Analista de Inteligencia de Negocios (BI)
Certificado de 10 cursos para BI: Excel, SQL, modelado de datos, data warehousing y visualización (Cognos/Tableau).
Lo que serás capaz de hacer
Desarrolla las bases para iniciar una carrera en inteligencia de negocios, aun sin experiencia previa. Aprenderás a transformar datos en información útil para orientar decisiones estratégicas.
- Analizar y visualizar datos con Excel mediante funciones, tablas dinámicas y dashboards.
- Consultar y gestionar bases de datos relacionales con SQL, incluyendo joins, vistas y transacciones.
- Comprender el diseño de almacenes de datos y aplicar conceptos como CUBE, ROLLUP y vistas materializadas.
- Crear visualizaciones y dashboards interactivos con IBM Cognos y Tableau.
- Aplicar estadística descriptiva, inferencia, regresión y pronósticos a problemas de inteligencia de negocios.
- Desarrollar y presentar un proyecto práctico de BI para integrar tus conocimientos en un portafolio.
Temario
UNIDAD 1 - Introducción a la Inteligencia empresarial (BI) · 27 leccionesFundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 1 - Introducción a la Inteligencia empresarial (BI)
Fundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 1 - Introducción a la Inteligencia empresarial (BI)
- Visión general del certificado IBM BI Analyst Professional
- Introducción al curso
- Puntos de vista de expertos: Trayectoria profesional en BI
- Resumen del curso
- Consejos útiles para completar el curso
- ¿Qué es la Inteligencia empresarial?
- BI, Analítica de datos, Ciencia de datos e Ingeniero de datos: Una comparación
- Ventajas de la Inteligencia empresarial
- Por qué es importante la inteligencia empresarial: Exploración de las ventajas y realidades de la implantación
- Puntos de vista de expertos: Habilidades de un analista de BI
- Actividad de Storyline: Ventajas de BI
- Puntos de vista de expertos: ¿Qué es BI y por qué es apasionante?
- Cuestionario: Visión general de Business Intelligence-
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: Visión general de la Inteligencia empresarial
- Funciones de los profesionales de datos
- Diferencias entre las funciones de analista de BI, analista de datos, ingeniero de datos y científico de datos
- Funciones en Inteligencia empresarial
- Oportunidades profesionales y trayectorias en BI Analytics
- Explora tu camino: Oportunidades profesionales y funciones en Business Intelligence
- Un día en la vida de un analista de BI
- Actividad Storyline: El viaje de un analista de BI
- Punto de vista del experto: Tareas clave en un día en la vida de un analista de BI
- Cuestionario práctico: Oportunidades profesionales y funciones en Inteligencia empresarial
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: Oportunidades profesionales y funciones en Inteligencia empresarial
- Glosario: Introducción a la Inteligencia de Negocio (BI)
UNIDAD 2 - El ecosistema de datos · 25 leccionesFundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 2 - El ecosistema de datos
Fundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 2 - El ecosistema de datos
- Visión general del ecosistema del Analista de datos
- Tipos de datos
- Comprender los distintos tipos de formatos de archivo
- Fuentes de datos
- Puntos de vista: Trabajar con fuentes y tipos de datos variados
- Lenguas para profesionales de los datos
- Metadatos y gestión de metadatos
- Cuestionario práctico: El ecosistema de datos y los lenguajes para profesionales de datos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: El Ecosistema de datos y los lenguajes para profesionales de los datos
- Visión general de los depósitos de datos
- RDBMS
- NoSQL
- Data Marts, Data Lakes, ETL y Data Pipelines
- (Opcional): Explicación de los lagos de datos
- Introducción al modelado de datos
- Fundamentos de los macrodatos
- Herramientas de procesamiento de Big Data: Hadoop, HDFS, Hive y Spark
- Puntos de vista: Consideraciones para la elección del repositorio de datos
- Plataformas de integración de datos
- Puntos de vista: Herramientas, bases de datos y repositorios de datos de elección
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Comprender los repositorios de datos y las plataformas de Big data
- Cuestionario graduado: Comprender los repositorios de datos y las plataformas de Big data
- Módulo 2 Glosario: Ecosistema de datos
UNIDAD 3 - Panorama del análisis de BI · 25 leccionesFundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 3 - Panorama del análisis de BI
Fundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 3 - Panorama del análisis de BI
- Indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas
- Actividad Storyline: Identificación de indicadores clave de rendimiento (KPI) adecuados
- Análisis descriptivo
- Análisis de diagnóstico
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Diferencias entre los cuatro tipos de análisis
- Actividad Storyline: Diferenciar entre análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos
- Retos en la implantación de la Inteligencia empresarial
- Puntos de vista de expertos: Tipos de análisis y métricas
- Cuestionario práctico: Tipos de análisis y métricas en BI
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: Tipos de análisis y métricas en BI
- Componentes clave de BI
- Actividad de Storyline: Explorar los componentes de BI
- Lectura: Visión general del ecosistema BI
- Categorías de herramientas de BI
- (Opcional) Algunas herramientas de panel y visualización
- Comprender el contexto empresarial y los requisitos de los proyectos de BI
- Cuestiones de privacidad y seguridad Cumplimiento de la normativa
- Puntos de vista de expertos: Prácticas responsables de inteligencia empresarial
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Componentes, herramientas y prácticas de Inteligencia empresarial
- Cuestionario graduado: Componentes, herramientas y prácticas de Inteligencia empresarial
- Módulo 3 Glosario: Panorama analítico de BI
UNIDAD 4 - Recopilación y tratamiento de datos · 15 leccionesFundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 4 - Recopilación y tratamiento de datos
Fundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 4 - Recopilación y tratamiento de datos
- Introducción al proceso de Business Intelligence
- Identificación de datos para el análisis
- Fuentes de datos
- Cómo recopilar e importar datos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Recopilación de datos
- Cuestionario graduado: Recopilación de datos
- ¿Qué es la gestión de datos?
- Herramientas para la gestión de datos
- Limpieza de datos
- Puntos de vista: Preparación de datos y fiabilidad
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Manejo de datos
- Cuestionario graduado: Organización de datos
- Módulo 4 Glosario: Recopilación y organización de datos
UNIDAD 5 - Extracción y visualización de datos y comunicación de resultados · 17 leccionesFundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 5 - Extracción y visualización de datos y comunicación de resultados
Fundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 5 - Extracción y visualización de datos y comunicación de resultados
- Visión general del análisis estadístico
- ¿Qué es la minería de datos?
