Diplomado en Inteligencia y Análisis de Datos

Docente: Ejecutivos en Análisis de Datos
Inicio
21 - Abril
Duración
30 sesiones
Domingo
9:00am - 12:00pm

Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.

¡Domina el análisis descriptivo y predictivo, las consultas en SQL Server, crea dashboards en Power BI e identifica patrones en Python y aplica modelos predictivos con Machine Learning!

  Duración: 30 Sesiones
  Modalidad: Transmisión EN VIVO vía Zoom
  Reserva tu vacante con s/.350 - Cuota inicial

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Objetivo del diplomado
En nuestro Diplomado en Inteligencia y Análisis de Datos, de forma práctica y con casos reales, lograrás:


Dirigido a
  Analistas, Asistentes y profesionales en cualquier área de Business Intelligence en rubros como consultoras, banca y seguros, telecomunicaciones, entre otras
  Estudiantes universitarios, técnicos y/o recién egresados de Ingeniería de Sistemas, Industrial y Administración carreras afines
  Público en general que deseen ampliar sus conocimientos en Inteligencia y Análisis de Datos

Beneficios del programa
  Metodología de Aprendizaje moderna con casos reales, talleres aplicativos y desarrollo de un proyecto integrador
  Certificación Internacional por la Florida Global University
  Desarrollo y Seguimiento de tu Proyecto Integrador en cada módulo por el Docente
  Videotutorial y Manual de Instalación de Orange Data Mining, SQL Server y Power BI
  Cursos online gratuitos con acceso ilimitado para complementar tu aprendizaje
  - Introducción: Excel Intermedio
  - Aprendizaje Integral: SQL Server, Power BI, Python for Analytics y Looker Studio
  - Formación Profesional: Habilidades para el Empleo
  Acceso a un Foro de Consultas con la Comunidad WE en Discord
  Acceso a Bolsa de trabajo
  Garantía de Aprendizaje: Si durante el programa tienes alguna disconformidad, te reasignaremos a un nuevo inicio

Respaldo internacional
Contamos con respaldo internacional por parte de la Florida Global University de Estados Unidos


