210625INGDIA PROGRAMA DE ESPECIALIZACIÓN EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS, GESTIÓN DE DATOS E IA APLICADA

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

21 de Junio

Horarios

SABADOS :16 : 00 .P.M. A 18 : 00 .P.M. DOMINGOS : 16 : 00 .P.M. A 18 : 00 .P.M.

Fecha de finalizacion

15 de Noviembre

11 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

Modulo I

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN BI
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y VISUALIZACIÓN
DISTRIBUCIONES DE DATOS Y PATRONES
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EN BI
PROBABILIDAD Y ANÁLISIS DE RIESGO
INFERENCIA ESTADÍSTICA PARA NEGOCIOS

Modulo II

INTRODUCCIÓN A BI Y BIG DATA
ARQUITECTURA DE BI Y BIG DATA
ANÁLISIS DE DATOS CON EXCEL Y SQL SERVER
VISUALIZACIÓN DE DATOS CON POWER BI Y TABLEAU
ANÁLISIS PREDICTIVO CON PYTHON Y R STUDIO

Modulo III

ANÁLISIS DE DATOS Y DASHBOARDS EN EXCEL
MODELADO DE DATOS CON POWER QUERY Y POWER PIVOT
FUNCIONES AVANZADAS Y AUTOMATIZACIÓN
PREDICCIÓN Y TOMA DE DECISIONES EN NEGOCIOS

Modulo IV

INTRODUCCIÓN A POWER BI Y CONEXIÓN DE DATOS
MODELADO DE DATOS EN POWER BI
VISUALIZACIÓN BÁSICA DE DATOS
CREACIÓN DE INDICADORES CLAVE DE DESEMPEÑO (KPIS)
DASHBOARDS INTERACTIVOS Y OPTIMIZACIÓN DE DISEÑO
ANÁLISIS COMPARATIVO Y DE TENDENCIAS
EXPLORACIÓN Y VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS

Modulo V

INTRODUCCIÓN A TABLEAU
PREPARACIÓN DE DATOS
VISUALIZACIÓN BÁSICA EN TABLEAU
DISEÑO Y OPTIMIZACIÓN DE DASHBOARDS
VISUALIZACIÓN DE KPIS ESTRATÉGICOS

Modulo VI

INTRODUCCIÓN A SQL SERVER
CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE BASES DE DATOS RELACIONALES
CONSULTAS BÁSICAS EN SQL
CONSULTAS AVANZADAS
ÍNDICES Y OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS
FUNCIONES ANALÍTICAS Y DE VENTANA
CONTROL DE TRANSACCIONES Y SEGURIDAD

Modulo VII

FUNDAMENTOS DE MICROSOFT AZURE PARA BI Y SERVICIOS CLAVE
CARGA, TRANSFORMACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS PARA BI

Modulo VIII

INTRODUCCIÓN A PYTHON PARA MACHINE LEARNING
PREPARACIÓN DE DATOS PARA MODELOS PREDICTIVOS
FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
ALGORITMOS SUPERVISADOS CLÁSICOS
ALGORITMOS NO SUPERVISADOS Y CLUSTERING
INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
MODELOS AVANZADOS DE DEEP LEARNING

Modulo IX

INTRODUCCIÓN A R Y R STUDIO
MANIPULACIÓN DE DATOS CON DPLYR Y TIDYR
ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON R
VISUALIZACIÓN DE DATOS CON GGPLOT2
MODELADO PREDICTIVO CON R
AUTOMATIZACIÓN DE REPORTES CON R MARKDOWN

Modulo X

FUNDAMENTOS PRÁCTICOS DE IA GENERATIVA Y SU IMPACTO EN LOS NEGOCIOS
AUTOMATIZACIÓN Y PRODUCTIVIDAD CON CHATGPT, COPILOT Y NOTION AI

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN BI
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y VISUALIZACIÓN
DISTRIBUCIONES DE DATOS Y PATRONES
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN EN BI
PROBABILIDAD Y ANÁLISIS DE RIESGO
INFERENCIA ESTADÍSTICA PARA NEGOCIOS

Modulo II

INTRODUCCIÓN A BI Y BIG DATA
ARQUITECTURA DE BI Y BIG DATA
ANÁLISIS DE DATOS CON EXCEL Y SQL SERVER
VISUALIZACIÓN DE DATOS CON POWER BI Y TABLEAU
ANÁLISIS PREDICTIVO CON PYTHON Y R STUDIO

Modulo III

ANÁLISIS DE DATOS Y DASHBOARDS EN EXCEL
MODELADO DE DATOS CON POWER QUERY Y POWER PIVOT
FUNCIONES AVANZADAS Y AUTOMATIZACIÓN
PREDICCIÓN Y TOMA DE DECISIONES EN NEGOCIOS

Modulo IV

INTRODUCCIÓN A POWER BI Y CONEXIÓN DE DATOS
MODELADO DE DATOS EN POWER BI
VISUALIZACIÓN BÁSICA DE DATOS
CREACIÓN DE INDICADORES CLAVE DE DESEMPEÑO (KPIS)
DASHBOARDS INTERACTIVOS Y OPTIMIZACIÓN DE DISEÑO
ANÁLISIS COMPARATIVO Y DE TENDENCIAS
EXPLORACIÓN Y VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS

Modulo V

INTRODUCCIÓN A TABLEAU
PREPARACIÓN DE DATOS
VISUALIZACIÓN BÁSICA EN TABLEAU
DISEÑO Y OPTIMIZACIÓN DE DASHBOARDS
VISUALIZACIÓN DE KPIS ESTRATÉGICOS

Modulo VI

INTRODUCCIÓN A SQL SERVER
CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE BASES DE DATOS RELACIONALES
CONSULTAS BÁSICAS EN SQL
CONSULTAS AVANZADAS
ÍNDICES Y OPTIMIZACIÓN DE CONSULTAS
FUNCIONES ANALÍTICAS Y DE VENTANA
CONTROL DE TRANSACCIONES Y SEGURIDAD

Modulo VII

FUNDAMENTOS DE MICROSOFT AZURE PARA BI Y SERVICIOS CLAVE
CARGA, TRANSFORMACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS PARA BI

Modulo VIII

INTRODUCCIÓN A PYTHON PARA MACHINE LEARNING
PREPARACIÓN DE DATOS PARA MODELOS PREDICTIVOS
FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
ALGORITMOS SUPERVISADOS CLÁSICOS
ALGORITMOS NO SUPERVISADOS Y CLUSTERING
INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
MODELOS AVANZADOS DE DEEP LEARNING

Modulo IX

INTRODUCCIÓN A R Y R STUDIO
MANIPULACIÓN DE DATOS CON DPLYR Y TIDYR
ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON R
VISUALIZACIÓN DE DATOS CON GGPLOT2
MODELADO PREDICTIVO CON R
AUTOMATIZACIÓN DE REPORTES CON R MARKDOWN

Modulo X

FUNDAMENTOS PRÁCTICOS DE IA GENERATIVA Y SU IMPACTO EN LOS NEGOCIOS
AUTOMATIZACIÓN Y PRODUCTIVIDAD CON CHATGPT, COPILOT Y NOTION AI

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."