- Herramientas para la minería de datos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Análisis y extracción de datos
- Cuestionario graduado: Análisis y minería de datos
- Panorama general de la comunicación y puesta en común de los resultados del análisis de datos
- Puntos de vista: Contar historias en el análisis de datos
- Introducción a la visualización de datos
- Introducción al software de visualización y cuadros de mando
- Puntos de vista: Herramientas de visualización
- Técnicas de visualización de datos
- Comunicación eficaz de la información de BI
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Comunicación de los resultados del Análisis de datos
- Cuestionario graduado: Comunicación de los resultados del Análisis de datos
- Módulo 5 Glosario: Minería y visualización de datos y comunicación de resultados
UNIDAD 6 - Aplicación de técnicas de BI y proyecto final · 16 leccionesFundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 6 - Aplicación de técnicas de BI y proyecto final
Fundamentos de la inteligencia empresarial (BI) - UNIDAD 6 - Aplicación de técnicas de BI y proyecto final
- Puntos de vista de expertos: Consejos para aspirantes a analistas de BI
- Aplicación de técnicas y herramientas de BI
- Desarrollo de un proyecto integral de BI
- Estudios de caso: Desarrollo de un proyecto de BI
- Puntos de vista de expertos: Aplicación de técnicas de BI
- Laboratorio: Exploración de ofertas de empleo para profesionales de BI
- Puntos de vista de expertos: Mostrar las habilidades y conocimientos adquiridos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de Práctica: Aplicación de Técnicas y Herramientas de BI para el Desarrollo de un Proyecto
- Proyecto final: Escenario
- Asignación del proyecto final
- Glosario del curso: Fundamentos de Inteligencia empresarial (BI)
- Instrucciones para el examen final
- Examen final: Fundamentos de Inteligencia empresarial (BI)
- Felicitaciones y próximos pasos
- Mensaje del equipo del curso
UNIDAD 7 - Introducción al análisis de datos mediante hojas de cálculo · 12 leccionesConceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 7 - Introducción al análisis de datos mediante hojas de cálculo
Conceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 7 - Introducción al análisis de datos mediante hojas de cálculo
- Introducción al curso
- Introducción a las hojas de cálculo
- Conceptos básicos de las hojas de cálculo - Parte 1
- Conceptos básicos de las hojas de cálculo - Parte 2
- Cuestionario práctico
- Atajos de teclado de Excel
- Laboratorio práctico 1: Introducción a Excel Online
- Laboratorio práctico 2: Conceptos básicos de la hoja de cálculo
- Puntos de vista: Utilización de hojas de cálculo como herramienta de análisis de datos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado
- Introducción a Excel para el análisis de datos
UNIDAD 8 - Introducción a las hojas de cálculo Excel · 11 leccionesConceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 8 - Introducción a las hojas de cálculo Excel
Conceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 8 - Introducción a las hojas de cálculo Excel
- Conjuntos de datos de muestra utilizados en el vídeo
- Visualización, introducción y edición de datos
- Copiar, rellenar y formatear celdas y datos
- Laboratorio práctico 3: Introducción y formateo de datos
- Los fundamentos de las fórmulas
- Introducción a las funciones
- Referencia de datos en las fórmulas
- Laboratorio práctico 4: Uso sencillo de funciones
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico
- Cuestionario graduado
UNIDAD 9 - Limpieza y tratamiento de datos con hojas de cálculo · 16 leccionesConceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 9 - Limpieza y tratamiento de datos con hojas de cálculo
Conceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 9 - Limpieza y tratamiento de datos con hojas de cálculo
- Introducción a la calidad de los datos
- Importar datos de archivos
- Fundamentos de la protección de datos
- Puntos de vista: Calidad de los datos y privacidad
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico
- Cuestionario graduado
- Eliminación de datos duplicados o inexactos y de filas vacías
- Inconsistencias en los datos
- Descargo de responsabilidad: Acerca de las funciones de Flash Fill tratadas en el siguiente vídeo "Más funciones de Excel para limpiar datos"
- Más funciones de Excel para limpiar datos
- Puntos de vista: Problemas con la calidad de los datos
- Laboratorio práctico 5: Limpieza de datos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico
- Cuestionario graduado
UNIDAD 10 - Análisis de datos con hojas de cálculo · 18 leccionesConceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 10 - Análisis de datos con hojas de cálculo
Conceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 10 - Análisis de datos con hojas de cálculo
- Conjuntos de datos de muestra utilizados en el vídeo
- Introducción al análisis de datos mediante hojas de cálculo
- Filtrar y ordenar datos en Excel
- Puntos de vista: Filtrar y ordenar
- Funciones útiles para el análisis de datos
- Uso de las funciones VLOOKUP y HLOOKUP
- Lectura: Fórmulas avanzadas de Excel: COUNTIFS, SUMIFS y XLOOKUP
- Laboratorio práctico 6: Filtrado y ordenación de datos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico
- Cuestionario graduado
- Introducción a la creación de tablas dinámicas en Excel
- Puntos de vista: Tablas dinámicas
- Características de las tablas pivotantes
- Laboratorio práctico 7: Uso de tablas dinámicas
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico
- Cuestionario graduado
UNIDAD 11 - Proyecto final · 7 leccionesConceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 11 - Proyecto final
Conceptos básicos de Excel para el análisis de datos - UNIDAD 11 - Proyecto final
- Resumen de la tarea final
- Directrices para la presentación del proyecto final y entregables
- Tarea final - Parte 1: Limpiar y preparar los datos
- Tarea final - Parte 2: Analizar los datos
- AI Graded: Proyecto final - Presentación y evaluación
- Felicitaciones y próximos pasos
- Créditos del curso y agradecimientos
UNIDAD 12 - Visualización de datos mediante hojas de cálculo · 14 leccionesVisualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 12 - Visualización de datos mediante hojas de cálculo
Visualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 12 - Visualización de datos mediante hojas de cálculo
- Introducción al curso
- Consejos útiles para completar el curso
