PEE | Analista de Datos

Docente: Especialistas en Visualización de Datos
Inicio
08 - Octubre
Duración
18 sesiones
Domingo
9:00am - 12:00pm

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

Tipo. Doc.
Nº Doc.
Nombres
Apellidos
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  •  Conviértete en un experto en las operaciones de consulta,
         cálculo y administración de grandes bases de datos.

  •   Duración: 18 Sesiones
  •   Modalidad: Transmisión EN VIVO vía Zoom
  •   Reserva tu vacante con S/. 250 - Cuota Inicial

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    • ¿Qué aprenderás en el PEE?

  • En este PEE de Analista de Datos, los docentes te guiarán durante todas las clases y aprenderás a analizar datos con las herramientas más utilizadas por las empresas SQL Server, Power BI & Python.

  •  Comprenderás la importancia y aplicaciones del análisis de datos para la creación de valor
  •  Analizar las principales operaciones de consulta, cálculo y administración de grandes bases de datos
  •  Diseñar informes y dahboards de alto impacto haciendo uso de herramientas analíticas en Power BI
  •  Analizar datos con las bibliotecas más importantes de Python

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  • Beneficios del Programa

  •  Staff de Docentes Gerentes expertos en Business Analytics de las empresas más importantes del Perú 
  •  Certificación digital respaldado por nuestros partners internacionales
  •  Aprendizaje basado en proyectos, un proyecto por cada curso
  •  Bases de datos para la elaboración de dashboards
  •  Manual de Power BI y SQL Server
  •  Acceso a las grabaciones de las sesiones Zoom
  •  Acceso a Curso Online Excel Intermedio + 02 Cursos Online Certificados a elección.

    • Staff Docente

      Gerentes y Ejecutivos de empresas reconocidas a nivel LATAM.

Certificación

Temario

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 Server

  • Tipos de datos en SQL

  • Creación de tablas temporales

  • Taller 1: Consultas básicas de introducción

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

  • Funcionalidad de las principales operaciones en SQL

  • Operadores lógicos en SQL

  • Combinación de tablas (Uso de Joins)

  • Combinaciones de Joins con cláusulas de base de datos

  • Taller 1: Uso de Funciones Básicas - Intermedias

  • Taller 2: Manejando combinaciones de Joins

Sesión 3: USO DE CÁLCULOS Y FUNCIONES EN SQL

  • Operaciones matemáticas y filtros avanzados

  • Funciones agregadas

  • Agrupaciones de datos con grupo By

  • Uso de comodines

  • Taller 1: Haciendo uso de cláusula grupo By

  • Taller 2: Introducción a procedimientos almacenados

Sesión 4: IMPLEMENTACIÓN DE AUTOMATIZACIÓN DE CONSULTAS 

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

  • Uso de procedimientos almacenados y variables

  • Conversión de datos y funciones para tipo de datos

  • Uso de subconsultas

  • Taller 1: Aplicando la función: subconsultas

  • Taller 2: Automatización de tareas en SQL con stored procedures

Sesión 5: USO DE FUNCIONES AVANZADAS Y SEGURIDAD

  • 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

  • Taller 1: Haciendo uso de consultas Lead y Lag

  • Taller 2: Encriptamiento de datos - Seguridad de Información

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

  • Taller 1: ETL con Transact SQL

    Presentación y exposición de PROYECTO INTEGRADOR


Sesión 1: FUNDAMENTOS Y ENTORNO DE MICROSOFT POWER BI 

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

  • Fundamentos de BI: evolución del 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

  • 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, etc.)

  • Taller 5: Indicadores de negocio a full DAX

Sesión 5: INTERPRETACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

  • Tipos de gráficos en función al mensaje a transmitir / 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, otros

  • 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 PROYECTO INTEGRADOR

Sesión 1: IMPORTANCIA Y APLICACIONES DEL ANÁLISIS DE DATOS        

  • La Transformación Digital: Mindset Data Driven

  • El valor de los datos: tipos de análisis de datos 

  • Fases de un proyecto de analítica avanzada       

  • Herramientas y tecnologías más utilizadas          

  • Introducción y manipulación de datos con Python: ¿Hacia dónde evolucionan las tecnologías en Ciencia de Datos?         

