Introdução:
Este treinamento é para quem deseja gerar indicadores e análises dos seus negócios de uma forma prática, automatizada e intuitiva no modelo Self-Service BI, você aprenderá os conceitos fundamentais, bem como construir gráficos, mapas e histórias dos dados com o modo Drag-Drop (Clicar e arrastar). Teremos um contexto para as análises com a base Mercadotimize, veremos a diferença entre Medidas e Dimensões, estaremos trabalhando com o Gerenciador de dados e suas diversas possibilidades de manipulação de dados, como concatenar tabelas e criar campos calculados... Carregaremos dados diversos, inclusive uma tabela em uma página web, veremos como padronizar as aplicações com imagens de miniaturas e cabeçalhos, veremos os recursos presentes no painéis de ativos como Campos, Itens Mestres e Gráficos, faremos um overview sobre a diferença entre o Gerenciador de dados e Editor de carga de dados, aprenderemos como adicionar um calendário em português, como trabalhar com os gráficos nativos do Qlik com as boas práticas e aplicabilidades, bem como a forma de interação e pesquisas, veremos como utilizar Mapas e as possibilidades, saberemos como montar uma apresentação com o recursos Histórias do Qlik.

Perfil:
Profissional que deseja ingressar neste mundo de análises de dados automatizados. Que tenha contato com relatórios e precise apresentar os resultados conforme análise do negócio.

Requisitos técnicos:
Algum contato com Excel (Ajuda a entender alguns aspectos de funções de manipulação de dados como somar linhas ou colunas e formatar dados). Contato com algum sistema empresarial (Mais chances de entender processos).

Introdução:
Este treinamento é para quem deseja avançar com tratamento de dados, você aprenderá a utilizar o Editor de carga de dados e como tratar dados de diferentes fontes de dados, inclusive tabelas de páginas Web e banco de dados, bem como transformar uma planilha de orçamento desestruturada em uma informação útil para o negócio. Teremos um contexto para as análises com a base Mercadotimize, veremos alguns pontos de reflexão sobre arquitetura de dados, como utilizar a técnica de priorização de atividades ou projetos conforme a ITIL nos orienta, como são classificados os dados e as diferenças entre o Modelo Relacional com o Modelo Associativo do Qlik, o que é um dicionário de dados de uma forma bem lúdica, como é a sintaxe da Qlik com exemplos, como trabalhar com o Editor de carga de dados, como instalar drive para conexão de banco de dados, como conectar a diversas fontes de dados, inclusive o banco de dados e arquivo da web, o que é Referência Circular e Chave Sintética e como solucioná-las, como tratar erro lógico de ligação, como usar o Visualizador de modelo de dados, veremos vários recursos de manipulações de dados como carregar tabela residido em memória, concatenação de campos, Renomeação, condicional de filtros para tabela, como fazer um “De-Para”, ordenação, cargas precedentes, gerar dados no próprio script, gerar um laço de repetição por registro, como orquestrar a concatenar tabelas, como gerar arquivo de dados QVD nativo do Qlik e seus benefícios, como tratar campos datas corretamente, como trabalhar com campos chaves e contar registro corretamente, como trabalhar com variáveis, como tratar uma tabela de Excel desestruturada utilizando várias técnicas, como transformar a tabela cruzada em uma tabela simples e tratar dados genéricos por exemplo, e não podia faltar como utilizar o depurador para nos ajudar a encontrar problemas de script.

Perfil:
Profissional que precisa tratar dados mais complexos, com objetivo de automatizar as tratativas e organizar os dados de uma forma lógica. É relevante que o profissional tenha contatos com relatórios e tenha costume de analisar resultados conforme análises do negócio.

Requisitos técnicos:
Familiaridade com Excel (Ajuda a entender alguns aspectos de funções de manipulação de dados como o “De-Para” (Procv do Excel), transposição de colunas para linhas e tabela dinâmica). Familiaridade com algum sistema empresarial (Mais chance de entender processos e parâmetros). Recomendado ter tido algum contato com qualquer linguagem de programação (Ajuda a entender algoritmos).