- Laboratorios prácticos opcionales sobre conceptos básicos de Excel
- Atajos de teclado de Excel
- Introducción a los gráficos
- Entrevista: Utilizar visualizaciones para contar una historia de datos
- Contar historias con datos: Cómo elegir la visualización adecuada
- Creación de gráficos básicos en Excel (gráficos de líneas, circulares y de barras)
- Introducción a la creación de tablas dinámicas en Excel
- Uso de la función Excel PivotChart
- Laboratorio práctico 1: Creación de gráficos básicos
- Cuestionario práctico: Visualización de datos mediante hojas de cálculo
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado : Visualización de datos mediante hojas de cálculo
UNIDAD 13 - Creación de visualizaciones y cuadros de mando con hojas de cálculo · 13 leccionesVisualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 13 - Creación de visualizaciones y cuadros de mando con hojas de cálculo
Visualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 13 - Creación de visualizaciones y cuadros de mando con hojas de cálculo
- Creación de mapas de árbol, gráficos de dispersión e histogramas
- Creación de Gráficos de Mapa coropléticos y Sparklines
- Laboratorio práctico 2: Creación de gráficos avanzados
- Resumen y aspectos destacados
- Práctica: Creación de gráficos avanzados
- Cuestionario graduado: Actualización de gráficos avanzados
- Introducción a los cuadros de mando
- Entrevista: Utilizar cuadros de mando para presentar los resultados de los datos
- Creación de un cuadro de mando sencillo con Excel
- Laboratorio práctico 3: Creación de un cuadro de mando sencillo con Excel
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de práctica: Creación de cuadros de mando mediante hojas de cálculo
- Cuestionario graduado: Creación de cuadros de mando con hojas de cálculo
UNIDAD 14 - Creación de visualizaciones y cuadros de mando con Cognos Analytics · 19 leccionesVisualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 14 - Creación de visualizaciones y cuadros de mando con Cognos Analytics
Visualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 14 - Creación de visualizaciones y cuadros de mando con Cognos Analytics
- Cognos Analytics: Introducción y cómo inscribirse
- Navegación en Cognos Analytics
- Laboratorio práctico: Primeros pasos con Cognos Analytics
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Introducción a IBM Cognos Analytics
- Creación de un cuadro de mando sencillo en Cognos Analytics
- Laboratorio Práctico: Diferentes métodos para crear visualizaciones de cuadros de mando con Cognos Analytics
- Capacidades avanzadas en los cuadros de mando de Cognos Analytics
- Laboratorio práctico: Capacidades avanzadas de cuadros de mando en Cognos Analytics
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de Práctica: Creación de cuadros de mando con Cognos Analytics
- Acerca de esta lección opcional con Looker Studio
- (Opcional) : Introducción a Google Looker Studio
- Creación de visualizaciones en informes con Looker Studio
- (Optativo): Laboratorio práctico: Creación y configuración de visualizaciones en informes con Google Looker Studio
- (Opcional) Laboratorio práctico: Gráficos avanzados en Looker Studio
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de Práctica: Creación y configuración de visualizaciones con Google Looker Studio
- Cuestionario graduado: Creación de visualizaciones y cuadros de mando con Cognos Analytics
UNIDAD 15 - Proyecto final · 8 leccionesVisualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 15 - Proyecto final
Visualización de datos y cuadros de mando con Excel y Cognos - UNIDAD 15 - Proyecto final
- Resumen del proyecto final
- Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final
- Tarea final - Parte 1: Creación de visualizaciones con Excel
- Tarea final - Parte 2a: Creación de visualizaciones con Cognos Analytics
- Tarea final - Parte 2b: Creación de visualizaciones con Google Looker Studio
- AI Graded - Proyecto Final: Presentación y evaluación
- Felicitaciones y próximos pasos
- Créditos del curso y agradecimientos
UNIDAD 16 - Conceptos de bases de datos relacionales · 25 leccionesIntroducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 16 - Conceptos de bases de datos relacionales
Introducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 16 - Conceptos de bases de datos relacionales
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Consejos útiles para completar el curso
- Revisión de los fundamentos de los datos
- Modelos de información y datos
- ERD y tipos de relaciones
- Asignación de entidades a tablas
- Tipos de datos
- Conceptos del modelo relacional
- Laboratorio práctico: Conceptos de modelos relacionales
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Conceptos Fundamentales de Bases de Datos Relacionales
- Cuestionario graduado: Conceptos fundamentales de bases de datos relacionales
- Arquitectura de bases de datos
- Arquitectura distribuida y bases de datos en clúster
- Patrones de uso de la base de datos
- Introducción a las ofertas de bases de datos relacionales
- Db2
- MySQL
- PostgreSQL
- Profundización en conceptos avanzados de modelos relacionales
- Lectura: Conceptos avanzados de modelos relacionales
- Resumen y aspectos destacados
- Práctica: Introducción a los productos de bases de datos relacionales
- Cuestionario graduado: Introducción a los productos de bases de datos relacionales
UNIDAD 17 - Utilización de bases de datos relacionales · 25 leccionesIntroducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 17 - Utilización de bases de datos relacionales
Introducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 17 - Utilización de bases de datos relacionales
- Tipos de sentencias SQL (DDL vs. DML)
- Creación de tablas
- Declaración CREATE TABLE
- ALTERAR, ELIMINAR y truncar tablas
- Utilidades de movimiento de datos
- Carga de datos
- Laboratorio práctico: Creación de tablas y carga de datos en Datasette
- Resumen y aspectos destacados
- Práctica: Creación de tablas y carga de datos
- Cuestionario graduado: Creación de tablas y carga de datos
- Objetos y jerarquía de la base de datos (incluidos los esquemas)
- Claves primarias y claves foráneas
- Visión general de los índices
- Normalización
- Restricciones del modelo relacional - Avanzado
- Laboratorio práctico: Normalización, claves y restricciones en bases de datos relacionales
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de Práctica: Diseño de claves, índices y restricciones