  • Estructuras de control y funciones, map y lambda           

  • Taller 1: Definir un caso de uso a utilizar en el proyecto

  • Taller 2: Casos de uso en el negocio según el tipo de analítica     

Sesión 2: PROGRAMACIÓN CON PYTHON          

  • Definición y manejo de variables             

  • Funciones y estructuras iterativas           

  • Exploración de arrays con librería Numpy           

  • Manejo de datos con librería Pandas     

  • Lectura y escritura de múltiples formatos           

  • Taller 3: Programación de funciones flexibles   

  • Taller 4: Manipulación de datos con Pandas

Sesión 3: ESTADÍSTICA PARA ANÁLISIS DE DATOS          

  • Origen, definición y ramas de la estadística. Tipos de datos        

  • Medidas de tendencia de posición y dispersión - Asimetría y Kurtosis    

  • Correlación y covarianza             

  • Probabilidades: Distribución de Poisson y Binomial         

  • Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas  

  • Taller 5: Descubrir oportunidades a través del análisis estadístico           

  • Taller 6: Caso aplicativo de las medidas de posición y dispersión

Sesión 4: ANÁLISIS EXPLORATORIO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS            

  • Definición y objetivos del análisis exploratorio  

  • Consultas previas y qué obtenemos      

  • Relaciones entre variables y detección de outliers          

  • Manejo de datos y análisis de valores atípicos   

  • Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn             

  • Taller 7: Explorar y visualizar datos, establecer hipótesis             

  • Taller 8: Obtener radiografía del caso real de negocio

Sesión 5: TRATAMIENTO Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS         

  • Manejo y limpieza de datos       

  • Técnicas de data wranling           

  • Imputación de datos     

  • Creación de nuevas variables adecuadas al negocio       

  • Técnicas de balanceo de datos: UnderSampling, RandomUnderSampling y SMOTE          

  • Taller 9: Data Wranling al proyecto de análisis de datos

  • Taller 10: Obtención de variables más importantes del caso real de compra de departamentos

Sesión 6: MACHINE LEARNING CON PYTHON   

  • Definición e importancia             

  • Algortimos No Supervisados: K Means y PCA     

  • Algoritmos Supervisados: Árbol de Decisión, Random Forest y XGBoost

  • Métricas de evaluación de modelos y Matriz de confusión          

  • Comparación de modelos analíticos e implementación en el negocio     

  • Taller 11: Segmentación K- Means al proyecto de análisis de datos del COVID-19            

  • Taller 12: Proyecto Integrador: Evaluar los modelos planteados y establecer estrategias de acción de cara a la presentación de resultados 

    Proyectos Integradores

    - Módulo Power BI Básico e Intermedio:

    En este proyecto integrador lograrás crear un dashboard de alto impacto para una organización real, utilizando las dimensiones, relaciones y funciones más importantes de Power BI, que te permitirán establecer los indicadores clave KPI's de negocio y facilitar la toma de decisiones de un área específica. Al finalizar este proyecto obtendrás un dashboard inteligente y publicado en Power BI Service.

    - Módulo SQL Server for Analytics:

    Realizarás el reporte de ventas de una compañía de forma detallada, creando un procedimiento almacenado y utilizando combinaciones Joins y cláusulas group By. Al finalizar el proyecto habrás logrado automatizar tareas en SQL con Server stored procedures en una organización real.

    - Módulo Python - Data Analytics:

    Diseñarás un modelo de análisis de datos con Python, realizando análisis exploratorios para seleccionar las variables más importantes a fin de crear un modelo analítico y una propuesta de despliegue de negocio. Al finalizar el curso habrás aplicado técnicas estadísticas de Python y Machine Learning a un caso de negocio real,  las cuales te permitan generar hallazgos relevantes en el análisis de datos e impacto en los KPI's del negocio.



    Más Beneficios


    Clase Modelo

    Vive la experiencia de aprendizaje con Gerentes y Ejecutivos de las empresas más importantes.

     
     


    Testimonios

    Llevamos capacitando a más de 65 000 alumnos en 25 países. El 85% de nuestros egresados logra conseguir su primer empleo o ascenso profesional.

     
     



    ¿Cómo me inscribo?

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    Preguntas Frecuentes

    Si. Actualmente somos SAP Partner ® Open Ecosystem, Microsoft Partner Network e IBM ® Partner World. 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, te enviaremos tu certificado digital. Realizarás un test final para validar tus conocimientos. Cuando lo apruebes, se te emite la certificación para que lo descargues desde tu email. 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 complementarios y las evaluaciones.
    Una vez realizado el pago, el área encargada se comunicará contigo, 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 enviará al mismo correo con el que fue recibido tu pago de inscripción.
    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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