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IBM – Analista de Inteligencia de Negocios (BI)

Certificado de 10 cursos para BI: Excel, SQL, modelado de datos, data warehousing y visualización (Cognos/Tableau).

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agosto 15, 2025

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Certificado del Programa

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      • Visión general del certificado IBM BI Analyst Professional 00:06:28
      • Introducción al curso 00:06:56
      • Puntos de vista de expertos: Trayectoria profesional en BI 00:06:36
      • Resumen del curso 00:10:00
      • Consejos útiles para completar el curso 00:05:00
      • ¿Qué es la Inteligencia empresarial? 00:04:51
      • BI, Analítica de datos, Ciencia de datos e Ingeniero de datos: Una comparación 00:04:19
      • Ventajas de la Inteligencia empresarial 00:06:07
      • Por qué es importante la inteligencia empresarial: Exploración de las ventajas y realidades de la implantación 00:15:00
      • Puntos de vista de expertos: Habilidades de un analista de BI 00:06:55
      • Actividad de Storyline: Ventajas de BI 00:10:00
      • Puntos de vista de expertos: ¿Qué es BI y por qué es apasionante? 00:03:10
      • Cuestionario: Visión general de Business Intelligence- 00:20:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario graduado: Visión general de la Inteligencia empresarial 00:20:00
      • Funciones de los profesionales de datos 00:07:24
      • Diferencias entre las funciones de analista de BI, analista de datos, ingeniero de datos y científico de datos 00:10:00
      • Funciones en Inteligencia empresarial 00:05:33
      • Oportunidades profesionales y trayectorias en BI Analytics 00:07:05
      • Explora tu camino: Oportunidades profesionales y funciones en Business Intelligence 00:15:00
      • Un día en la vida de un analista de BI 00:04:34
      • Actividad Storyline: El viaje de un analista de BI 00:05:00
      • Punto de vista del experto: Tareas clave en un día en la vida de un analista de BI 00:02:29
      • Cuestionario práctico: Oportunidades profesionales y funciones en Inteligencia empresarial 00:20:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario graduado: Oportunidades profesionales y funciones en Inteligencia empresarial 00:20:00
      • Glosario: Introducción a la Inteligencia de Negocio (BI) 00:08:00
      • Visión general del ecosistema del Analista de datos 00:03:45
      • Tipos de datos 00:04:01
      • Comprender los distintos tipos de formatos de archivo 00:04:59
      • Fuentes de datos 00:07:56
      • Puntos de vista: Trabajar con fuentes y tipos de datos variados 00:06:37
      • Lenguas para profesionales de los datos 00:08:19
      • Metadatos y gestión de metadatos 00:08:00
      • Cuestionario práctico: El ecosistema de datos y los lenguajes para profesionales de datos 00:20:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario graduado: El Ecosistema de datos y los lenguajes para profesionales de los datos 00:20:00
      • Visión general de los depósitos de datos 00:04:33
      • RDBMS 00:07:37
      • NoSQL 00:07:34
      • Data Marts, Data Lakes, ETL y Data Pipelines 00:06:45
      • (Opcional): Explicación de los lagos de datos 00:08:47
      • Introducción al modelado de datos 00:07:05
      • Fundamentos de los macrodatos 00:05:21
      • Herramientas de procesamiento de Big Data: Hadoop, HDFS, Hive y Spark 00:06:29
      • Puntos de vista: Consideraciones para la elección del repositorio de datos 00:06:24
      • Plataformas de integración de datos 00:04:47
      • Puntos de vista: Herramientas, bases de datos y repositorios de datos de elección 00:06:37
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario práctico: Comprender los repositorios de datos y las plataformas de Big data 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Comprender los repositorios de datos y las plataformas de Big data 00:20:00
      • Módulo 2 Glosario: Ecosistema de datos 00:08:00
      • Indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas 00:06:31
      • Actividad Storyline: Identificación de indicadores clave de rendimiento (KPI) adecuados 00:05:00
      • Análisis descriptivo 00:06:51
      • Análisis de diagnóstico 00:06:47
      • Análisis predictivo 00:05:39