- Cuestionario graduado: Diseño de claves, índices y restricciones
- Lectura: Resumen de la lección opcional
- Resumen de la lección opcional
- (Opcional) Obtener el código de funcionalidad de IBM Cloud y activar la cuenta de prueba
- Crear Instancia de Servicio Db2
- Crear tablas y cargar datos en Db2
- (Opcional) Laboratorio práctico: Normalización, claves y restricciones en bases de datos relacionales (con Db2)
UNIDAD 18 - MySQL y PostgreSQL · 19 leccionesIntroducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 18 - MySQL y PostgreSQL
Introducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 18 - MySQL y PostgreSQL
- Primeros pasos con MySQL
- Creación de bases de datos y tablas en MySQL
- Poblar bases de datos y tablas MySQL
- Laboratorio Práctico: Introducción a la línea de comandos MySQL
- Laboratorio Práctico: Crear tablas y cargar datos en MySQL utilizando phpMyAdmin
- Uso de claves y restricciones en MySQL
- Laboratorio Práctico: Claves y restricciones en MySQL utilizando phpMyAdmin
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: MySQL
- Cuestionario graduado: MySQL
- Primeros pasos con PostgreSQL
- Creación de bases de datos y carga de datos en PostgreSQL
- Laboratorio Práctico: Introducción a la línea de comandos de PostgreSQL
- Laboratorio Práctico: Crear tablas y cargar datos en PostgreSQL utilizando pgAdmin
- Vistas
- Laboratorio práctico: Vistas en PostgreSQL
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: PostgreSQL
- Cuestionario graduado: PostgreSQL
UNIDAD 19 - Proyecto final y evaluación · 12 leccionesIntroducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 19 - Proyecto final y evaluación
Introducción a las bases de datos relacionales (RDBMS) - UNIDAD 19 - Proyecto final y evaluación
- Enfoque del diseño de bases de datos (incluyendo ERD)
- Mejores prácticas de diseño de RDBMS
- Laboratorio práctico: Diseño de bases de datos mediante ERDs
- Resumen del proyecto
- Directrices y resultados finales
- Proyecto final: Diseño e implementación de bases de datos
- Opción 1: AI Graded - Proyecto final: Presentación y evaluación
- AI Graded - Presentación y evaluación del proyecto final
- Glosario del curso
- Examen final
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 20 - Introducción a SQL · 14 leccionesSQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 20 - Introducción a SQL
SQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 20 - Introducción a SQL
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Introducción a las bases de datos
- Declaración SELECT
- Ejemplos de sentencias SELECT
- Laboratorio práctico: Sentencias SELECT simples
- RECUENTO, DISTINTO, LÍMITE
- Laboratorio práctico: CONTAR, DISTINGUIR, LIMITAR
- Declaración INSERT
- Sentencias UPDATE y DELETE
- Laboratorio práctico: INSERTAR, ACTUALIZAR y ELIMINAR
- Cuestionario práctico: SQL básico
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: SQL básico
UNIDAD 21 - Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas · 17 leccionesSQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 21 - Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas
SQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 21 - Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas
- Conceptos de bases de datos relacionales
- Tipos de sentencias SQL (DDL frente a DML)
- Declaración CREATE TABLE
- ALTERAR, ELIMINAR y truncar tablas
- Ejemplos para ALTERAR y TRUNCAR tablas utilizando MySQL
- Ejemplos para CREAR y ELIMINAR tablas
- Laboratorio práctico : CREATE, ALTER, TRUNCATE, DROP
- Laboratorio Práctico: Creación y carga de tablas mediante secuencias de comandos SQL
- Cuestionario Práctico: Conceptos y Tablas de BD Relacionales
- Laboratorios Db2 opcionales
- Cómo crear una instancia de base de datos en la nube
- Obtener el código de características de IBM Cloud y activar la cuenta de prueba
- (Opcional) Laboratorio Db2: Crear instancia de servicio Db2 e Iniciarse en la consola Db2
- (Opcional) Laboratorio Db2: CREAR, ALTERAR, TRUNCAR, ELIMINAR
- (Opcional) Laboratorio Db2: Creación y carga de tablas mediante secuencias de comandos SQL
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: Conceptos y tablas de BD relacionales
UNIDAD 22 - SQL intermedio · 21 leccionesSQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 22 - SQL intermedio
SQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 22 - SQL intermedio
- Uso de patrones de cadenas y rangos
- Clasificación de conjuntos de resultados
- Agrupación de conjuntos de resultados
- Laboratorio práctico: Patrones de cuerdas, clasificación y agrupación
- (Opcional) Laboratorio Db2: Patrones de cadenas, ordenación y agrupación
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Afinar los resultados
- Cuestionario graduado: Afinar sus resultados
- Funciones de base de datos incorporadas
- Funciones integradas de fecha y hora
- Laboratorio práctico: Funciones incorporadas
- (Opcional) Laboratorio Db2: Funciones incorporadas
- Subconsultas y selecciones anidadas
- Laboratorio práctico : Subconsultas y SELECCIONES ANIDADAS
- (Opcional) Laboratorio Db2: Subconsultas y SELECT anidados
- Trabajar con varias tablas
- Laboratorio práctico: Trabajo con varias tablas
- (Opcional) Laboratorio Db2: Trabajo con múltiples tablas
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de Práctica: Funciones, subconsultas y tablas múltiples
- Cuestionario graduado: Funciones, subconsultas, tablas múltiples
UNIDAD 23 - Trabajar con conjuntos de datos del mundo real, Proyecto final y examen · 10 leccionesSQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 23 - Trabajar con conjuntos de datos del mundo real, Proyecto final y examen
SQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 23 - Trabajar con conjuntos de datos del mundo real, Proyecto final y examen
- Trabajar con conjuntos de datos del mundo real
- Obtener detalles de tablas y columnas
- (Opcional) CARGAR DATOS
- Laboratorio práctico: Trabajar con un conjunto de datos del mundo real
- (Opcional) Laboratorio Db2: Trabajar con un conjunto de datos del mundo real utilizando SQL e IBM Cloud Db2
- Resumen del proyecto final
- Laboratorio práctico: Proyecto final
- (Opcional) Laboratorio Db2: Análisis exploratorio de datos con SQL
- Evaluación de proyectos (Cuestionario)
- Examen final
UNIDAD 24 - SQL avanzado para ingenieros de datos · 28 leccionesSQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 24 - SQL avanzado para ingenieros de datos