Staff Docente
Gerentes y ejecutivos de empresas reconocidas a nivel LATAM


Certificación

Temario

Sesión 1: ANÁLISIS DE DATOS EN LOS NEGOCIOS 

  • Importancia y Aplicaciones en Análisis de Datos

  • Roles y Oportunidades en Análisis de Datos

  • Data Driven para la toma de decisiones

  • Gobernanza de Datos

  • Arquitectura Data WareHouse

  • Taller 1: Elaboración de un Diagnóstico de la Empresa

Sesión 2: DISEÑO Y MODELAMIENTO DE DATOS

  • Métodos de Recopilación de Datos

  • Diseño y Estructura de Bases de Datos

  • Diseño de Modelos Lógicos

  • Modelo Dimensionaly Jerarquias - Star y Snowflake

  • Normalización y Desnormalización de Modelos Lógicos

  • Taller 2: Modelamiento y estandarización de datos

Sesión 3: DATA DRIVEN: ANÁLISIS DESCRIPTIVO

  • Tipos de datos y análisis de variables

  • Medidas de Tendencia Central

  • Medidas de Dispersión de Datos

  • Funciones de densidad de probabilidad

  • Análisis de regresión múltiple

  • Taller 3: Diseño de un modelo descriptivo aplicado

Sesión 4: DATA DRIVEN: ANÁLISIS PREDICTIVO

  • Cómo hacer un Análisis Predictivo

  • Modelos para el Análisis Predictivo

  • Métodos predictivos supervisados: regresión y clasificación

  • Métodos predictivos no supervisados: clustering y asociación

  • Toma de decisiones basado en modelos de optimización

  • Taller 4: Diseño de un modelo predictivo aplicado

Sesión 5: DASHBOARD & DATA STORYTELLING

  • Identifica a tu cliente y define sus necesidades

  • Interpretando datos para generar insights

  • Creando un storytelling efectivo

  • Gráficos y herramientas de visualización

  • Indicadores de rentabilidad

  • Métodos y técnicas para la elaboración de Dashboards

  • Taller 5: Elaboración de un Dashboard con Data Storytelling

Sesión 6: APLICACIÓN ANALÍTICA A EMPRESAS

  • Los OKRs y la implementación de tu proyecto

  • Desarrollo de Productos analíticos con metodologías ágiles

  • Análisis de propuesta: Business Model Canvas

  • Integración de Data Analytics con Transformación Digital

  • Taller 6: Elaboración de un Business Model Canvas

Presentación y exposición PROYECTO INTEGRADOR

Sesión 1: IMPORTANCIA, APLICACIONES Y ENTORNO SQL

  • Conceptos de base de datos y consultas de T-SQL

  • Creación y gestión de una base de datos en SQL

  • Categorías de consultas en SQL 

  • Tipos de datos en SQL

  • Operadores lógicos en SQL

  • Caso 1: Consultas Básicas de Introducción a SQL 

  • Caso 2: Aplicación de Operadores Lógicos en SQL

  • Taller 1: Define tu problemática de negocio ejecutando SQL Sever

Sesión 2: APLICACIÓN, USO DE ESCENARIOS, FILTROS Y CONSULTAS SQL

  • Funcionalidad de las principales operaciones en SQL

  • Creación de Tablas en SQL Server

  • Combinación de tablas - Uso de Joins

  • Combinaciones de Joins con cláusulas de bases de datos

  • Caso 1: Uso de Funciones Básicas - Intermedias

  • Caso 2: Aplicaciones de Tablas Temporales en tu Base de Datos

  • Taller 2: Manejando relaciones combinadas con Joins

Sesión 3: USO DE CÁLCULOS Y FUNCIONES EN SQL

  • Operaciones matemáticas y filtros avanzados

  • Funciones agregadas

  • Agrupaciones de datos con Group By

  • Uso de comodines

  • Caso 1: Haciendo uso de la cláusula Group By

  • Caso 2: Introducción a procedimientos almacenados

  • Taller 3: Gestionando consultas en procedimientos Almacenados

Sesión 4: IMPLEMENTACIÓN DE AUTOMATIZACIÓN DE CONSULTAS

  • Uso de vistas, tablas derivadas, tablas temporales y Cte's

  • Uso de cláusulas de control: IF y ELS

  • Uso de procedimientos almacenados y variables

  • Conversión de datos y funciones para tipo de datos

  • Uso de subconsultas

  • Caso 1: Aplicaciones de vistas en tu base de Datos

  • Caso 2: Aplicando la función Subconsultas

  • Taller 4: Automatización de tareas en SQL con stored procedures

Sesión 5: USO DE FUNCIONES AVANZADAS

  • Uso de cláusulas Over y Partition by

  • Uso de funciones Lead y Lag en Transact-SQL

  • Pivot y Unpivot de consultas complejas

  • Mejores prácticas al momento de optimizar consultas

  • Introducción a ETL

  • Caso 1: Formas efectivas para optimizar consultas 

  • Caso 2: Aplicaciones de ETL en el campo empresarial

  • Taller 5: Aplicaciones de over y partition by 

Sesión 6: USO DE ÍNDICES E INTRODUCCIÓN A BI

  • Uso de índices agrupados y no agrupados

  • Introducción a BI con SQL Server

  • Buenas prácticas en la gestión de proyectos de BI

  • Caso 1: Aplicación de ETL con Transact SQL

  • Caso 2: Encriptamiento de datos - Seguridad de Información

  • Taller 6: ETL con Transact SQL

Presentación PROYECTO INTEGRADOR

Sesión 1: IMPORTANCIA, APLICACIONES Y ENTORNO DE MICROSOFT POWER BI

  • Fundamentos de BI: Problemática de los datos y soluciones de BI  

  • Fundamentos de BI: Evolución de análisis

  • Entorno Power BI: Características, propiedades, arquitectura y componentes

  • ¿Cómo importar datos a Power BI?

