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Business Intelligence Data Analytics para Ciencia de Datos

Acerca del curso

Este programa avanzado está diseñado para desarrollar competencias clave en análisis y manejo de datos. Aprenderás a:

Analizar datos complejos utilizando herramientas como Python, R, SQL, TensorFlow y Power BI.
Aplicar técnicas avanzadas de minería de datos, visualización y machine learning.
Solucionar problemas reales con proyectos prácticos que incluyen análisis de redes sociales, datos geoespaciales y análisis de texto.

El curso combina teoría, práctica en laboratorio y casos de estudio, abordando desde la recopilación y limpieza de datos hasta el modelado predictivo y la ética en el manejo de información. Al finalizar, estarás preparado para roles como científico de datos, analista de datos o consultor de Business Intelligence.

Importancia

Este curso es esencial para destacar en el mercado laboral actual porque:

Alta demanda profesional: Las empresas buscan expertos capaces de convertir datos en decisiones estratégicas.
Amplias aplicaciones: Desde marketing hasta salud y finanzas, la ciencia de datos está transformando todas las industrias.
Herramientas modernas: Dominar tecnologías como Python, SQL y Power BI te posiciona como un profesional competitivo.
Análisis avanzado: Aprende a identificar patrones ocultos y predecir tendencias con machine learning y análisis predictivo.
Desarrollo profesional: Adquirir estas habilidades te abre puertas a roles bien remunerados y de alta relevancia.

Profesionales

Este programa está diseñado para:

Analistas de Datos: Que deseen realizar análisis avanzados y comunicar resultados visualmente.
Científicos de Datos: Para complementar sus habilidades con visualización interactiva y técnicas predictivas.
Analistas Financieros: En modelado, proyecciones y análisis detallados.
Especialistas en Marketing: Para analizar métricas de campañas, segmentar clientes y optimizar estrategias.
Analistas de Negocios: En la identificación de oportunidades y mejora operativa basada en datos.
Consultores y Líderes Empresariales: Que necesiten tomar decisiones estratégicas informadas.

Cualquier profesional que trabaje con datos encontrará en este curso una ventaja competitiva significativa.

Salario

Salarios Estimados

En Perú, los salarios para especialistas en Business Intelligence y Data Analytics son atractivos:

Nivel Junior: Entre S/. 2,500 y S/. 4,000 mensuales.
Nivel Intermedio o Senior: Entre S/. 4,000 y S/. 7,000 mensuales.
Nivel Avanzado: Más de S/. 15,000 mensuales en roles de liderazgo o alta especialización.

Estos valores pueden variar según experiencia, industria y ubicación, con mayores oportunidades en sectores como tecnología, finanzas y consultoría.

Software Necesario

Temario

Modulo 01

Descripción general de la interfaz de Excel Conceptos básicos de navegación y trabajo con hojas Introducción a celdas, filas, columnas y rangos
Comprender las funciones básicas (SUMA, PROMEDIO, CONTAR)
Trabajar con funciones matemáticas y estadísticas
Introducción a las funciones de texto para la manipulación de datos

Modulo 02

Trabajar con funciones lógicas (SI, Y, O) Exploración de funciones de búsqueda (BUSCARV, BUSCARH, ÍNDICE, COINCIDIR)
Introducción a las fórmulas matriciales
Identificación y manejo de datos faltantes
Eliminar duplicados y abordar errores
Técnicas de conversión de texto a columnas y división de datos
Formateo de datos para análisis
Creación de gráficos y tablas básicas
Consejos para una presentación de datos eficaz
Introducción a las tablas dinámicas para el análisis dinámico de datos
Creación de gráficos dinámicos para obtener información visual
Personalización y formato de tablas dinámicas y gráficos dinámicos
Atajos para ahorrar tiempo y trucos de productividad Excel con IA