SQL: Introducción práctica a la consulta de bases de datos - UNIDAD 24 - SQL avanzado para ingenieros de datos
- Acerca de este módulo
- Vistas
- Laboratorio práctico: Uso de vistas
- (Opcional) Laboratorio Db2: Uso de vistas
- Procedimientos almacenados
- Laboratorio práctico: Procedimientos almacenados
- (Opcional) Laboratorio Db2: Procedimientos almacenados
- Transacciones ACID
- Laboratorio práctico: Confirmación y anulación de una transacción
- (Opcional) Laboratorio Db2: Confirmación y reversión de una transacción
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de Práctica: Vistas, Procedimientos Almacenados y Transacciones
- Cuestionario Graduado: Vistas, Procedimientos Almacenados y Transacciones
- Unirse
- Unión interna
- Juntas externas
- Laboratorio práctico: Se une a
- (Opcional) Laboratorio Db2: Uniones
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario de práctica: Operaciones JOIN
- Cuestionario graduado: Operaciones JOIN
- Laboratorio de prácticas: Únase a
- (Opcional) Laboratorio Db2: Uniones
- Laboratorio práctico:Proyecto final: Técnicas SQL avanzadas
- (Opcional) Proyecto Final Db2: SQL avanzado para ingenieros de datos
- Cuestionario graduado: SQL avanzado para ingenieros de datos
- Felicitaciones y próximos pasos
- Equipo del curso
UNIDAD 25 - Almacenes de datos, marts de datos y lagos de datos · 15 leccionesFundamentos del almacén de datos - UNIDAD 25 - Almacenes de datos, marts de datos y lagos de datos
Fundamentos del almacén de datos - UNIDAD 25 - Almacenes de datos, marts de datos y lagos de datos
- Productos IBM destacados: watsonx.data
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Consejos útiles para completar el curso
- Visión general del almacén de datos
- Sistemas populares de almacén de datos
- Selección de un sistema de almacén de datos
- Visión general de los Data Marts
- Almacén IBM Db2
- Visión general de los lagos de datos
- Explicación de los lagos de datos
- Cuestionario práctico: Una introducción a los almacenes de datos, los data marts y los lagos de datos
- Lectura: Watsonx.data
- Resumen del módulo 1: Introducción a los Almacenes de datos, Mercados de datos y Lagos de datos
- Módulo 1 Cuestionario Graduado: Introducción a Almacenes de datos, Mercados de datos y Lagos de datos
UNIDAD 26 - Diseño, modelado e implantación de almacenes de datos · 18 leccionesFundamentos del almacén de datos - UNIDAD 26 - Diseño, modelado e implantación de almacenes de datos
Fundamentos del almacén de datos - UNIDAD 26 - Diseño, modelado e implantación de almacenes de datos
- Arquitecturas de almacenes de datos
- Cubos, Rollups, Vistas Materializadas y Tablas
- Agrupación de conjuntos en SQL
- Hechos y modelización dimensional
- Laboratorio práctico: Trabajo con tablas de hechos y dimensiones
- Modelado de datos mediante esquemas Star y Snowflake
- Almacenamiento de datos con esquemas Star y Snowflake
- Zonas de almacenamiento de datos
- Laboratorio práctico: Creación de una zona de operaciones
- Verificar la calidad de los datos
- Laboratorio práctico: Verificación de la calidad de los datos de un almacén de datos
- Rellenar un almacén de datos
- Laboratorio práctico: Llenado de un almacén de datos con PostgreSQL
- Consulta de datos
- Laboratorio Práctico: Consulta del Almacén de Datos utilizando PostgreSQL (Cubos, Rollups, Conjuntos de Agrupación y Vistas Materializadas)
- Cuestionario práctico: Diseño, modelado e implementación de almacenes de datos
- Resumen del módulo 2: Diseño, Modelado e Implantación de Almacenes de datos
- Módulo 2 Cuestionario graduado: Diseño, Modelamiento e Implementación de Almacenes de datos
UNIDAD 27 - Tarea final y cuestionario final · 21 leccionesFundamentos del almacén de datos - UNIDAD 27 - Tarea final y cuestionario final
Fundamentos del almacén de datos - UNIDAD 27 - Tarea final y cuestionario final
- Visión general del proyecto de prácticas
- Proyecto Práctico: Introducción al Almacenamiento de datos
- Resumen del proyecto final
- Lectura: Identifique los requisitos de su sistema de análisis
- Tarea final: Fundamentos del Almacén de datos
- Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final
- Opción 1: AI-Graded - Presentación final y evaluación
- Opción 2: Tarea evaluada por los compañeros - Presentación y evaluación final
- Cuestionario final
- Lo que viene a continuación: Explorar watsonx.data
- Resumen del curso
- Felicitaciones y próximos pasos
- Equipo y agradecimientos
- Sobre esta lección opcional
- Obtener el código de características de IBM Cloud y activar la cuenta de prueba
- Laboratorio Práctico: Crear instancia de servicio Db2 e Iniciarse en la consola Db2
- Laboratorio Práctico: Creación de credenciales de servicio Db2
- Laboratorio práctico: Creación de un Almacén de datos con IBM Db2
- Laboratorio Práctico: Consulta del Almacén de datos mediante IBM Db2 (Cubos, Rollups, Conjuntos de agrupación y Vistas materializadas)
- Laboratorio Práctico: Análisis de datos de Db2 con Cognos Analytics
- Laboratorio Práctico: Tarea final con IBM Db2
UNIDAD 28 - Introducción y estadísticas descriptivas · 15 leccionesFundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 28 - Introducción y estadísticas descriptivas
Fundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 28 - Introducción y estadísticas descriptivas
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Consejos útiles para completar el curso
- Bienvenido a las estadísticas
- Tipos de datos
- Medida de tendencia central
- Medidas de dispersión
- Medidas de dispersión
- Laboratorio práctico: Primeros pasos con Excel en línea
- Laboratorio Medida de la dispersión
- Laboratorio Estadística descriptiva
- Resumen y aspectos destacados: Introducción y Estadística descriptiva
- Práctica: Introducción a la Estadística descriptiva
- Cuestionario graduado: Introducción a la Estadística descriptiva
- Módulo 1 Glosario: Introducción y Estadística descriptiva
UNIDAD 29 - Visualización de datos · 10 leccionesFundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 29 - Visualización de datos
Fundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 29 - Visualización de datos
- Fundamentos de visualización
- Laboratorio: Visualización de datos mediante gráficos estadísticos
- Estadísticas por grupos
- Gráficos estadísticos
- Presentación de los datos de calificación del profesor
- Laboratorio: Visualización de datos mediante Tabla dinámica
- Resumen y aspectos destacados: Visualización de datos
- Cuestionario práctico: Visualización de datos
