Totalmente práctico y aplicable
Formación en Optimización de Queries SQL y Storytelling en Amazon Quick Sight a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
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Este programa de Optimización de Queries SQL y Storytelling en Amazon Quick Sight para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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420€*
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Situar Amazon QuickSight dentro del ecosistema BI de AWS y entender su papel en reporting, análisis self-service y cuadros de mando corporativos.
Diferenciar la capa de consulta, la capa de dataset, la capa de análisis y la capa de dashboard para localizar dónde se producen problemas de rendimiento.
Comprender cómo una mala query SQL puede degradar la experiencia del usuario aunque el diseño visual del dashboard sea correcto.
Relacionar rendimiento técnico con adopción de negocio: tiempos de espera, confianza en los datos, frecuencia de uso y toma de decisiones.
Analizar la diferencia entre un dashboard operativo, ejecutivo, exploratorio, financiero, comercial o de seguimiento de servicio.
Identificar cuándo un problema se resuelve optimizando SQL, rediseñando el dataset, usando SPICE, simplificando visuales o reformulando la narrativa.
Revisar el flujo completo desde la fuente de datos hasta la historia final presentada a dirección.
Establecer criterios para decidir qué métricas merecen aparecer y cuáles solo añaden ruido visual.
Crear una terminología común sobre Direct Query, SPICE, custom SQL, calculated fields, parameters, filters, LAC, visuals, stories y summaries.
Preparar el enfoque del curso: mejorar rendimiento, reducir complejidad y convertir datos en mensajes claros.
Situar Amazon QuickSight dentro del ecosistema BI de AWS y entender su papel en reporting, análisis self-service y cuadros de mando corporativos.
Diferenciar la capa de consulta, la capa de dataset, la capa de análisis y la capa de dashboard para localizar dónde se producen problemas de rendimiento.
Comprender cómo una mala query SQL puede degradar la experiencia del usuario aunque el diseño visual del dashboard sea correcto.
Relacionar rendimiento técnico con adopción de negocio: tiempos de espera, confianza en los datos, frecuencia de uso y toma de decisiones.
Analizar la diferencia entre un dashboard operativo, ejecutivo, exploratorio, financiero, comercial o de seguimiento de servicio.
Identificar cuándo un problema se resuelve optimizando SQL, rediseñando el dataset, usando SPICE, simplificando visuales o reformulando la narrativa.
Revisar el flujo completo desde la fuente de datos hasta la historia final presentada a dirección.
Establecer criterios para decidir qué métricas merecen aparecer y cuáles solo añaden ruido visual.
Crear una terminología común sobre Direct Query, SPICE, custom SQL, calculated fields, parameters, filters, LAC, visuals, stories y summaries.
Preparar el enfoque del curso: mejorar rendimiento, reducir complejidad y convertir datos en mensajes claros.
Analistas BI y desarrolladores de reporting
Este curso encaja con perfiles que construyen datasets, análisis y dashboards en Amazon QuickSight y necesitan mejorar tanto el rendimiento técnico como la claridad narrativa. La formación les permite crear consultas más eficientes, modelos más limpios y dashboards que expliquen mejor lo que está ocurriendo en el negocio.
SQL developers y data engineers
Los perfiles técnicos que preparan vistas, consultas, modelos analíticos o fuentes para QuickSight encontrarán una metodología para reducir latencia, evitar joins innecesarios, controlar agregaciones, revisar planes de consulta y decidir qué debe resolverse en origen, en SPICE o en la capa visual.
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Combina ambas áreas. La primera parte profundiza en optimización SQL, diseño de datasets, SPICE, Direct Query y rendimiento. La segunda trabaja storytelling, dashboards, visualizaciones, executive summaries, data stories y comunicación ejecutiva.
Es recomendable haber creado algún análisis o dashboard básico, aunque el curso puede adaptarse. Sí conviene tener base en BI, SQL y métricas de negocio para aprovechar la parte avanzada de optimización y narrativa.
Sí. Se analizan ambos modos con criterios de latencia, frescura, coste, volumen, concurrencia, refresco y experiencia de usuario. El objetivo es aprender cuándo utilizar cada uno y cómo evitar diseños que penalizan el rendimiento.
Sí. El temario incluye buenas prácticas adaptadas a motores habituales como Athena, Redshift, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake y otras fuentes SQL, siempre conectando la optimización del origen con el comportamiento final en QuickSight.