  • ¿Cómo transformar los datos? - Con Power Query y Lenguaje M

  • Taller 1: Beneficio de Power BI para la toma de decisiones en las empresas

  • Taller 2: Aterrizando un caso empresarial al estilo de Power BI

Sesión 2: PROCESO ETL EN QUERY EDITOR

  • Extracción: ejercicios de importación de data en distintos formatos  

  • Transformación: ejercicios de transformación y depuración de DATA

  • Carga de data: tipos, ejercicios de carga únicamente de la data del modelo

  • Taller 3: Importación y depuración de una base de datos en SQL Server

Sesión 3: MODELO DE DATOS Y LENGUAJE DAX

  • Conceptos de UX entorno a Power BI

  • Entorno de trabajo

  • Modelos de datos: Modelo estrella vs copo de nieve

  • Diferencias entre un modelo transaccional vs un modelo dimensional

  • Lenguaje DAX: Introducción al lenguaje DAX con ayuda de CHAT GPT

  • Taller 4: Aterrizando casos empresariales al modelo de datos de Power BI

Sesión 4: DAX ORIENTADO A INDICADORES - KPI'S

  • Creación de medidas DAX

  • Creación de tipos de funciones en DAX

  • Fórmulas DAX - Time intelligence

  • Inteligencia de tiempo: Importancia y funciones DAX de formatos de tiempo

  • Creación de medidas de soporte: Semáforo, mensajes de error, entre otros

  • Taller 5: Indicadores de negocio a full DAX

Sesión 5: INTERPRETACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

  • Tipos de gráficos en función al mensaje a transmitir o edición  

  • Personalización y tipos de objetos visuales - Viz nativas o estándares

  • Diseño de informe y gráficos en Power BI: Informe de 1 y más páginas

  • Herramientas avanzadas: creación de tooltips, bookmars, drilldown, entre otras

  • Taller 6: Elaboración de un informe con data corporativa con tooltips

Sesión 6: POWER BI SERVICE: POWER BI EN LA NUBE

  • Publicación de un informe a la WEB

  • Generación de dashboard y creación de alertas

  • Power BI mobile: Instalación del APP, login y visualización móvil

  • Power BI mobile: Alertas, suscripciones y favoritos

  • Taller 7: Toma de decisiones con Power BI

Presentación y exposición de PROYECTO INTEGRADOR


Sesión 1: FUNDAMENTOS Y APLICACIONES CON PYTHON

  • La importancia de aprender Python

  • Ventajas de Python sobre otros lenguajes e interfaces de trabajo

  • Aplicaciones de Python y uso en las organizaciones

  • Explorando Python: palabras claves, identificadores y operadores aritméticos.

  • Taller 1: Instalación de Python en Anaconda y uso en Google Colab

  • Taller 2: Instalación de librerías en un notebook

Sesión 2: TIPOS Y ESTRUCTURA DE DATOS CON PYTHON

  • Entrada y salida de datos con Python

  • Listas: Append, insert, pop, remove, clear

  • Tuplas, Diccionarios, Conjuntos

  • Textos, índices y slicing, lectura por teclado y variables

  • Funciones: Index, count, len, extend, reverse, sort, entre otros

  • Taller 3: Operaciones con String y Estructura de Datos

Sesión 3: ESTRUCTURAS SELECTIVAS Y REPETITIVAS

  • Conociendo la estructura de programación en Python

  • Ventajas del uso de estructuras selectivas y repetitivas

  • Estructura Selectiva: Simple, Doble, Múltiple y Anidada

  • Estructuras Repetitivas: For, While, Do-While

  • Interrumpiendo ciclos con break y continue

  • Taller 4: Aplicación de estructuras selectivas para la toma de decisiones lógicas

Sesión 4: CREACIÓN DE FUNCIONES Y MÉTODOS

  • ¿Qué es una función?