      • Análisis prescriptivo 00:03:59
      • Diferencias entre los cuatro tipos de análisis 00:05:00
      • Actividad Storyline: Diferenciar entre análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos 00:02:00
      • Retos en la implantación de la Inteligencia empresarial 00:07:23
      • Puntos de vista de expertos: Tipos de análisis y métricas 00:05:23
      • Cuestionario práctico: Tipos de análisis y métricas en BI 00:20:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario graduado: Tipos de análisis y métricas en BI 00:20:00
      • Componentes clave de BI 00:07:48
      • Actividad de Storyline: Explorar los componentes de BI 00:10:00
      • Lectura: Visión general del ecosistema BI 00:05:00
      • Categorías de herramientas de BI 00:07:40
      • (Opcional) Algunas herramientas de panel y visualización 00:10:00
      • Comprender el contexto empresarial y los requisitos de los proyectos de BI 00:07:26
      • Cuestiones de privacidad y seguridad Cumplimiento de la normativa 00:07:10
      • Puntos de vista de expertos: Prácticas responsables de inteligencia empresarial 00:02:59
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario práctico: Componentes, herramientas y prácticas de Inteligencia empresarial 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Componentes, herramientas y prácticas de Inteligencia empresarial 00:20:00
      • Módulo 3 Glosario: Panorama analítico de BI 00:08:00
      • Introducción al proceso de Business Intelligence 00:10:00
      • Identificación de datos para el análisis 00:05:30
      • Fuentes de datos 00:04:42
      • Cómo recopilar e importar datos 00:06:30
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario práctico: Recopilación de datos 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Recopilación de datos 00:20:00
      • ¿Qué es la gestión de datos? 00:06:58
      • Herramientas para la gestión de datos 00:05:37
      • Limpieza de datos 00:06:27
      • Puntos de vista: Preparación de datos y fiabilidad 00:04:04
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario práctico: Manejo de datos 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Organización de datos 00:20:00
      • Módulo 4 Glosario: Recopilación y organización de datos 00:08:00
      • Visión general del análisis estadístico 00:08:02
      • ¿Qué es la minería de datos? 00:05:21
      • Herramientas para la minería de datos 00:06:14
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario práctico: Análisis y extracción de datos 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Análisis y minería de datos 00:20:00
      • Panorama general de la comunicación y puesta en común de los resultados del análisis de datos 00:05:05
      • Puntos de vista: Contar historias en el análisis de datos 00:03:06
      • Introducción a la visualización de datos 00:05:33
      • Introducción al software de visualización y cuadros de mando 00:07:45
      • Puntos de vista: Herramientas de visualización 00:03:16
      • Técnicas de visualización de datos 00:06:49
      • Comunicación eficaz de la información de BI 00:10:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario práctico: Comunicación de los resultados del Análisis de datos 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Comunicación de los resultados del Análisis de datos 00:20:00
      • Módulo 5 Glosario: Minería y visualización de datos y comunicación de resultados 00:08:00
      • Puntos de vista de expertos: Consejos para aspirantes a analistas de BI 00:03:06
      • Aplicación de técnicas y herramientas de BI 00:10:00
      • Desarrollo de un proyecto integral de BI 00:06:30
      • Estudios de caso: Desarrollo de un proyecto de BI 00:10:00
      • Puntos de vista de expertos: Aplicación de técnicas de BI 00:03:35
      • Laboratorio: Exploración de ofertas de empleo para profesionales de BI 00:30:00
      • Puntos de vista de expertos: Mostrar las habilidades y conocimientos adquiridos 00:03:01
      • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
      • Cuestionario de Práctica: Aplicación de Técnicas y Herramientas de BI para el Desarrollo de un Proyecto 00:20:00
      • Proyecto final: Escenario 00:10:00
      • Asignación del proyecto final 00:20:00
      • Glosario del curso: Fundamentos de Inteligencia empresarial (BI) 00:15:00
      • Instrucciones para el examen final 00:01:00