Modulo 03

Descripción general de SQL y sus aplicaciones
Introducción a las bases de datos relacionales
Sintaxis y estructura básicas de SQL
Creación y modificación de tablas con CREATE y ALTER
Comprender los tipos de datos y las restricciones

Modulo 04

Conceptos básicos de las instrucciones SELECT
Filtrado de datos con cláusula WHERE
Ordenar resultados con ORDER BY

Modulo 05

Comprender las funciones agregadas (SUM, AVG, COUNT)
Agrupar datos con GROUP BY
Trabajar con condiciones WHERE complejas
Uso de operadores (AND, OR, NOT, etc.)
Introducción a las funciones de ventana
Realizar consultas analíticas con cláusula OVER

Modulo 06

Realizar uniones INNER y OUTER
Uso de subconsultas para consultas complejas
Comprensión y uso de las sentencias CASE en SQL
Aplicación de sentencias CASE en escenarios de análisis de datos
Introducción a las expresiones de tabla comunes
Uso de CTE para consultas recursivas y manipulación de datos

Modulo 07

Optimización de consultas
Optimización de consultas mediante IA
Consultas SQL basadas en entrevistas
Trabajando con datos orientados a la industria
Resolución de problemas utilizando SQL en datos industriales

Modulo 08

Descripción general del lenguaje de programación Python
Introducción a Jupyter Notebooks para el análisis de datos
Variables, tipos de datos y operaciones básicas Listas, tuplas y diccionarios
Funciones incorporadas
Sentencias condicionales y bucles Funciones definidas por el usuario
Funciones como mapa, filtro, lambda

Modulo 09

Descripción general de la biblioteca Pandas
Lectura y escritura de datos junto con operaciones básicas con Pandas
Manejo de datos faltantes
Eliminación de duplicados y tratamiento de valores atípicos
Limpieza y ajustes en datos

Modulo 10

Estadísticas descriptivas y resumen de datos
Agrupación y agregación de datos
Operación similar a SQL en datos
Creación de gráficos básicos (gráficos de líneas, gráficos de dispersión, histogramas)
Personalización y estilo de las visualizaciones

Modulo 11

Introducción a Numpy para operaciones numéricas
Trabajar con matrices y arreglos
Creación de visualizaciones informativas y estéticamente agradables.
Gráficos de pares, mapas de calor y técnicas de gráficos avanzadas

Modulo 12

Creación de un modelo de datos en Power BI
Comprender las relaciones entre tablas
Implementación de columnas y medidas calculadas
Uso de DAX (expresiones de análisis de datos) para cálculos avanzados
Creación de visualizaciones comunes (gráficos de barras, gráficos de líneas, etc.)
Personalización de visualizaciones para obtener mejores conocimientos
Agregar interactividad a informes y paneles
Implementar acciones de exploración exhaustiva para un análisis detallado
El arte de contar historias con datos
Principios de una narración de datos eficaz
Importancia de la narrativa en la presentación de datos
Creación de una narrativa coherente en Power BI Uso de
marcadores y funciones de narración

Modulo 13

Configuración de la transmisión de datos en tiempo real en Power BI
Creación de paneles para el monitoreo de datos en vivo
Exploración de elementos visuales personalizados y elementos visuales del mercado
Aprovechar funciones avanzadas como previsión y agrupamiento
Estudios de casos y debates
Revisión de estudios de casos sobre el uso eficaz de Power BI
Q&A y debates sobre las mejores prácticas en la narración de historias con datos

¿Deseas aprender a tu ritmo?

¡Estudia a tu propio ritmo con nuestra versión grabada del curso!

Sabemos que cada estudiante tiene su propio ritmo de aprendizaje y horarios únicos. Con la modalidad grabada de nuestro curso Business Intelligence Data Analytics para Ciencia de Datos podrás acceder a las lecciones cuando te sea más conveniente y avanzar a tu ritmo. Ideal para aquellos con horarios ocupados o quienes desean revisar el material las veces que necesiten.

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