesto un esfuerzo considerable en preparar este curso, puede haber algunas cosas incorrectas.

Por lo tanto, no confíes únicamente en estas respuestas; no son más que mis opiniones y experiencias. Asegúrate de verificar cualquier información de manera independiente.

No aceptaré ninguna responsabilidad por las consecuencias de que confíes en la información proporcionada en este curso para entrevistas de trabajo, trabajo profesional y cualquier otro propósito.

Programa de estudio

• Introducción a Tableau
Panorama general del software Tableau
Importancia de Tableau en la ciencia de datos
Configuración de Tableau: instalación e interfaz
• Habilidades básicas de Tableau
Conexión a fuentes de datos
Preparación y limpieza de datos en Tableau
Creación de las primeras visualizaciones: gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos de pastel
• Técnicas intermedias de Tableau
Gráficos avanzados: diagramas de dispersión, mapas de calor y mapas de árbol
Trabajo con paneles de control y puntos de historia
Aplicar filtros y ordenar datos
• Visualización de datos avanzada
Campos calculados y cálculos de tabla
Uso de parámetros para paneles interactivos
Análisis avanzados: pronósticos y líneas de tendencia
• Aplicaciones de Tableau para ciencia de datos
Estudios de caso: escenarios reales de ciencia de datos
Integración de Tableau con R y Python
Realización de análisis predictivo con Tableau
• Preparación para entrevistas de Tableau
Preguntas y respuestas comunes en entrevistas de Tableau
Práctica práctica: resolviendo problemas reales de entrevistas
Consejos y trucos para una presentación efectiva en entrevistas
• Conclusión y próximos pasos
Revisión de conceptos clave
Recursos adicionales y educación continua
Sesión final de preguntas y respuestas y retroalimentación

Enseñado por

Kirill Eremenko, SuperDataScience Team and Ligency Team

Asignaturas

Ciencia de Datos