Procesamiento de datos con Knime (desde Cero a Intermedio) from Udemy

¡Bienvenidos al apasionante mundo de los datos. Knime es una plataforma de ciencia de datos Open Source que integra el esquema de programación gráfica de bajo código (Low Code), facultando de esta manera a los usuarios de negocio para construir y desplegar soluciones de extracción, transformación y modelamiento de información, sin una dependencia estricta de lenguajes de programación.

En este curso de transformación de datos con Knime de básico a intermedio abordaremos los siguientes temas:

Instalación de Knime y sus extensiones.
Interfaz de Knime, espacio de trabajo, flujos de trabajo y nodos.
Cómo importar o exportar flujos de trabajo para compartir desarrollos.
Lectura de archivos planos y bases de datos en Knime (Excel, csv, txt, DB).
Tipos de datos en Knime.
Escritura de datos fuera de Knime (archivos planos y bases de datos).
Transformaciones de forma I (concatenado de archivos, filtros de filas, filtros de columnas, ordenamiento de datos).
Transformaciones de datos I (renombrado de columnas, creación de columnas, fórmulas matemáticas, manipulación de cadenas de texto (strings).
Transformaciones de forma II (agrupaciones, pivoting, unpivoting).
Transformaciones de datos II (condicionales, reemplazo de valores, manipulación de fechas, manejo de datos duplicados)
Cruce de tablas - Joiner (teoría general y su aplicación en Knime).
Cross Joiner en Knime
Prorrateos a través de la combinación GroupBy - Joiner.
Introducción al uso de variables y loops en Knime
Uso de contenedores y metanodos para la organización de flujos.
Resumen de buenas prácticas y recomendaciones finales.

Las sesiones teóricas están acompañadas de ejercicios prácticos con datos reales y diversos materiales de ayuda ,disponibles en el repositorio de información del curso. Los estudiantes deberán completar una serie de retos a lo largo del curso que facilitarán el desarrollo del pensamiento lógico para la resolución de problemas en Knime.

What's inside

Learning objectives

Aprenderás aspectos básicos y elaborados sobre la extracción, transformación y carga de datos a través de casos aplicados en knime.
Podrás importar y exportar datos desde archivos planos y bases de datos; aprenderás sobre agrupaciones, cruces de tablas, pivoteos, filtros, entre otros.
Llevarás tus habilidades de excel a otro nivel con la automatización de tareas rutinarias básicas utilizando knime.

Reducirás los tiempos de desarrollo en tus proyectos de datos a través del esquema gráfico de knime.
Abrirás la puerta a nuevas oportunidades laborales.

Aprenderás aspectos básicos y elaborados sobre la extracción, transformación y carga de datos a través de casos aplicados en knime.
Podrás importar y exportar datos desde archivos planos y bases de datos; aprenderás sobre agrupaciones, cruces de tablas, pivoteos, filtros, entre otros.
Llevarás tus habilidades de excel a otro nivel con la automatización de tareas rutinarias básicas utilizando knime.
Reducirás los tiempos de desarrollo en tus proyectos de datos a través del esquema gráfico de knime.
Abrirás la puerta a nuevas oportunidades laborales.

Syllabus

En esta sección introductoria conocerás algunas de las bondades de Knime, aprenderás a instalar la herramienta y te familiarizarás con su interfaz de trabajo.

La versión de escritorio de Knime es multiplataforma y completamente gratuita. Con este vídeo aprenderás cómo instalar la herramienta o actualizarla a su última versión en caso de que ya la hayas instalado. Siempre es recomendable mantener la versión más reciente.

En este apartado te explicamos los recientes cambios de interfaz de Knime y cómo puedes tomar este curso sin alguna afectación usando la interfaz clásica.

Knime presenta una interfaz gráfica sencilla y muy intuitiva con la que te familiarizarás de manera rápida. Los flujos de trabajo en Knime corresponden a una colección de nodos articulados para ejecutar una serie de tareas secuenciales deseadas por el usuario.

Knime cuenta con una amplia variedad de nodos para importar datos locales desde las fuentes más utilizadas con una amplia variedad de opciones que enmarcan la mayoría de necesidades que tengamos. En esta sesión aprenderás a cargar datos de Excel, CSV, Parquet y Table.