      • Examen final: Fundamentos de Inteligencia empresarial (BI) 00:20:00
      • Felicitaciones y próximos pasos 00:15:00
      • Mensaje del equipo del curso 00:02:00
      • Introducción al curso 00:02:58
      • Introducción a las hojas de cálculo 00:05:28
      • Conceptos básicos de las hojas de cálculo – Parte 1 00:05:45
      • Conceptos básicos de las hojas de cálculo – Parte 2 00:06:55
      • Cuestionario práctico 00:20:00
      • Atajos de teclado de Excel 00:10:00
      • Laboratorio práctico 1: Introducción a Excel Online 00:30:00
      • Laboratorio práctico 2: Conceptos básicos de la hoja de cálculo 00:20:00
      • Puntos de vista: Utilización de hojas de cálculo como herramienta de análisis de datos 00:05:22
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario graduado 00:20:00
      • Introducción a Excel para el análisis de datos 00:15:00
      • Conjuntos de datos de muestra utilizados en el vídeo 00:10:00
      • Visualización, introducción y edición de datos 00:05:50
      • Copiar, rellenar y formatear celdas y datos 00:07:37
      • Laboratorio práctico 3: Introducción y formateo de datos 00:01:00
      • Los fundamentos de las fórmulas 00:07:07
      • Introducción a las funciones 00:05:28
      • Referencia de datos en las fórmulas 00:09:22
      • Laboratorio práctico 4: Uso sencillo de funciones 00:30:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario práctico 00:20:00
      • Cuestionario graduado 00:20:00
      • Introducción a la calidad de los datos 00:03:31
      • Importar datos de archivos 00:05:35
      • Fundamentos de la protección de datos 00:05:57
      • Puntos de vista: Calidad de los datos y privacidad 00:04:47
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario práctico 00:20:00
      • Cuestionario graduado 00:20:00
      • Eliminación de datos duplicados o inexactos y de filas vacías 00:08:48
      • Inconsistencias en los datos 00:09:02
      • Descargo de responsabilidad: Acerca de las funciones de Flash Fill tratadas en el siguiente vídeo «Más funciones de Excel para limpiar datos» 00:10:00
      • Más funciones de Excel para limpiar datos 00:06:13
      • Puntos de vista: Problemas con la calidad de los datos 00:04:01
      • Laboratorio práctico 5: Limpieza de datos 00:45:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario práctico 00:20:00
      • Cuestionario graduado 00:20:00
      • Conjuntos de datos de muestra utilizados en el vídeo 00:10:00
      • Introducción al análisis de datos mediante hojas de cálculo 00:05:32
      • Filtrar y ordenar datos en Excel 00:07:26
      • Puntos de vista: Filtrar y ordenar 00:01:55
      • Funciones útiles para el análisis de datos 00:11:23
      • Uso de las funciones VLOOKUP y HLOOKUP 00:09:37
      • Lectura: Fórmulas avanzadas de Excel: COUNTIFS, SUMIFS y XLOOKUP 00:15:00
      • Laboratorio práctico 6: Filtrado y ordenación de datos 00:30:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario práctico 00:20:00
      • Cuestionario graduado 00:20:00
      • Introducción a la creación de tablas dinámicas en Excel 00:07:46
      • Puntos de vista: Tablas dinámicas 00:03:27
      • Características de las tablas pivotantes 00:09:37
      • Laboratorio práctico 7: Uso de tablas dinámicas 00:30:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario práctico 00:20:00
      • Cuestionario graduado 00:20:00
      • Resumen de la tarea final 00:06:00
      • Directrices para la presentación del proyecto final y entregables 00:06:00
      • Tarea final – Parte 1: Limpiar y preparar los datos 00:45:00
      • Tarea final – Parte 2: Analizar los datos 00:10:00
      • AI Graded: Proyecto final – Presentación y evaluación 01:00:00
      • Felicitaciones y próximos pasos 00:05:00
      • Créditos del curso y agradecimientos 00:01:00
      • Introducción al curso 00:03:35
      • Consejos útiles para completar el curso 00:02:00
      • Laboratorios prácticos opcionales sobre conceptos básicos de Excel 00:40:00
      • Atajos de teclado de Excel 00:05:00
      • Introducción a los gráficos 00:04:42
      • Entrevista: Utilizar visualizaciones para contar una historia de datos 00:03:54
      • Contar historias con datos: Cómo elegir la visualización adecuada 00:15:00
      • Creación de gráficos básicos en Excel (gráficos de líneas, circulares y de barras) 00:05:22
