Objetivo

​

Desarrollar en el estudiante las competencias necesarias para diseñar y construir soluciones de analítica de datos orientadas a las necesidades del negocio, combinando pensamiento analítico, entendimiento de los requerimientos, preparación y modelado de datos, definición de métricas y KPIs, análisis mediante DAX y diseño de visualizaciones en Power BI.

El curso busca que el estudiante comprenda que una solución analítica no comienza con la herramienta, sino con el entendimiento del problema y de las necesidades del negocio, para posteriormente transformar los datos en información útil que facilite la toma de decisiones. A lo largo del curso, se abordarán además criterios de diseño, comunicación de hallazgos, desempeño y escalabilidad de las soluciones analíticas.

​

¿A quién está dirigido?

​

Este curso está dirigido a:

• Profesionales y estudiantes interesados en el análisis y la visualización de datos.

• Personas que desean desarrollar o fortalecer sus competencias como analistas de datos.

• Profesionales de áreas de negocio que necesitan utilizar datos para apoyar la toma de decisiones.

• Usuarios de Power BI que desean pasar de la creación de reportes a la construcción de soluciones analíticas orientadas al negocio.

• Profesionales de áreas como administración, finanzas, ventas, operaciones, marketing, tecnología y otras disciplinas que trabajan con información y necesitan convertir datos en conocimiento accionable.

No es necesario ser especialista en programación. Se recomienda contar con conocimientos básicos de manejo de datos y estar familiarizado con conceptos generales de negocio y análisis.

​

​

Contenido del Entrenamiento

​

BLOQUE I — PENSAMIENTO ANALÍTICO

​

Sesión 1 — Entendimiento del negocio y etapa de Discovery

• Analítica de datos y su impacto en los negocios

• Cualidades de un analista de datos

• Preguntas clave para entender las necesidades de un negocio

• Revisión del estado actual

• Report Reverse Engineering

• Bosquejos

• Documentación de necesidades y requerimientos analíticos

​

Sesión 2 — Diseño y planificación de la solución analítica

• Definición del objetivo de la solución

• Definición de los resultados esperados

• Identificación de los datos necesarios

• Identificación de fuentes de datos

• Definición del alcance y entregables analíticos

• Definición de estrategias de implementación

• Definición de criterios de éxito

​

Sesión 3 — Métricas de negocio y KPIs

• Conceptos clave de indicadores de negocio

• Validación de KPIs según la industria

• Características de los KPIs

• Otras técnicas de medición del desempeño

• Métricas de higiene

​

BLOQUE II — EJECUCIÓN ANALÍTICA CON POWER BI

 

Sesión 4 — Transformación y carga de datos

• Comprensión de las fuentes de datos

• Preparación y calidad de los datos

• Transformación e integración de datos

• Organización de datos para el análisis

• Buenas prácticas en la preparación de datos

​

Sesión 5 — Creación de modelos para el análisis

• Fundamentos del modelado de datos

• Estructuración de datos para el análisis

• Relaciones y dependencias entre datos

• Diseño de modelos analíticos

• Buenas prácticas de modelado

​

Sesión 6 — DAX para el análisis de datos

• Fundamentos del análisis mediante medidas

• Construcción de indicadores y métricas

• Análisis de resultados y comparaciones

• Contexto y comportamiento de los cálculos

• Buenas prácticas para el análisis con DAX

​

Sesión 7 — Visualizaciones que generan impacto

• Principios de visualización de datos

• Selección de visualizaciones para diferentes objetivos analíticos

• Diseño de tableros orientados a la toma de decisiones

• Comunicación de hallazgos mediante datos

• Storytelling y generación de impacto

​

Sesión 8 — Evaluación del desempeño de tableros

• Importancia del desempeño en soluciones analíticas

• Evaluación de modelos, cálculos y visualizaciones

• Identificación de problemas de desempeño

• Optimización de tableros y modelos

• Buenas prácticas para soluciones eficientes y escalables