Curso de Data Analytics & Business Intelligence

Sesiones: 6

• Qué significa analizar datos en organizaciones.
• Tipos de análisis: descriptivo, diagnóstico y predictivo.
• Definición de problemas analíticos.
• Formulación de preguntas de negocio.
• KPI trees y métricas.
• Sesgos y calidad del dato.
• Lectura crítica de información.

Proyecto: Brief analítico con hipótesis, variables y métricas.

Sesiones: 10

• Fundamentos de bases de datos relacionales.
• Tablas, llaves y modelo básico.
• SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, CASE.
• Joins iniciales; construcción de datasets simples para análisis.

Proyecto: set de consultas para responder preguntas de negocio.

Sesiones: 8

• Estadística descriptiva.
• Distribuciones, dispersión y percentiles.
• Lectura de variabilidad, segmentaciones básicas, análisis exploratorio, interpretación de patrones sin sobre concluir.

Proyecto: Análisis exploratorio con conclusiones ejecutivas.

Sesiones: 6

• Principios de visualización efectiva.
• Diferencia entre análisis exploratorio y explicativo.
• Selección correcta de gráficos.
• Reducción de ruido visual.
• Foco atencional.
• Contexto y audiencia.
• Introducción a Power BI.
• Modelado de datos básico.

Proyecto: una lámina explicativa de insights con visuales correctos y recomendación.

Sesiones: 4

• Diseño de dashboards orientados a audiencia.
• Jerarquía visual y navegación.
• Títulos de acción y anotaciones.
• Selección de visuales y buenas prácticas de layout.
• Storytelling con datos aplicado a negocio.
• Explicación clara de hallazgos para tomadores de decisión.
• Uso de IA como apoyo para estructurar briefs, titulares, wireframes y narrativas ejecutivas, sin reemplazar el criterio de diseño.

Proyecto: dashboard ejecutivo con narrativa y decisiones sugeridas.

Sesiones: 4

• Análisis de causas.
• Análisis de cohortes y funnels.
• Comparaciones y segmentaciones.
• Construcción de tableros diagnósticos.
• Lectura de performance.
• Identificación y priorización de oportunidades.

Proyecto: análisis diagnóstico con hipótesis y priorización de acciones.

Sesiones: 2

• Desarrollo de un caso de Data Analytics para negocio utilizando SQL y Power BI.
• Aplicación de storytelling con datos para comunicar hallazgos de forma estratégica.
• Uso guiado de IA para estructurar el brief analítico.
• Implementación de IA para acelerar iteraciones durante el análisis.
• Uso de IA para elevar la calidad de la comunicación ejecutiva.

Proyecto: Dashboard profesional, lectura ejecutiva y presentación final con recomendaciones.