Business Analytics con Power BI

Antecedentes:

Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes las habilidades técnicas necesarias para realizar análisis de datos efectivos en la organización. Con la ayuda de técnicas de estadística y modelos analíticos, aprenderá a identificar patrones y tendencias en sus datos y a transformarlos en información valiosa para la toma de decisiones.

El curso se divide en dos niveles secuenciales: Fundamentals y Practitioner.

En el nivel Fundamentals, los participantes adquirirán una comprensión sólida de análisis de datos.
En el nivel Practitioner, los participantes desarrollarán habilidades en el uso de Power BI y técnicas estadísticas para los negocios.

Objetivo General:

Desarrollar soluciones efectivas de gestión de datos para optimizar la toma de decisiones y lograr eficiencia empresarial a través de la aplicación de la inteligencia de negocios.

Objetivos Específicos:

Enseñar a los participantes a utilizar herramientas de gestión de datos para la recolección, almacenamiento y análisis de información empresarial relevante.
Proporcionar a los participantes conocimientos en inteligencia empresarial para la identificación de patrones y tendencias en los datos recolectados, permitiéndoles tomar decisiones informadas y mejor fundamentadas.
Brindar a los participantes herramientas para el desarrollo de un proceso de mejora continua, apoyado en los resultados y conclusiones obtenidos a través de la gestión y análisis de datos, con el objetivo de optimizar la eficiencia empresarial.

Módulos / Unidades:

NIVEL I:

Introducción a Business Intelligence
Extracción, transformación y carga con Power Query
Conceptos generales de bases de datos
Lenguaje de fórmulas DAX
Dashboards con Power Pivot

NIVEL II:

Introducción al Business Analytics y Big Data
Estadística aplicada a los negocios
lndicadores claves de desempeño KPIs y OKRs
Power BI como solución de análisis empresarial
Dashboards en Power BI

Bibliografía recomendada:

Alcalde, I. (2015). Visualización de la información: de los datos al conocimiento. Editorial UOC. https://elibro.net/en/lc/uisekecuador/titulos/57832
Godsey, B. (2016). Think like a data scientist: tackle the data science process step-by-step. Manning Publications.
Rodríguez Parrilla, J. M. (2015). Cómo hacer inteligente su negocio: business intelligence a su alcance. Grupo Editorial Patria. https://elibro.net/en/lc/uisekecuador/titulos/39367
Rodríguez, J. R. González Farran, X. y Guitart, I. (2016). ¿Cómo planificar un proyecto de inteligencia de negocio?. Editorial UOC. https://elibro.net/en/lc/uisekecuador/titulos/58548

Aprendizaje Teórico Práctico

Busca fomentar las capacidades a través de ejercicios prácticos basándose en los aspectos teóricos de la materia.

Aprendizaje Autónomo

Busca potenciar la capacidad del estudiante de aprender por sí mismo, a través de actividades de aprendizaje que complementen las que realiza en la clase.

Gamificación

Enfatiza la utilización de técnicas de aprendizaje que trasladen la mecánica de los juegos al ámbito educativo-profesional con el fin de conseguir mejores resultados de aprendizaje.

Material de aprendizaje que se proporciona a los estudiantes:

Tutorías virtuales a través de plataforma UISEK con énfasis en actividades prácticas.
Documentos descargables como material de apoyo.

Sistema de evaluación a aplicar:

Aprobar 2 evaluaciones por nivel con mínimo de 16/20.
80% de asistencia.

Resultado que alcanza el participante al concluir el curso:

Los participantes habrán adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para desarrollar soluciones de gestión de datos efectivas y aplicar herramientas de inteligencia empresarial para optimizar la toma de decisiones. Estarán capacitados para establecer procesos de mejora continua con el objetivo de mejorar los procesos en su organización.

Pre-requisitos para participar:

Conocimientos básicos en tecnología de la información: Es importante que los participantes tengan conocimientos básicos en tecnología de la información para poder entender los conceptos de gestión de datos y aplicar herramientas de análisis.
Conocimientos básicos en estadística: Es importante que los participantes tengan conocimientos básicos en estadística descriptiva para poder entender los conceptos de análisis de datos y aplicar herramientas de inteligencia empresarial.
Habilidades en el manejo de software de hojas de cálculo: Es importante que los participantes tengan habilidades básicas en el manejo de software de hojas de cálculo como Excel para poder utilizar herramientas de gestión y análisis de datos.