CURSO DE ANÁLISIS DE DATOS
Unidad 1: Habilidades Profesionales en Análisis de Datos
Introducción a Datos y al Análisis de Datos
Definición de la Inteligencia Artificial
Introducción a la Inteligencia de Negocio
Identificación de los Datos
Preparación de los Datos
Transformación de Datos
Modelado de Datos
Visualización de Datos
Unidad 2: Fundamentos del Análisis de Datos
Clasificación de Roles en el Campo del Análisis de Datos
Primeros Pasos con el Análisis de Datos
Fundamentos de la Comprensión de Datos
Elementos Clave a Tener en Cuenta al Iniciar el Análisis de Datos
Primeros Pasos con un Proyecto de Datos
Importación, Exportación y Conexiones de Datos
Primeros Pasos para la Limpieza y el Modelado de Datos
Importancia de la Integración de la IA en el Análisis de Datos
Aplicación de Técnicas Comunes para Todos los Analistas de Datos
Unidad 3: Análisis de Datos con Inteligencia Artificial
Creación de Conjuntos de Datos con Consultas
Análisis Predictivo con IA
Análisis y Procesamiento con NLP
Análisis de Imágenes y Visión con IA en Data Analytics
Gráficos Ubicuos
Datos Dinámicos
Informes en Power BI Desktop
Power Query para Analistas de Datos
Frameworks y Bibliotecas Populares para IA en Análisis de Datos
Creación de Informes
Unidad 4: Conceptos de Data Science
Presentar Datos en Reuniones
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Bases de Datos Relacionales
Tipos de Datos
Aplicar el Análisis Estadístico
Manejo de Grandes Bases de Datos con R
Unidad 5: Gestión de Datos y KPI
Introducción a los KPI (Key Performance Indicators)
Uso de KPI en Data Analytics
Creación de Conjuntos de Datos y Consultas
Gráficos de Datos Dinámicos
Uso de Herramientas como Power BI Desktop
Plataformas y Servicios en la Nube para Análisis de Datos
Visualizar Datos con Distintas Herramientas
CURSO DE EXCEL 365
Unidad 1: Introducción a Excel 365
Identificación de versiones: online, escritorio, Excel for Mac y Windows.
Crear y abrir libros, revistas y protección.
Formatos básicos y predeterminados.
Colaborar y guardar archivos.
Imprimir libros y hojas de cálculo.
Unidad 2: Gestión de datos
Manejo de filas y columnas.
Edición de celdas, comentarios y notas.
Barra de fórmulas.
Texto en columnas y en filas, creación y conversión.
Validación de datos y listas desplegables.
Búsqueda y reemplazo de datos en hojas y libros.
Unidad 3: Tablas de Excel y Tablas Dinámicas
Ordenación y filtrado de datos.
Formato de tabla en Excel.
Crear una tabla dinámica básica.
Acciones básicas con una tabla dinámica.
Agrupar datos por períodos de tiempo en tablas dinámicas.
Unidad 4: Fórmulas y Funciones en Excel
Utilización y utilidad de fórmulas y funciones.
Tipos, referencias y errores comunes de fórmulas.
Funciones estadísticas y lógicas.
Funciones de promedio y conteo.
Funciones de referencias.
Funciones de búsquedas.
Fórmulas anidadas.
Unidad 5: Gráficos Estadísticos
Visualización de datos.
Métodos para crear gráficos estadísticos.
Tipos de gráficos. variables dependientes e independientes.
Edición de áreas, columnas, porciones y referencias.
Personalización de gráficos estadísticos.
Unidad 6: Macros en Excel
¿Qué son las macros y para qué sirven?
Programar con macros.
Ejecución de macros.
Editor de vba.
CURSO DE EXCEL AVANZADO
Unidad 1: Excel para Data Analytics
Herramientas avanzadas de formato y visualización
Gestión de datos con tablas y validación de datos
Uso de funciones de búsqueda y referencias
Aplicación de fórmulas matriciales y cálculos
Unidad 2: Análisis de Datos y Extracción de Información
Análisis de tendencias con series temporales
Herramientas de análisis de hipótesis y escenarios
Uso de Solver
Extracción de datos externos y conexiones dinámicas
Unidad 3: Automatización y Programación con VBA
Depuración y optimización de macros en VBA
Manipulación avanzada de objetos y propiedades
Creación de formularios personalizados para interacción
Automatización de procesos interdepartamentales
Unidad 4: Análisis de Datos con Power Query y Power Pivot
Modelado de datos avanzado con Power pivot
Uso de medidas dax para análisis complejo
Extracción y transformación avanzada de datos con power query
Integración de Power bi para presentación y análisis
Unidad 5: Análisis Predictivo y Modelos de Regresión
Aplicación de técnicas de análisis predictivo
Construcción y evaluación de modelos de regresión
Uso de herramientas de data mining en Excel
Interpretación de resultados y toma de decisiones informadas
Unidad 6: Visualización de Datos y Dashboarding
Creación de dashboards dinámicos con excel
Uso de tablas y gráficos interactivos
Incorporación de controles y elementos visuales personalizados
Unidad 7: Análisis con Integración de Herramientas Externas
Integración de R y Python para análisis avanzado en Excel
Uso de bibliotecas y funciones estadísticas en R y Python
Generación de informes y visualizaciones con resultados externos
Combinación de resultados con funciones internas de Excel
Unidad 8: Excel bi (Business intelligence)
Introducción al business intelligence en excel
Funcionalidad obtener y transformar
Tablas con Power query
Acciones básicas con consultas
Carga en el modelo de datos
Columnas calculadas y medidas en Power pivot
CURSO DE LENGUAJE R
Unidad 1: Introducción a R y RStudio
Presentación del lenguaje R
Instalación de R y RStudio
RStudio IDE: interfaz
Operaciones Básicas
Unidad 2: Estructuras de Datos en R
Creación y manipulación de vectores en R.