Conocer y comprender la importancia de los tipos de datos te evitará algunos dolores de cabeza más adelante. Gran parte de los errores de ejecución en flujos de trabajo en Knime, derivados de inadecuadas agregaciones o cruces de tablas, se deben a inconsistencias en los tipos de datos con los que se trabajan.

Las extensiones permiten expandir las funcionalidades de Knime y promueven la integración con otras herramientas y lenguajes de programación. Estas extensiones no tienen ningún costo, están disponibles en el gestor de instalaciones de Knime y las buscaremos en función de lo que necesitemos.

La lectura de bases de datos es indispensable en aplicaciones reales en la industria. Knime cuenta con múltiples nodos de extracción, manipulación y carga de datos desde y hacia una amplia variedad de bases de datos.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Employs a low-code graphical programming scheme, empowering business users to build and deploy data solutions without strict dependence on programming languages

Bridges the gap between Excel skills and advanced data processing by automating basic routine tasks using Knime's graphical interface

Reduces development times in data projects through Knime's graphical scheme, enabling faster prototyping and deployment of data solutions

Opens doors to new job opportunities by providing practical skills in data extraction, transformation, and loading (ETL) using a popular open-source platform

Uses the desktop version of Knime, which is multiplatform and completely free, making it accessible to a wide range of users without financial barriers

Emphasizes the importance of extensions to expand Knime's functionalities and promote integration with other tools and programming languages

Reviews summary

Procesamiento de datos con knime: de cero a intermedio

Según los estudiantes, este curso es excelente para iniciar en el mundo del procesamiento de datos con KNIME, especialmente para quienes no tienen experiencia previa o vienen de herramientas como Excel y buscan automatizar tareas. Destacan las explicaciones claras y el enfoque paso a paso del instructor, así como los ejercicios prácticos y materiales de apoyo que facilitan la aplicación de los conceptos. Si bien el curso cubre sólidamente los fundamentos, varios alumnos señalan que la sección intermedia podría tener mayor profundidad, sintiéndose algo apresurada en ciertos temas y pudiendo quedarse corta para quienes ya tienen bases.

Facilita la automatización de tareas.

"Definitivamente lo recomiendo para quienes vienen de Excel y quieren automatizar tareas."

"Aprendí a usar KNIME desde cero y ya estoy aplicando lo aprendido en mi trabajo."

"Lo encontré muy útil para automatizar reportes."

"La transición de Excel a KNIME es un punto fuerte que mencionan."

Ayuda a aplicar y entender la herramienta.

"...con ejercicios prácticos que ayudan a entender cada concepto."

"La metodología es muy práctica..."

"Los ejemplos son relevantes."

"Los retos al final de cada sección son un plus."

"Los ejercicios son pertinentes."

El instructor detalla bien los conceptos.

"...Muy bien explicado, paso a paso..."

"El profesor tiene mucha experiencia y lo transmite de forma clara."

"Un curso muy didáctico y con ejemplos aplicados. El instructor explica de forma sencilla..."

"Las explicaciones del profesor son muy claras y el material de apoyo es de gran ayuda."

Un punto de partida sólido en KNIME.

"Excelente curso para iniciar en KNIME. Muy bien explicado, paso a paso..."

"Me encantó este curso. La metodología es muy práctica y el ritmo es adecuado. Aprendí a usar KNIME desde cero..."

"Un curso muy didáctico y con ejemplos aplicados... Muy recomendable para principiantes absolutos en KNIME."

"Excelente, te lleva de la mano desde la instalación hasta flujos más elaborados... Ideal para empezar en el mundo del low-code para datos."

Reviewers wish for more complex topics.

"...le faltaría profundizar un poco más en temas intermedios como la optimización de flujos grandes o integración avanzada con bases de datos..."

"Como punto a mejorar, me gustaría ver ejemplos más complejos o un proyecto final integrador."

"...Podría mejorar con algún módulo sobre visualización o integración con otras herramientas (BI)."

El contenido intermedio podría ser más amplio.

"Quizás le faltaría profundizar un poco más en temas intermedios..."

"El contenido básico está bien, pero la sección intermedia se siente un poco apresurada."

"Si buscas pasar de un nivel básico sólido a uno intermedio real, quizás necesites complementar con otros recursos."

"Esperaba más de la sección intermedia. Siento que se queda muy en lo básico."

