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Nivel del entrenamiento: De principiante a avanzado
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72 horas de duración
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Cursos online en vivo.
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13 Módulos
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🎥 Acceso exclusivo a la plataforma de videos: Sin importar si tomas el curso presencial u online en vivo, tendrás acceso por un año a los videos grabados, con temas adicionales no vistos en clase.
Análisis de Datos Aplicado
Descripción
Hoy en día, los datos están en todas partes…pero las decisiones importantes siguen tomándose a ciegas.
Reportes que nadie usa. Dashboards llenos de gráficas que no dicen nada. Excel, SQL, Python, Power BI… pero sin claridad.
Tal vez tú ya lo has vivido:
Sabes usar algunas herramientas, pero no sabes qué analizar o sabes analizar, pero no sabes cómo explicarlo. Haces reportes, pero no influyes en decisiones
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El problema no son las herramientas.
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El problema es no saber usarlas como analista profesional.
Herramientas que usaras
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Excel (Power Query y análisis profesional)
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SQL
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Python
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Power BI / Tableau
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Herramientas modernas de análisis
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Inteligencia Artificial aplicada al análisis de datos
¿Qué incluye el curso?
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Resolución de dudas post-curso
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Diploma
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Constancia de habilidades de la Secretaría del Trabajo
¿Comó me inscribo?
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Solicita la cotización
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Nos pondremos en contacto contigo para aclarar cualquier duda
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Llena y envía el formato de inscripción que te enviaremos
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Aparta o realiza el pago total del curso para separar tu lugar del entrenamiento. Transferencia o pago a 3 y 6 MSI
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Recibirás la factura del entrenamiento y detalles del mismo
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Cerramos inscripciones 3 días antes del curso
Al finalizar el curso podrás:
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Analizar datos reales como lo hacen los analistas en empresas
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Usar Excel, SQL, Python y Power BI de forma profesional
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Construir dashboards y reportes que apoyan decisiones
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Comunicar insights a perfiles ejecutivos
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Pensar como un analista senior, no solo como alguien que hace consultas
Próximos cursos:
Online en vivo
Cuando - opción noche: 1 julio (sin sesión el viernes). Horario 6pm a 9.50pm
Temario
Módulo 1:Fundamentos del análisis de datos aplicado
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Qué hace un analista de datos en la práctica
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Tipos de análisis y roles profesionales
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Del dato a la decisión de negocio
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Ejemplos reales de uso de datos en empresas
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Cómo formular preguntas correctas a los datos
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Qué es un KPI y cómo definirlo bien
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Errores comunes al analizar información
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Exploración de datos
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Organización y estructura correcta
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Análisis inicial de información
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Interpretación básica de resultados
Módulo 2: Preparación y limpieza de datos en Excel
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Importación de datos
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Limpieza de información
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Manejo de datos incompletos o erróneos
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Preparación de datos para análisis
Módulo 3: Métricas y modelo de datos en Excel
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Relaciones entre tablas
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Cálculo de métricas profesionales
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Diferencia entre columnas y medidas
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Análisis basado en métricas de negocio
Módulo 4: Análisis y Dashboards en Excel
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Tablas dinámicas
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Segmentación de información
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Construcción de dashboards funcionales
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Interpretación y toma de decisiones
Módulo 5: SQL esencial para analistas
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Consultas básicas
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Filtros y agregaciones
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Uniones entre tablas
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Obtención de métricas desde bases de datos
Módulo 6: SQL Intermedio
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Subconsultas
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CTEs
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Funciones de ventana
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Preparación de datasets para análisis avanzado
Módulo 7: Introducción a Python para analistas
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Uso de Python para análisis
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Manipulación de datos
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Integración con datos provenientes de SQL
Módulo 8: Análisis exploratorio y visualización
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Exploración de datos
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Identificación de patrones y tendencias
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Visualización efectiva de información
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Detección de anomalías
Módulo 9: Automatización y análisis avanzado
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Automatización de análisis recurrentes
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Generación de reportes
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Introducción a modelos simples
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Interpretación de resultados
Módulo 10: Power BI
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Modelado de datos
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Creación de métricas
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Dashboards ejecutivos
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Análisis para toma de decisiones
Modulo 11: Storytelling y comunicación con datos
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Cómo presentar resultados
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Comunicación efectiva para líderes
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One‑pagers ejecutivos
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Defensa de decisiones basadas en datos
Modulo 12: Herramientas modernas para análisis de datos
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Uso de notebooks (Jupyter / VS Code) para análisis
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Control de versiones básico con Git
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Organización de proyectos de análisis
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Uso de archivos Parquet, CSV y buenas prácticas
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Documentación de análisis para equipos
Modulo 13: Inteligencia Artificial Aplicada al Análisis de Datos
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Uso de IA para:
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Explorar datasets
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Generar ideas de análisis
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Detectar patrones y anomalías