  • Sintáxis de una función y procedimientos, variables locales y globales

  • Aplicación de funciones y procedimientos

  • Comprensión de listas y funciones lambda

  • Documentación del código y llamada de funciones en módulos

  • Taller 5: Creación de mi primera función en Python

Sesión 5: MANIPULACIÓN DE DATOS CON PANDAS

  • Uso de librería Pandas, Series y Dataframes

  • Lectura y escritura de múltiples formato de datos: txt, csv, xlsx, parquet, entre otros

  • Creación de campos y uso de sentencias: group by, delete, drop, entre otros.

  • Combinación y cruce de Datasets

  • Análisis Estadístico de Datos con Pandas

  • Taller 6: Exploración de datos de un caso de negocio con Pandas

Sesión 6: ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOLIB Y SEABORN

  • Entendiendo la librería de Matplotlib y Seaborn

  • Creación y manipulación de gráficos con Matplotlib y Seaborn

  • Tipos de visualizaciones de gráficos según Comparación, Relación, Distribución y Composición

  • Gráficos univariados, bivariados y multivariados

  • 10 mejores técnicas para la visualización de datos

  • Taller 7: Exploración automática de datos con Sweetviz

Presentación y exposición PROYECTO INTEGRADOR

Sesión 1: TÉCNOLOGÍA PARA CIENCIA DE DATOS

  • Tecnología para toma de decisiones: Business Intelligence, Analytics, Machine Learning e IA

  • Ciclo de vida de Modelos Analísticos - El rol de Data Scientist en las empresas

  • Metodologías analíticas: SEMMA - CRIPS DM

  • Data Acquisition, Wrangling y Web Scrapping en Python

  • Importación de Bases de Datos: JSON, Excel, SPSS, CSV en Python

  • Caso 1: Aplicación de Metodología CRIPS DM en empresas

  • Caso 2: Analizando información obtenida de sitios web con Pandas

  • Taller 1: Gestión de Bases de Datos en Python

Sesión 2: ESTADÍSTICA PARA CIENCIA DE DATOS CON PYTHON

  • Ramas de la Estadítica, Tipos de Variables, Medidas de posición y dispersión

  • Análisis Exploratorio de Datos Estructurados y Visualización de Datos

  • Métodos y Técnicas de Inferencia Estadística

  • Modelos de Regresión: lineal y no lineal

  • Identificando características de Datos Estructurados

  • Caso 1: Identificando características de Datos Estructurados

  • Caso 2: Identificando relaciones entre variables aplicando Modelos de Regresión

  • Taller 2: Aplicación de Análisis Exploratorio en un caso de negocio

Sesión 3: MODELOS ANALÍTICOS CON MACHINE LEARNING

  • Principales Ténicas de Tratamiento de Datos

  • Métodos de Balanceo de Datos

  • Técnicas de Selección y Análisis de variables

  • Modelos Analíticos para los negocios: Supervisado y No Supervisado

  • Principales algoritmos de Clasificación y Regresión

  • Caso 1: Analizando información obtenida de Fuentes Externas

  • Caso 2: Aplicación de Modelos Estadísticos en Data Empresarial

  • Taller 3: Elaborando un Diagnóstico de Datos en un caso de negocio

Sesión 4: MACHINE LEARNING: MODELO NO SUPERVISADO

  • Método de clustering: K - Means

  • Método de clustering DBScam

  • Modelo de asociación - Inmersión

  • Método de Reducción de Dimensión (PCA)

  • RFM: Análisis para Segmentación de Usuarios

  • Caso 1: Elaboración de subconjuntos mediante Clustering

  • Caso 2: Cómo identificar a mis Usuarios Potenciales

  • Taller 4: Identificando Relaciones entre Datos Estructurados

Sesión 5: MACHINE LEARNING: MODELO SUPERVISADO

  • Modelos analíticos: Regresión y Clasificación binaria / multiclase

  • Algoritmos de Clasificación: Árboles de Decisión y Random Forest

  • Algoritmos XGBoost y Catboost. Comparación de Algoritmos

  • Analítica de Textos y Procesamiento de Lenguaje Natural

  • Caso 1: Diseño de un modelo de clasificación para toma de decisiones

  • Caso 2: Descubriendo Patrones y Tendencias en Bases de Datos

  • Taller 5: Analizando Valores de Variable Críticas en Python

Sesión 6: ANÁLISIS PRESCRIPTIVO Y TOMA DE DECISIONES

  • Evaluación de Modelos Analíticos

  • Implementación de Modelos Analíticos

  • Búsqueda de recomendaciones ópticas para la toma de decisiones

  • Diferencias entre Storytelling y "mostrar resultados"