"Si ya tienes algo de experiencia con ETL o programación, este curso se te quedará corto rápidamente."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Procesamiento de datos con Knime (desde Cero a Intermedio) with these activities:

Repasar los fundamentos de las bases de datos

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Refrescar los conceptos básicos de bases de datos para comprender mejor la lectura y escritura de datos en Knime.

Browse courses on SQL

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Revisar tutoriales en línea sobre bases de datos relacionales.
Practicar la escritura de consultas SQL básicas.
Identificar los diferentes tipos de bases de datos.

Revisar 'Learning KNIME'

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Proporcionar una base sólida en Knime antes de comenzar el curso.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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Leer los capítulos introductorios sobre la interfaz de Knime.
Practicar la creación de flujos de trabajo sencillos.
Explorar los diferentes tipos de nodos disponibles.

Practicar la manipulación de cadenas de texto

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Reforzar las habilidades de manipulación de cadenas de texto, un aspecto crucial en la limpieza y transformación de datos en Knime.

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Resolver ejercicios de limpieza de datos con cadenas de texto.
Experimentar con diferentes nodos de manipulación de strings en Knime.
Crear flujos de trabajo para extraer información específica de textos.

Four other activities

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Crear un flujo de trabajo de Knime para automatizar una tarea de Excel

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Aplicar los conocimientos adquiridos en el curso para automatizar una tarea común de Excel utilizando Knime, demostrando la capacidad de llevar las habilidades de Excel a otro nivel.

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Identificar una tarea repetitiva en Excel.
Diseñar un flujo de trabajo en Knime para replicar la tarea.
Implementar el flujo de trabajo y probar su eficiencia.
Documentar el flujo de trabajo y compartirlo con otros.

Desarrollar un proyecto de análisis de datos con Knime

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Consolidar los conocimientos del curso mediante la aplicación de Knime en un proyecto de análisis de datos real, desde la extracción hasta la visualización de resultados.

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Seleccionar un conjunto de datos relevante.
Definir preguntas de investigación claras.
Crear un flujo de trabajo en Knime para responder a las preguntas.
Analizar los resultados y generar conclusiones.
Presentar el proyecto y sus hallazgos.

Leer 'KNIME Cookbook'

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Ampliar el conocimiento de Knime con técnicas avanzadas y soluciones prácticas.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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Seleccionar algunos capítulos relevantes para el proyecto.
Implementar las soluciones propuestas en el libro.
Adaptar las soluciones a los propios flujos de trabajo.

Contribuir a la comunidad de Knime

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Profundizar el conocimiento de Knime mediante la participación activa en la comunidad, compartiendo flujos de trabajo, respondiendo preguntas y reportando errores.

Show steps

Explorar el foro de Knime y responder preguntas.
Compartir flujos de trabajo útiles en la comunidad.
Reportar errores y sugerir mejoras a los desarrolladores.

Career center

Learners who complete Procesamiento de datos con Knime (desde Cero a Intermedio) will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Analista de Datos

Un Analista de Datos utiliza diversas herramientas para extraer, limpiar, transformar y analizar datos, generando reportes e insights que apoyan la toma de decisiones. El curso de Procesamiento de datos con Knime es fundamental para un aspirante a esta posición, dado que enseña a usar una plataforma de bajo código como Knime para realizar estas tareas, desde la importación de datos de distintas fuentes (archivos planos, bases de datos), hasta transformaciones como agrupaciones, pivotes, y uniones de tablas. Adicionalmente, esta formación también cubre aspectos importantes que son parte del rol, como el manejo de diferentes tipos de datos, la concatenación de archivos, el filtrado y ordenamiento de registros, además de la manipulación de cadenas de texto y fechas. Este curso ayuda a construir una sólida base para aquellos interesados en analítica de datos.

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Especialista en ETL

Un Especialista en ETL diseña, implementa y mantiene procesos de extracción, transformación y carga de datos. Este rol requiere un conocimiento profundo sobre cómo trabajar con datos de diversas fuentes y transformarlos adecuadamente. Este curso brinda conocimiento esencial ya que se enfoca en el uso de Knime para el procesamiento de datos, cubriendo la extracción de datos desde múltiples fuentes como archivos planos y bases de datos, la transformación de datos mediante filtrado, ordenamiento, agrupaciones, pivotes y uniones, y la carga de datos a diversos destinos. El curso también cubre la automatización de tareas y la manipulación de distintos tipos de datos, que son habilidades necesarias en este rol. Este curso es una buena forma de sumergirse en el mundo ETL.

