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 MongoDB.
• Instalación de MongoDB.
• Aprendiendo a utilizar MongoDB