      • Introducción a la creación de tablas dinámicas en Excel 00:07:46
      • Uso de la función Excel PivotChart 00:06:05
      • Laboratorio práctico 1: Creación de gráficos básicos 00:20:00
      • Cuestionario práctico: Visualización de datos mediante hojas de cálculo 00:20:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario graduado : Visualización de datos mediante hojas de cálculo 00:20:00
      • Creación de mapas de árbol, gráficos de dispersión e histogramas 00:07:53
      • Creación de Gráficos de Mapa coropléticos y Sparklines 00:06:00
      • Laboratorio práctico 2: Creación de gráficos avanzados 00:10:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Práctica: Creación de gráficos avanzados 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Actualización de gráficos avanzados 00:20:00
      • Introducción a los cuadros de mando 00:03:57
      • Entrevista: Utilizar cuadros de mando para presentar los resultados de los datos 00:05:29
      • Creación de un cuadro de mando sencillo con Excel 00:07:44
      • Laboratorio práctico 3: Creación de un cuadro de mando sencillo con Excel 00:20:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario de práctica: Creación de cuadros de mando mediante hojas de cálculo 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Creación de cuadros de mando con hojas de cálculo 00:20:00
      • Cognos Analytics: Introducción y cómo inscribirse 00:03:24
      • Navegación en Cognos Analytics 00:07:32
      • Laboratorio práctico: Primeros pasos con Cognos Analytics 00:40:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:01:00
      • Cuestionario práctico: Introducción a IBM Cognos Analytics 00:20:00
      • Creación de un cuadro de mando sencillo en Cognos Analytics 00:07:27
      • Laboratorio Práctico: Diferentes métodos para crear visualizaciones de cuadros de mando con Cognos Analytics 00:45:00
      • Capacidades avanzadas en los cuadros de mando de Cognos Analytics 00:06:54
      • Laboratorio práctico: Capacidades avanzadas de cuadros de mando en Cognos Analytics 00:45:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario de Práctica: Creación de cuadros de mando con Cognos Analytics 00:20:00
      • Acerca de esta lección opcional con Looker Studio 00:02:00
      • (Opcional) : Introducción a Google Looker Studio 00:10:00
      • Creación de visualizaciones en informes con Looker Studio 00:10:00
      • (Optativo): Laboratorio práctico: Creación y configuración de visualizaciones en informes con Google Looker Studio 01:00:00
      • (Opcional) Laboratorio práctico: Gráficos avanzados en Looker Studio 00:30:00
      • Resumen y aspectos destacados 00:10:00
      • Cuestionario de Práctica: Creación y configuración de visualizaciones con Google Looker Studio 00:20:00
      • Cuestionario graduado: Creación de visualizaciones y cuadros de mando con Cognos Analytics 00:20:00
      • Resumen del proyecto final 00:10:00
      • Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final 00:05:00
      • Tarea final – Parte 1: Creación de visualizaciones con Excel 00:45:00
      • Tarea final – Parte 2a: Creación de visualizaciones con Cognos Analytics Ilimitado
      • Tarea final – Parte 2b: Creación de visualizaciones con Google Looker Studio 01:15:00
      • AI Graded – Proyecto Final: Presentación y evaluación 00:30:00
      • Felicitaciones y próximos pasos 00:10:00
      • Créditos del curso y agradecimientos 00:01:00
        • Introducción al curso 00:04:09
        • Resumen del curso 00:03:00
        • Consejos útiles para completar el curso 00:01:00
        • Revisión de los fundamentos de los datos 00:07:32
        • Modelos de información y datos 00:06:23
        • ERD y tipos de relaciones 00:04:54
        • Asignación de entidades a tablas 00:05:06
        • Tipos de datos 00:05:08
        • Conceptos del modelo relacional 00:06:28
        • Laboratorio práctico: Conceptos de modelos relacionales 00:10:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:01:00
        • Cuestionario práctico: Conceptos Fundamentales de Bases de Datos Relacionales 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Conceptos fundamentales de bases de datos relacionales 00:20:00
        • Arquitectura de bases de datos 00:06:08
        • Arquitectura distribuida y bases de datos en clúster 00:04:54