Introdução:
Este treinamento é para quem deseja gerar indicadores e análises avançadas dos seus negócios de uma forma inteligente e rebuscada no conceito de BI Self-Service, você aprenderá funções dinâmicas e flexíveis para profissionalizar o layout das suas aplicações. Teremos um contexto para as análises com a base Mercadotimize, veremos funções aninhadas, intervalos e Inter Registros, bem como agregações avançadas e qualificadores, Set Analysis (Análises de conjunto) ou filtros nas funções de agregações, como ranquear ou gerar classes dos dados, como instalar extensões, manipular variáveis com extensões onde o usuário pode interagir, trabalhar com estados de seleções alternativos, bem como gerar seus próprios pontos ou áreas georreferenciados pelo Google Earth para posteriormente ser utilizados com o gráfico Mapa do Qlik. Ainda terá uma lição de exercícios extras (depende do ritmo de cada turma) de como fazer um Pareto de forma correta, saldo acumulado via expressão com ordenação orquestrada, interação com contêiner com botões para ocultar ou mostrar gráficos...

Perfil:
Profissional que deseja apresentar seus dados em um nível superior, gerando visualizações diferenciadas e inteligentes para análises do negócio. É relevante que o profissional tenha contato com relatórios e tenha costume de apresentar os resultados conforme requisitos complexos para análises do negócio.

Requisitos técnicos:
Familiaridade com Excel (Ajuda a entender alguns aspectos de funções de manipulação de dados como o “De-Para” (Procv do Excel), transposição de colunas para linhas e tabela dinâmica). Familiaridade com algum sistema empresarial (Mais chance de entender processos).

Introdução:
Este treinamento é para quem deseja levar suas aplicações a um nível profissional, você aprenderá a utilizar recursos de script altamente avançados, técnicas de transformações para otimizar o tempo de carga de dados, minimizar os desperdícios de recursos e realizar transformações complexas de alta qualidade, verá carga de dados via Web Services e como criar aplicações segmentadas com as fases de ETL (Extração, Transformação e Carga), bem como construir aplicação no modelo multidimensional, inclusive teremos uma lição exclusiva com as boas práticas e padronizações. Trabalharemos com a base Mercadotimize, veremos alguns desafios com arquitetura de dados em ambientes mais complexos, testaremos as opções para juntar ou manter tabelas com Join e Keep, ilustrando os resultados, aprenderemos como relacionar dados hierárquicos onde temos a relação de pai-filho na tabela com Hierarchy, como associar uma tabela comparando valores numéricos discretos com IntervalMatch, boas práticas para resolvermos a questão da chave sintética e tratamento de campos chaves, como tratar campos datas e preencher datas ausentes, construir laços de repetições em script com exemplos práticos, como trabalhar com arquivo QVD e realizar carga otimizada em alta performance, os tipos de carga incremental e como implementá-las, inclusive um exemplo bônus e flexível utilizando com frequência em projetos profissionais, como obtermos dados da web via Web Services utilizando o conector Rest, incluindo um laço de repetição para tratar as regras do serviço Web Service, veremos exemplo de pesquisa para criarmos uma tabela com latitude e longitude conforme endereços de clientes do nosso modelo de dados, como trabalhar com o depurador, veremos uma lição especial de boas práticas e padronização para profissionalizar as nossas aplicações, e claro, como construir aplicações no modelo multidimensional, onde veremos conceitos, ETL, granularidade, Área de Stage, diferença entre tabelas Fatos e Dimensões, apresentaremos propostas de modelos conceituais e seus pontos fortes e fracos, técnicas como Link Table e concatenação de fatos, como construir uma dimensão de calendário e um bônus sobre Section Access (Seção de acesso).

Perfil:
Profissional que precisa racionalizar recursos, diminuindo os desperdícios de memória e processador, com objetivo de modelar as aplicações com alto padrão de qualidade e escalonamento. É relevante que profissional trabalhe com sistemas e relatórios e precise profissionalizar suas aplicações Qlik. De preferência profissional da área de exatas.

Requisitos técnicos:
Familiaridade com Excel (Ajuda a entender alguns aspectos de funções de manipulação de dados como o “De-Para” (Procv do Excel), transposição de colunas para linhas e tabela dinâmica). Familiaridade com algum sistema empresarial (Mais chance de entender processos e parâmetros). Consultas SQL (Ajuda a entender como funcionado as pesquisas em banco de dados). Noção de modelo relacional (Pois neste curso veremos modelo dimensional/multidimensional). Contato com alguma linguagem de programação (Mente mais orientado a raciocinar com algoritmos).