Matrices y Data frames
Listas y Factores
Indexación y Subconjuntos
Unidad 3: Programación Básica en R
Flujo de Control: Condicionales y bucles en R
Funciones en R
Paquetes en R
Unidad 4: Importación y Exportación de Datos
Importación de Datos
Limpieza de Datos
Exportación de Datos
Trabajo con CSV y Excel
Unidad 5: Análisis Exploratorio de Datos
Estadísticas Descriptivas
Visualización de Datos
Análisis de Distribuciones
Correlación y Regresión
Unidad 6: Paquete DPLYR
Introducción a dplyr
Filtrar y Seleccionar
Agrupar y Resumir
Combinar datos de diferentes fuentes
Unidad 7: Visualización
Conceptos básicos de visualización
Librerías y paquetes de R para visualización
Gráficos de barras y de líneas
Gráficos de densidad e histogramas
Visualización con ggplot2
Unidad 8: Machine Learning con R
Introducción al Machine Learning
Preparación de datos para Machine Learning
Modelado y Evaluación de Modelos de Machine Learning
Optimización de Modelos y Selección de Características
CURSO DE POWER BI
Unidad 1: Fundamentos de Power bi y su Importancia en el Análisis de Datos
Introducción a Power Bi
Power bi vs hojas de cálculo tradicionales
Creación de reportes y visualizaciones interactivas
Conectar Power bi con diferentes fuentes de datos
Unidad 2: Creación de Visualizaciones Efectivas
Uso de gráficos y tablas para presentar datos
Personalización de colores, estilos y formatos
Uso de filtros y segmentaciones para explorar datos
Creación de gráficos de dispersión y líneas de tendencia
Unidad 3: Transformación y Modelado de Datos
Importación y limpieza de datos en Power Bi
Uso de herramientas de transformación de datos
Creación de relaciones entre tablas de datos
Uso de columnas calculadas y medidas
Unidad 4: Análisis y Exploración Avanzada de Datos
Creación de medidas dax para análisis avanzado
Uso de variables y funciones en DAX
Aplicación de filtros y cálculos contextuales
Generación de informes interactivos con paneles de control
Unidad 5: Publicación y Compartición de Informes
Preparación de informes para la publicación en la nube
Uso de Power Bi service para compartir informes
Creación de paneles de control y dashboards
Unidad 6: Automatización de Informes y Actualización de Datos
Creación de informes automatizados con Power Bi
Programación de actualizaciones de datos
Uso de gateways para conectar datos locales
Incorporación de informes en flujos de trabajo existentes
Unidad 7: Casos de Uso en Diferentes Oficios y Profesiones
Aplicación de power bi en el análisis financiero
Uso de Power bi para seguimiento de ventas y marketing
Visualización de datos en la industria de la salud
Aplicaciones de power bi en la gestión de proyectos
Casos de éxito de Power Bi en diversas profesiones
CURSO DE BASE DE DATOS SQL Y NoSQL (MongoDB)
Unidad 1:
Introducción a las bases de datos.
Qué es el dato.
Qué es una base de datos.
Qué son entidades y atributos.
Base de datos: Conceptos básicos.
Tipos de bases de datos.
Modelo relacional.
Diagrama entidad-relación.
Modelado de una base de datos.
Lenguaje SQL.
Unidad 2:
Bases de datos relacionales.
Tipos de datos.
Gestores de bases de datos relacionales.
Fases de diseño de una base de datos.
Introducción a MYSQL.
Unidad 3:
Bases del SQL.
Fundamentos del SQL.
Instalación de MYSQL workbench.
Workbench.
Crear una base de datos.
Creación de tablas.
Insertar datos.
Unidad 4:
Consultas a una base de datos.
Qué es RDB y RDBMS.
Estructura básica de un Query.
Select.
From.
Where.
WHERE nulo y no nulo.
Group by.
Order by y having.
Unidad 5:
SQL Avanzado.
Diagrama entidad relación.
Alias en MYSQL.
Funciones.
Creación de vistas.
Join.
Procedimientos almacenados.
Respaldo de datos.
Importación de datos.
Unidad 6:
BBDD NoSQL: Introducción a las bases de datos NoSQL.
Modelo de base de datos NoSQL.
Aspectos centrales de Mongo DB.
Instalación de MongoDB.
Aprendiendo a utilizar Mongo DB