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Analista de Inteligencia de Negocios

El Analista de Inteligencia de Negocios es responsable de analizar datos para generar insights que ayuden a la empresa a tomar mejores decisiones. Este curso ayuda a este profesional en el flujo de trabajo de datos, que va desde la importación, transformación, hasta la exportación de datos. El curso enseña a importar datos desde múltiples fuentes, realizar transformaciones como filtrado, ordenamiento, agrupaciones, pivotes y uniones, además de la manipulación de cadenas de texto, números y fechas. La capacidad de automatizar tareas con Knime, aprendida en el curso, permite a un Analista de Inteligencia de Negocios ser más eficiente y generar informes de manera oportuna.

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Analista de Mercadeo

Un Analista de Mercadeo se encarga de analizar datos de mercado y comportamiento de clientes para optimizar las estrategias de mercadeo. La capacidad de un Analista de Mercadeo de poder importar datos de diferentes fuentes, transformarlos y analizarlos es una habilidad importante. Este curso enseña como usar la plataforma de bajo código Knime, y cómo usar los nodos de lectura de archivos y bases de datos, además de las transformaciones como filtrado, ordenamiento, agrupaciones y uniones. La manipulación de texto, números y fechas, son temas relevantes para este rol. Este curso puede mejorar la eficiencia y la calidad de los análisis de un Analista de Mercadeo.

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Ingeniero de datos

Un Ingeniero de Datos se encarga de construir y mantener la infraestructura que permite el flujo eficiente de datos. Este rol requiere conocer en profundidad como extraer, transformar y cargar datos provenientes de diversas fuentes, por lo que este curso de procesamiento de datos con Knime es un punto de partida útil. Aprenderán a importar datos de archivos planos y bases de datos, realizar transformaciones y exportar datos. Los temas de lectura de datos en bloque, uso de variables, loops y metanodos permite a un futuro Ingeniero de Datos tener un conocimiento práctico sobre la automatización de tareas. Esta automatización permite que los datos fluyan de una manera confiable. Este curso ayuda a construir una base sólida para el trabajo de tuberías de datos.

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Analista de Operaciones

Un Analista de Operaciones trabaja con datos para optimizar los procesos y la eficiencia de una organización. Este curso brinda la oportunidad de aprender a extraer, transformar y cargar datos utilizando Knime, una herramienta de bajo código que simplifica estas tareas. Un Analista de Operaciones puede usar este curso para explorar la importación de datos de diversas fuentes, transformaciones como filtrado, ordenamiento, agrupaciones y uniones, y la manipulación de datos. La capacidad de automatizar tareas, aprendida en el curso, puede mejorar la eficiencia de un Analista de Operaciones. Este curso es un buen punto de partida para el profesional.

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Consultor de Datos

Un Consultor de Datos ayuda a las organizaciones a mejorar sus procesos y toma de decisiones basados en el análisis de datos. Los temas de este curso, que van desde importar datos de diversas fuentes, transformarlos de distintas maneras, como filtrando, ordenando, agrupando, haciendo uniones, junto a la manipulación de diferentes tipos de datos, ayudarán a este profesional. También, al aprender sobre cómo exportar datos y automatizar tareas con Knime, un Consultor de Datos puede mejorar su eficiencia y la de sus clientes. El uso de una herramienta de bajo código hace que las propuestas de un Consultor de datos sean más tangibles en menos tiempo. Este curso es un buen punto de partida.

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Analista de la Cadena de Suministro

Un Analista de la Cadena de Suministro analiza datos para optimizar los procesos de la cadena de suministro, incluyendo el inventario, el transporte y la logística. El procesamiento de datos es crucial para este rol y este curso es relevante porque introduce a Knime, una herramienta para extracción, transformación y carga de datos. El curso también enseña a importar datos desde distintas fuentes, realizar transformaciones como filtrado, ordenamiento, agrupaciones y uniones, y a manipular diferentes tipos de datos. Este curso ayuda a crear una buena base para este rol. La automatización hace que los reportes se generen con mayor frecuencia.