- Cuestionario graduado: Visualización de datos
- Módulo 2 Glosario: Visualización de datos
UNIDAD 30 - Introducción a las distribuciones de probabilidad · 13 leccionesFundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 30 - Introducción a las distribuciones de probabilidad
Fundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 30 - Introducción a las distribuciones de probabilidad
- Números aleatorios y distribuciones de probabilidad
- Exponga su hipótesis
- Alfa (α) y valor P
- Distribución normal
- Laboratorio: Distribución normal estándar
- Distribución en T
- Probabilidad de obtener una evaluación docente alta o baja
- Laboratorio Distribución de probabilidades
- Tabla normalizada estándar
- Resumen y aspectos destacados
- Práctica: Introducción a la distribución de probabilidades
- Cuestionario graduado: Introducción a la distribución de probabilidades
- Módulo 3 Glosario: Introducción a las distribuciones de probabilidad
UNIDAD 31 - Análisis de regresión y previsión · 15 leccionesFundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 31 - Análisis de regresión y previsión
Fundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 31 - Análisis de regresión y previsión
- Análisis de regresión
- Regresión lineal simple
- Construcción e interpretación de modelos de regresión lineal simple
- Laboratorio: Análisis de regresión lineal simple
- Regresión lineal múltiple
- Construcción e interpretación de modelos de regresión lineal múltiple
- Laboratorio: Análisis de regresión lineal múltiple
- Lectura: Diferencia entre Regresión lineal simple y múltiple
- (Optativo) Suposición y diagnóstico en el Análisis de regresión
- Previsiones con regresión
- Aplicación de técnicas de regresión a la previsión
- Resumen y aspectos destacados
- Práctica: Introducción al Análisis de regresión Evaluaciones
- Cuestionario con calificación: Introducción al Análisis de regresión Evaluaciones
- Módulo 4 Glosario: Análisis de regresión y previsión
UNIDAD 32 - Análisis del rendimiento de las ventas y previsiones · 12 leccionesFundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 32 - Análisis del rendimiento de las ventas y previsiones
Fundamentos del análisis estadístico con Excel - UNIDAD 32 - Análisis del rendimiento de las ventas y previsiones
- Lectura: Acerca de los proyectos del curso
- Lectura: Visión general del proyecto de prácticas
- Laboratorio: Guía de proyectos prácticos
- Resumen y tareas del proyecto final
- Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final
- Opción 1: AI Graded - Proyecto final: Presentación y evaluación
- Opción 2: Calificación por pares - Presentación y evaluación del proyecto final
- Instrucciones para el examen final
- Examen final (Fundamentos de estadística con Excel)
- Glosario del curso: Fundamentos de Estadística con Excel
- Enhorabuena y próximos pasos
- Equipo y agradecimientos
UNIDAD 33 - Introducción a Tableau · 17 leccionesIntroducción a Tableau - UNIDAD 33 - Introducción a Tableau
Introducción a Tableau - UNIDAD 33 - Introducción a Tableau
- Introducción al curso
- Bienvenida y visión general del curso
- Introducción a Tableau
- Lectura: Productos y funciones clave de Tableau
- Laboratorio práctico: Inscríbase en Tableau Public
- Descargar e instalar Tableau Public
- Importación de datos a Tableau
- Navegación por la interfaz de Tableau
- Laboratorio práctico: Importación y exploración de datos en Tableau
- Cuestionario práctico: Fundamentos de Tableau
- Técnicas de limpieza de datos en Tableau
- Creación de visualizaciones básicas
- Guardar, exportar y compartir su trabajo
- Laboratorio práctico: Limpieza de datos y creación de visualizaciones en Tableau
- Cuestionario práctico: Visualizaciones básicas
- Resumen del módulo 1: Introducción a Tableau
- Cuestionario graduado: Introducción a Tableau
UNIDAD 34 - Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias · 24 leccionesIntroducción a Tableau - UNIDAD 34 - Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias
Introducción a Tableau - UNIDAD 34 - Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias
- Mejorar el atractivo visual con la personalización
- Creación y personalización de visualizaciones avanzadas
- Laboratorio práctico: Personalización de visualizaciones en Tableau
- Potenciar la interacción del usuario con filtros y resaltado
- Laboratorio práctico: Creación de visualizaciones interactivas en Tableau
- Cuestionario práctico: Creación de visualizaciones atractivas
- Principios de diseño de cuadros de mando en Tableau
- Organización de elementos visuales en cuadros de mando
- Creación de filtros y parámetros interactivos
- Ejercicio: Cómo poner orden en un panel de Tableau desordenado
- Lectura: Uso de parámetros para la interactividad
- Lectura: Mejores prácticas para el diseño de cuadros de mando en Tableau
- Laboratorio práctico: Diseño de cuadros de mando interactivos en Tableau
- Actualizaciones de datos en tiempo real y opciones de actualización
- Cuestionario práctico: Diseño y organización de cuadros de mando
- Principios de creación de historias en Tableau
- Creación de historias en Tableau
- Laboratorio práctico: Creación de una historia sencilla en Tableau
- Lectura: Buenas prácticas para los relatos
- Mejorar y personalizar las historias
- Laboratorio práctico: Personalización de una historia en Tableau
- Cuestionario práctico: Crear historias eficaces
- Resumen del módulo 2: Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias
- Cuestionario graduado: Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias
UNIDAD 35 - Proyecto final y examen final · 7 leccionesIntroducción a Tableau - UNIDAD 35 - Proyecto final y examen final
Introducción a Tableau - UNIDAD 35 - Proyecto final y examen final
- Resumen del proyecto final
- Proyecto final - Laboratorio práctico: Trabajar con el Informe sobre la felicidad en el mundo en Tableau Public
- Compartición de enlaces de Tableau Dashboard para la presentación de informes entre pares
- Proyecto final: Evaluación entre pares
- Cuestionario final
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 36 - Fuentes de datos, Modelamiento de datos y Analítica avanzada · 24 leccionesVisualización avanzada de datos con Tableau - UNIDAD 36 - Fuentes de datos, Modelamiento de datos y Analítica avanzada
Visualización avanzada de datos con Tableau - UNIDAD 36 - Fuentes de datos, Modelamiento de datos y Analítica avanzada
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Conexión de Tableau a fuentes de datos
