CURSO DE FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y BIG DATA

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¿Qué aprenderás en este curso?

- Diferenciar los conceptos y enfoques de BI, Big Data y Data Science. - Comprender la arquitectura de datos moderna: fuentes, almacenamiento y procesos ETL. - Analizar datos con herramientas tradicionales como Excel y bases de datos SQL. - Crear dashboards interactivos y visualizaciones de alto impacto con Power BI y Tableau. - Aplicar técnicas básicas de análisis predictivo con Python y R Studio. - Diseñar indicadores clave de desempeño (KPI) para la toma de decisiones empresariales.

Publico objetivo

Resultados esperados

Modulo I

INTRODUCCIÓN A BI Y BIG DATA

Conceptos clave de BI y Big Data.
Diferencias entre BI, Big Data y Data Science.
Herramientas de BI y Big Data: Excel, SQL Server, Power BI, Tableau, Python, Azure y R Studio.

Modulo II

ARQUITECTURA DE BI Y BIG DATA

Fuentes de datos: estructurados, no estructurados.
Data Warehousing y ETL: Procesos básicos de integración.
SQL Server: Almacenamiento y consultas de datos.

Modulo III

ANÁLISIS DE DATOS CON EXCEL Y SQL SERVER

Excel: Análisis descriptivo, tablas dinámicas, fórmulas avanzadas.
SQL Server: Consultas SQL, funciones agregadas, joins, y subconsultas.
Conexión de Excel y SQL Server para análisis de datos.

Modulo IV

VISUALIZACIÓN DE DATOS CON POWER BI Y TABLEAU

Power BI: Creación de dashboards interactivos y visualizaciones.
Tableau: Conexión a bases de datos, creación de visualizaciones dinámicas.
Diseño de KPI y métricas clave para decisiones empresariales.

Modulo V

ANÁLISIS PREDICTIVO CON PYTHON Y R STUDIO

Python: Introducción a librerías como Pandas, Matplotlib, Scikit-learn para análisis de datos.
R Studio: Estadística avanzada y modelado predictivo con R.
Aplicaciones en análisis de tendencias, forecasting y regresión.

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

INTRODUCCIÓN A BI Y BIG DATA

Conceptos clave de BI y Big Data.
Diferencias entre BI, Big Data y Data Science.
Herramientas de BI y Big Data: Excel, SQL Server, Power BI, Tableau, Python, Azure y R Studio.

Modulo II

ARQUITECTURA DE BI Y BIG DATA

Fuentes de datos: estructurados, no estructurados.
Data Warehousing y ETL: Procesos básicos de integración.
SQL Server: Almacenamiento y consultas de datos.

Modulo III

ANÁLISIS DE DATOS CON EXCEL Y SQL SERVER

Excel: Análisis descriptivo, tablas dinámicas, fórmulas avanzadas.
SQL Server: Consultas SQL, funciones agregadas, joins, y subconsultas.
Conexión de Excel y SQL Server para análisis de datos.

Modulo IV

VISUALIZACIÓN DE DATOS CON POWER BI Y TABLEAU

Power BI: Creación de dashboards interactivos y visualizaciones.
Tableau: Conexión a bases de datos, creación de visualizaciones dinámicas.
Diseño de KPI y métricas clave para decisiones empresariales.

Modulo V

ANÁLISIS PREDICTIVO CON PYTHON Y R STUDIO

Python: Introducción a librerías como Pandas, Matplotlib, Scikit-learn para análisis de datos.
R Studio: Estadística avanzada y modelado predictivo con R.
Aplicaciones en análisis de tendencias, forecasting y regresión.

"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."