  • Caso 1: Ventajas competitiva generadas por el Análisis Prescriptivo

  • Caso 2: Aplicación de Técnicas y Recomendaciones de Storytelling

  • Taller 6: Diseño de una Presentación de un caso real de negocio

Presentación y exposición de PROYECTO INTEGRADOR

Proyecto integrador
En este Proyecto Integrador diseñarás un Plan de Data Analytics, utilizando análisis descriptivo y predictivo, automatizarás consultas y reportes en SQL, diseñarás un Dashboard de alto impacto con Power BI, profundizarás en los hallazgos relevantes con modelos predictivos a través de Python y realizar un cuadro de control basado en indicadores KPI's


Clase modelo
Vive la experiencia de aprendizaje con gerentes y ejecutivos de las empresas más importantes

 
 

Testimonios
Llevamos capacitando a más de 100.000 alumnos en 25 países. El 85% de nuestros egresados logra conseguir su primer empleo o ascenso profesional

 
 


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Campus virtual
Clases grabadas, material académico y acceso a todos tus programas


Garantía de aprendizaje
Si durante el programa tienes alguna disconformidad, te reasignaremos a un nuevo grupo de inicio



Preguntas Frecuentes

Si. Actualmente somos SAP Partner ® Open Ecosystem, Microsoft Partner Network, IBM ® Partner World, Person Vue ® Partner y contamos con el respaldo internacional del Centro Educativo Latinoamericano, el cual está avalado por la Florida Global University USA.
No. El monto de la cuota inicial es para reservar tu vacante, puedes revisar las modalidades y cuotas restantes en el brochure
En el caso de ser estudiante, puedes completar tu inscripción con los pasos que se indican en el brochure.
Si, estamos asociados a Pago Efectivo. Solo debes seleccionar esa opción en la pasarela de pagos y con el código que te facilitaremos puedes acercarte a cualquier agente o establecimiento de pago como Kasnet, Tambo, entre otros.
Si. Es 100% Seguro. Contamos con certificación de seguridad SSL® Verified de protección de datos a nivel mundial y nuestra pasarela es soportada por Culqi y respaldada por el Grupo Credicorp, el holding peruano más importante del país dueño del Banco BCP.
Al finalizar el curso, podras descargar tu certificado del Campus Virtual. Realizarás tu proyecto integrador y tus entregables serán calificados. Cuando apruebes el curso, se te emite la certificación para que lo descargues desde tu cuenta personal en el Campus Virtual. No te preocupes, tendrás hasta 03 intentos.
Las horas académicas totales certificadas es el resultado del tiempo que le tendrías que dedicar al curso, y es la suma de las horas de clases via zoom, las horas de práctica de los ejercicios, talleres/cursos online complementarios y las evaluaciones.
Si te inscribes via plataforma web, ya estarás inscrito automaticamente, de igual forma te enviaremos un mail confirmando tu inscripción. Inscripciones por otros medios de pago, de igual forma nos contactaremos para confirmar tu inscripción vía e-mail en un plazo no mayor a 24 horas.
Tu kit de inicio, que contempla: material académico, formatos, plantillas de trabajo, usuario y contraseña de acceso se envía 48 horas antes de la fecha de inicio del curso. Se te habilitará los accesos en tu cuenta del Campus Virtual
Si, realizamos capacitaciones InHouse e inscripciones corporativas a través de nuestra unidad WE for Business, puedes contactar una asesoría al WhatsApp: 979493060
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