- Comprender las relaciones y jerarquías de datos
- Lectura: Unión de tablas y combinación de datos
- Construir jerarquías
- Laboratorio: Creación de jerarquías en Tableau
- Aplicación de técnicas de optimización de modelos de datos - Parte 1
- Aplicación de técnicas de optimización de modelos de datos - Parte 2
- Implementación del Modelamiento de datos en Tableau
- Ejercicio: Analizar las ventajas e inconvenientes de los modelos de datos
- Laboratorio: Implementación del Modelamiento de datos en Tableau
- Cuestionario práctico: Fuentes de datos y Modelamiento de datos
- Creación de visualizaciones básicas mediante cálculos
- Comprensión de las expresiones de nivel de detalle (LOD)
- Utilización de expresiones de nivel de detalle (LOD)
- Laboratorio: Creación de visualizaciones con cálculos y campos calculados
- Campos calculados para análisis avanzados
- Gestión de la granularidad y agregación de datos
- Lectura: Exploración de técnicas avanzadas de agregación
- Laboratorio: Uso de campos calculados para análisis avanzados
- Cuestionario práctico: Análisis complejos con campos calculados
- Resumen del módulo 1: Fuentes de datos, Modelamiento de datos y Analítica avanzada
- Módulo 1 Cuestionario graduado: Fuentes de datos, Modelado de datos y Analítica de datos avanzada
UNIDAD 37 - Formato avanzado y experiencia del usuario · 17 leccionesVisualización avanzada de datos con Tableau - UNIDAD 37 - Formato avanzado y experiencia del usuario
Visualización avanzada de datos con Tableau - UNIDAD 37 - Formato avanzado y experiencia del usuario
- Formato avanzado y experiencia del usuario en Desktop
- Información sobre herramientas para conocer mejor los datos
- Uso de información sobre herramientas en la navegación jerárquica
- Lectura: Diseño de experiencias del usuario intuitivas en Tableau
- Laboratorio: Optimización de las visualizaciones y la interacción con el usuario
- Cuestionario práctico: Formato avanzado y experiencia del usuario en Desktop
- Incorporación de acciones y navegación en los cuadros de mando
- Laboratorio: Configuración de las acciones del cuadro de mandos
- Creación de Puntos de historia para la Narración de datos
- Compartir cuadros de mando de forma segura con las partes interesadas
- Ejercicio: Diseña una estrategia de paneles de control para diferentes partes interesadas
- Lectura: Elevar la interactividad de los cuadros de mando en Tableau
- Utilización de extensiones del cuadro de mandos y objetos web
- Laboratorio: Adición de extensiones de panel en Tableau
- Cuestionario práctico: Cuadros de mando de interactividad mejorada
- Resumen del módulo 2: Formato avanzado y experiencia del usuario
- Cuestionario graduado del módulo 2: Formato avanzado y experiencia del usuario
UNIDAD 38 - Proyecto final y examen final · 8 leccionesVisualización avanzada de datos con Tableau - UNIDAD 38 - Proyecto final y examen final
Visualización avanzada de datos con Tableau - UNIDAD 38 - Proyecto final y examen final
- Lectura: Visión general del proyecto de prácticas
- Laboratorio: Proyecto práctico
- Lectura: Visión general del proyecto final
- Proyecto Final: Trabajar con el informe de precios de Airbnb de Nueva York en Tableau Public
- Evaluación por pares
- Cuestionario final
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 39 - Limpieza de datos y preparación con Excel · 13 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 39 - Limpieza de datos y preparación con Excel
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 39 - Limpieza de datos y preparación con Excel
- Introducción al curso
- Consejos útiles para completar el curso
- Requisitos previos y programa de estudios
- Resumen del proyecto
- Escenario empresarial y detalles del conjunto de datos
- Resumen de la tarea: Limpieza de datos y preparación
- Laboratorio práctico: Limpieza de datos y preparación
- Lista de control: Limpieza de datos y preparación
- Cuestionario graduado: Limpieza de datos y preparación
- Resumen de la tarea: Análisis básico mediante tablas dinámicas
- Laboratorio práctico: Análisis básico mediante tablas dinámicas
- Lista de control: Análisis básico con tablas dinámicas
- Cuestionario graduado: Análisis básico mediante tablas dinámicas
UNIDAD 40 - Consulta y análisis de datos con PostgreSQL · 8 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 40 - Consulta y análisis de datos con PostgreSQL
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 40 - Consulta y análisis de datos con PostgreSQL
- Resumen de la tarea: Consulta de datos usando PostgreSQL
- Laboratorio práctico: Consulta de datos con PostgreSQL
- Lista de comprobación: Consulta de datos con PostgreSQL
- Cuestionario Graduado: Consulta de datos con PostgreSQL
- Resumen de la tarea: Análisis de datos con PostgreSQL
- Laboratorio práctico: Análisis de datos con PostgreSQL
- Lista de control: Análisis de datos con PostgreSQL
- Cuestionario graduado: Análisis de datos con PostgreSQL
UNIDAD 41 - Visualización de datos y análisis estadístico · 8 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 41 - Visualización de datos y análisis estadístico
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 41 - Visualización de datos y análisis estadístico
- Resumen de la tarea: Visualización de datos con Excel
- Laboratorio práctico: Visualización de datos con Excel
- Lista de control: Visualización de datos con Excel
- Cuestionario graduado: Visualización de datos con Excel
- Resumen de la tarea: Análisis estadístico con Excel
- Laboratorio práctico: Análisis estadístico con Excel
- Lista de control: Análisis estadístico con Excel
- Cuestionario graduado: Análisis estadístico con Excel
UNIDAD 42 - Visualización de datos y cuadros de mando con Tableau · 8 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 42 - Visualización de datos y cuadros de mando con Tableau
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 42 - Visualización de datos y cuadros de mando con Tableau
- Resumen de la asignación: Visualizaciones básicas de Tableau
- Laboratorio práctico: Creación de visualizaciones básicas de Tableau
- Lista de comprobación: Visualizaciones básicas de Tableau
- Cuestionario graduado: Visualizaciones básicas de Tableau
- Resumen de la asignación: Visualización avanzada con Tableau
- Laboratorio práctico: Creación de cuadros de mando interactivos en Tableau
- Lista de control: Visualización avanzada con Tableau
- Cuestionario graduado: Visualización avanzada con Tableau