Sí. Se trabaja cuándo calcular en SQL, cuándo en dataset y cuándo en el análisis, incluyendo calculated fields y LAC para métricas que dependen de niveles de agregación específicos.
Sí. Se aborda Amazon Q in QuickSight, preguntas en lenguaje natural, executive summaries y data stories desde un enfoque práctico y gobernado. Se insiste en revisar siempre los resultados generados frente a los datos y el contexto de negocio.
Sí. Una parte importante del curso se centra en construir dashboards ejecutivos, relatos de desviación, comparativas, narrativas financieras, comerciales y operativas, y mensajes que conecten dato, causa, impacto y recomendación.
Sí. El curso puede trabajarse con datasets anonimizados de ventas, finanzas, operaciones, marketing, RRHH, soporte o cualquier área corporativa. También puede centrarse en dashboards y queries reales de la empresa.
Sí. Se incluye Row-Level Security, Column-Level Security, permisos, datasets compartidos, dashboards publicados, acceso por perfiles y riesgos de exposición de información sensible en narrativas o visuales agregados.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
Combina ambas áreas. La primera parte profundiza en optimización SQL, diseño de datasets, SPICE, Direct Query y rendimiento. La segunda trabaja storytelling, dashboards, visualizaciones, executive summaries, data stories y comunicación ejecutiva.
¿Tienes dudas?
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Es recomendable haber creado algún análisis o dashboard básico, aunque el curso puede adaptarse. Sí conviene tener base en BI, SQL y métricas de negocio para aprovechar la parte avanzada de optimización y narrativa.
Sí. Se analizan ambos modos con criterios de latencia, frescura, coste, volumen, concurrencia, refresco y experiencia de usuario. El objetivo es aprender cuándo utilizar cada uno y cómo evitar diseños que penalizan el rendimiento.
Sí. El temario incluye buenas prácticas adaptadas a motores habituales como Athena, Redshift, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake y otras fuentes SQL, siempre conectando la optimización del origen con el comportamiento final en QuickSight.
Sí. Se trabaja cuándo calcular en SQL, cuándo en dataset y cuándo en el análisis, incluyendo calculated fields y LAC para métricas que dependen de niveles de agregación específicos.
Sí. Se aborda Amazon Q in QuickSight, preguntas en lenguaje natural, executive summaries y data stories desde un enfoque práctico y gobernado. Se insiste en revisar siempre los resultados generados frente a los datos y el contexto de negocio.
Sí. Una parte importante del curso se centra en construir dashboards ejecutivos, relatos de desviación, comparativas, narrativas financieras, comerciales y operativas, y mensajes que conecten dato, causa, impacto y recomendación.
Sí. El curso puede trabajarse con datasets anonimizados de ventas, finanzas, operaciones, marketing, RRHH, soporte o cualquier área corporativa. También puede centrarse en dashboards y queries reales de la empresa.
Sí. Se incluye Row-Level Security, Column-Level Security, permisos, datasets compartidos, dashboards publicados, acceso por perfiles y riesgos de exposición de información sensible en narrativas o visuales agregados.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Controllers, finanzas y responsables de reporting corporativo
Los equipos financieros y de control de gestión pueden aprovechar el curso para transformar tablas complejas en análisis ejecutivos, explicar desviaciones, construir KPIs coherentes y presentar narrativas que conecten datos, causas, impacto económico y acciones recomendadas.
Equipos de negocio y operaciones
Los profesionales de operaciones, ventas, marketing, supply chain o atención al cliente podrán mejorar la lectura de dashboards, definir preguntas analíticas relevantes y construir historias de datos que faciliten decisiones. El curso les ayuda a pasar de “ver gráficos” a interpretar señales de negocio.
Administradores de QuickSight y responsables de plataforma BI
Los administradores y owners de plataforma adquieren criterios para gobernar datasets, rendimiento, SPICE, Direct Query, permisos, costes, reutilización, estándares de diseño y adopción de funcionalidades generativas. La formación ayuda a reducir dashboards lentos, duplicados o poco mantenibles.
Product owners, managers y dirección
Los perfiles de liderazgo obtienen una visión práctica para evaluar si un dashboard responde preguntas reales, si las métricas están bien construidas y si la narrativa ayuda a decidir. El curso permite solicitar mejores análisis y no conformarse con reporting visualmente atractivo pero poco accionable.