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Analista de Investigación

Un Analista de Investigación recolecta, analiza e interpreta datos para apoyar proyectos de investigación. La habilidad de transformar y trabajar con datos, de distintas fuentes, es una habilidad muy importante para este rol, y este curso ayuda con eso. Aprender a usar Knime para importar datos de archivos planos y bases de datos, realizar transformaciones, y automatizar tareas ayuda a un futuro Analista de Investigación a mejorar su eficiencia. Los conocimientos del curso, como el manejo de tipos de datos, la concatenación, el filtrado, el ordenamiento y la manipulación de texto, le permiten realizar análisis más complejos y completos. Este curso ayuda a construir una fundamentación sólida.

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Científico de datos

Un Científico de Datos debe ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos y aplicar técnicas de modelado y análisis para resolver problemas complejos. Si bien el modelado predictivo no está explicitamente en el curso, esta formación en particular, ayuda a los aspirantes porque aprenderán sobre la extracción, manipulación y transformación de datos con Knime, un paso necesario en cualquier proyecto de ciencia de datos. El curso cubre la lectura de archivos y bases de datos, las transformaciones de datos, y el uso de variables y loops, que son muy útiles en esta carrera profesional. Un Científico de Datos necesita entender cómo se preparan los datos para el modelado. Este curso, permite que se enfoquen más en los modelos, y menos en la preparación de datos.

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Analista de riesgos

Un Analista de Riesgos evalúa los riesgos financieros y operativos de una organización, utilizando datos para identificar patrones y tendencias. Este curso es de gran ayuda para un Analista de Riesgos porque ofrece la posibilidad de aprender a usar una herramienta de bajo código como Knime para la extracción, transformación y análisis de datos. Se tratan temas de importación de datos de diferentes fuentes, transformación de datos a través de filtrado, ordenamiento, agrupaciones y uniones, así como la manipulación de distintos tipos de datos. Este curso también enseña a automatizar tareas. Esta automatización permite generar reportes con mayor periodicidad. Este curso es un buen punto de partida para este rol.

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Auditor de Datos

Un Auditor de Datos se encarga de verificar la integridad y calidad de los datos de una organización, a través de procesos de extracción, transformación y análisis. Este curso es útil porque permite aprender a utilizar Knime, una herramienta de bajo código que facilita estas tareas. También se puede aprender a importar datos desde diferentes fuentes, realizar transformaciones, como filtrar, ordenar, agrupar, unir, y manipular distintos tipos de datos. La automatización de tareas, aprendida en este curso, puede aumentar la eficiencia de un Auditor de Datos. Este curso ayuda a construir un entendimiento básico de la gobernanza de datos.

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Administrador de bases de datos

Un Administrador de Bases de Datos es responsable de la gestión y mantenimiento de las bases de datos de una organización, lo que involucra tareas de lectura y escritura de datos. Si bien este profesional se enfoca en las bases de datos, este curso ayuda a conectar a bases de datos con otras fuentes de datos. Este curso introduce a Knime, una plataforma de ciencia de datos, que permite extraer datos de bases de datos, realizar transformaciones, y exportar estos datos. Los temas del curso son relevantes para un Administrador de Bases de Datos, pero no son el enfoque primario de este profesional. Este curso puede ayudar a expandir las competencias de este rol.

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Consultor de Negocios

Un Consultor de Negocios ayuda a las empresas a mejorar su rendimiento y alcanzar sus objetivos, y esto a menudo implica análisis de información o procesamiento de datos. Este curso ayuda a los consultores a entender cómo se transforman los datos, y cómo se pueden aplicar herramientas de bajo código como Knime para hacer automatizaciones. Un consultor de negocios que sepa de automatizaciones puede proponer soluciones más facilmente implementables. Si bien no todas las tareas del Consultor de Negocios está relacionada al procesamiento de datos, esta es una habilidad que mejora sus posibilidades. Este curso puede ser útil para aquellos con afinidad por los datos.

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Analista de Recursos Humanos

Un Analista de Recursos Humanos utiliza datos para analizar aspectos relacionados al personal, como la rotación, el desempeño y la gestión de talento. Si bien el foco principal de un Analista de Recursos Humanos no está directamente en el procesamiento de datos, este curso puede ser útil para mejorar sus habilidades. El curso enseña a usar Knime para importar datos de archivos y bases de datos, realizar transformaciones, y exportar datos procesados. Los temas del curso son relevantes para un Analista de Recursos Humanos, pero deben ser adaptados a su contexto. Este curso puede ser útil para aquellos con gran interés en la gestión de datos.

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Procesamiento de datos con Knime (desde Cero a Intermedio)

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