UNIDAD 43 - Presente los resultados de su análisis de BI · 10 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 43 - Presente los resultados de su análisis de BI
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 43 - Presente los resultados de su análisis de BI
- Estructura de una presentación
- Buenas prácticas para presentar los resultados
- laboratorio práctico [opcional]: Introducción a PowerPoint para la Web
- laboratorio práctico [opcional]: Guarde su presentación de PowerPoint como PDF
- Resumen de la asignación
- Prepare su presentación
- Ejercicio: Esboza el guion de tu presentación
- Presente los resultados de su análisis de BI
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 44 - Examen final · 2 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 44 - Examen final
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 44 - Examen final
- Resumen del examen final
- Examen final
UNIDAD 45 - Acierte en su búsqueda de empleo (Módulo adicional) · 6 leccionesProyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 45 - Acierte en su búsqueda de empleo (Módulo adicional)
Proyecto final de Analista de Inteligencia de Negocio (BI) - UNIDAD 45 - Acierte en su búsqueda de empleo (Módulo adicional)
- Crear su currículum
- Consejos para desarrollar su cartera
- Laboratorio práctico: Desarrolla tu cartera personal
- Estrategias de búsqueda de empleo para analistas de BI
- Creación de redes y presencia en Internet
- Preparación de entrevistas para analistas de BI
UNIDAD 46 - Tratamiento y limpieza de datos · 16 leccionesIA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 46 - Tratamiento y limpieza de datos
IA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 46 - Tratamiento y limpieza de datos
- Introducción al curso
- Visión general del curso
- Cómo aprovechar al máximo este curso
- Papel de la IA generativa en el ciclo de vida de BI
- Tecnologías y herramientas de IA generativa para BI
- Últimas tendencias y herramientas
- Generación de datos sintéticos con IA
- Mejora del ciclo de vida de la inteligencia empresarial con IA generativa
- Depuración de datos: Detección de anomalías y tratamiento de datos ausentes
- Laboratorio práctico: Generación y limpieza de datos
- Práctica: Introducción, tratamiento y depuración de datos
- Recursos: Introducción, tratamiento y limpieza de datos
- Comprensión de los fundamentos de la IA generativa, la automatización y los procesos empresariales
- Actividad: Juego de rol: IA generativa en el ciclo de vida de la inteligencia empresarial
- Resumen: Tratamiento y limpieza de datos
- Cuestionario graduado: Tratamiento y limpieza de datos
UNIDAD 47 - Análisis de datos · 12 leccionesIA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 47 - Análisis de datos
IA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 47 - Análisis de datos
- Consulta de documentos y hojas de cálculo con IA
- Consulta de bases de datos mediante lenguaje natural
- Generación SQL con herramientas de IA
- Búsqueda de documentos y hojas de cálculo mediante IA generativa
- Laboratorio práctico: Generación de consultas SQL con IA
- Agrupación y segmentación de datos
- Laboratorio práctico: Análisis de datos con herramientas de IA generativa
- Cuestionario práctico: Análisis de datos y consultas SQL
- Recursos: Análisis de datos y consulta SQL
- Exploración de la IA generativa en inteligencia empresarial y análisis de datos
- Resumen: Análisis de datos
- Cuestionario graduado: Análisis de datos
UNIDAD 48 - Visualización de datos e informes · 15 leccionesIA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 48 - Visualización de datos e informes
IA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 48 - Visualización de datos e informes
- Visualización automatizada e interactiva de datos con IA generativa
- Generación de infografías y narraciones basadas en datos
- Creación de cuadros de mando
- Laboratorio práctico: Cuadros de mando con IA
- Cuestionario práctico: Visualización de datos y cuadros de mando
- Recursos: Visualización de datos y cuadros de mando
- Creación de informes con IA
- Creación de presentaciones para las partes interesadas mediante IA
- Laboratorio práctico: Generación y resumen de textos
- Interfaces conversacionales para analistas de BI
- Práctica de preguntas: Informes de datos
- Recursos: Informes de datos
- Visualización de datos e informes con IA generativa
- Resumen: Visualización de datos y elaboración de informes
- Cuestionario graduado: Visualización de datos e Informes
UNIDAD 49 - Consideraciones éticas, prueba del curso, proyecto y recapitulación · 13 leccionesIA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 49 - Consideraciones éticas, prueba del curso, proyecto y recapitulación
IA Generativa: eleve su carrera en Inteligencia Empresarial - UNIDAD 49 - Consideraciones éticas, prueba del curso, proyecto y recapitulación
- Sesgo e impacto en la analítica empresarial
- Problemas con los cálculos matemáticos y las alucinaciones
- Tendencias y retos futuros de la IA generativa para BI
- Cuestionario práctico: Consideraciones éticas y limitaciones de la IA generativa en BI
- Transparencia e interpretabilidad
- Consideraciones éticas y limitaciones de la IA generativa en la Inteligencia empresarial
- IA generativa para inteligencia empresarial y automatización de la IA
- Proyecto final: Visualizaciones basadas en IA
- Glosario: IA generativa: impulse su carrera en Inteligencia empresarial
- Examen final: IA generativa: eleva tu carrera en BI
- Resumen del curso
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias del equipo del curso
Lo que harás al terminar
Podrás recopilar, gestionar, analizar y comunicar datos mediante herramientas de BI para generar insights accionables. Estarás preparado para aspirar a roles iniciales en inteligencia de negocios y analítica de datos.
¿Para quién es este curso?
Está dirigido a personas que desean iniciar una carrera en inteligencia de negocios sin experiencia previa, así como a quienes buscan fortalecer sus habilidades en análisis, visualización y gestión de datos.
Principiantes interesados en datos y negociosTu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
49 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
129 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por IBM.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 49 unidades · 741 lecciones · 166 h
- 12 meses de acceso
- 129 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por IBM; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.