        • Patrones de uso de la base de datos 00:06:44
        • Introducción a las ofertas de bases de datos relacionales 00:07:42
        • Db2 00:10:00
        • MySQL 00:06:37
        • PostgreSQL 00:04:33
        • Profundización en conceptos avanzados de modelos relacionales 00:10:00
        • Lectura: Conceptos avanzados de modelos relacionales 00:15:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:01:00
        • Práctica: Introducción a los productos de bases de datos relacionales 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Introducción a los productos de bases de datos relacionales 00:20:00
        • Tipos de sentencias SQL (DDL vs. DML) 00:02:24
        • Creación de tablas 00:05:27
        • Declaración CREATE TABLE 00:03:13
        • ALTERAR, ELIMINAR y truncar tablas 00:03:48
        • Utilidades de movimiento de datos 00:06:26
        • Carga de datos 00:03:43
        • Laboratorio práctico: Creación de tablas y carga de datos en Datasette 00:20:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
        • Práctica: Creación de tablas y carga de datos 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Creación de tablas y carga de datos 00:20:00
        • Objetos y jerarquía de la base de datos (incluidos los esquemas) 00:06:40
        • Claves primarias y claves foráneas 00:03:57
        • Visión general de los índices 00:05:10
        • Normalización 00:06:03
        • Restricciones del modelo relacional – Avanzado 00:04:46
        • Laboratorio práctico: Normalización, claves y restricciones en bases de datos relacionales 01:00:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
        • Cuestionario de Práctica: Diseño de claves, índices y restricciones 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Diseño de claves, índices y restricciones 00:20:00
        • Lectura: Resumen de la lección opcional 00:02:00
        • Resumen de la lección opcional 00:02:00
        • (Opcional) Obtener el código de funcionalidad de IBM Cloud y activar la cuenta de prueba 00:15:00
        • Crear Instancia de Servicio Db2 00:15:00
        • Crear tablas y cargar datos en Db2 00:30:00
        • (Opcional) Laboratorio práctico: Normalización, claves y restricciones en bases de datos relacionales (con Db2) 00:25:00
        • Primeros pasos con MySQL 00:07:34
        • Creación de bases de datos y tablas en MySQL 00:03:02
        • Poblar bases de datos y tablas MySQL 00:05:20
        • Laboratorio Práctico: Introducción a la línea de comandos MySQL 00:20:00
        • Laboratorio Práctico: Crear tablas y cargar datos en MySQL utilizando phpMyAdmin 00:20:00
        • Uso de claves y restricciones en MySQL 00:03:38
        • Laboratorio Práctico: Claves y restricciones en MySQL utilizando phpMyAdmin 00:20:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
        • Cuestionario práctico: MySQL 00:20:00
        • Cuestionario graduado: MySQL 00:20:00
        • Primeros pasos con PostgreSQL 00:07:11
        • Creación de bases de datos y carga de datos en PostgreSQL 00:04:44
        • Laboratorio Práctico: Introducción a la línea de comandos de PostgreSQL 00:20:00
        • Laboratorio Práctico: Crear tablas y cargar datos en PostgreSQL utilizando pgAdmin 00:20:00
        • Vistas 00:03:03
        • Laboratorio práctico: Vistas en PostgreSQL 00:15:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:01:00
        • Cuestionario práctico: PostgreSQL 00:20:00
        • Cuestionario graduado: PostgreSQL 00:20:00
        • Enfoque del diseño de bases de datos (incluyendo ERD) 00:07:06
        • Mejores prácticas de diseño de RDBMS 00:20:00
        • Laboratorio práctico: Diseño de bases de datos mediante ERDs 00:45:00
        • Resumen del proyecto 00:02:00
        • Directrices y resultados finales 00:02:00
        • Proyecto final: Diseño e implementación de bases de datos 01:30:00
        • Opción 1: AI Graded – Proyecto final: Presentación y evaluación 01:00:00
        • AI Graded – Presentación y evaluación del proyecto final 00:20:00
        • Glosario del curso 00:25:00
        • Examen final 00:20:00
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:02:00
        • Gracias de parte del equipo del curso 00:02:00
        • Introducción al curso 00:02:52
        • Resumen del curso 00:05:00
        • Introducción a las bases de datos 00:04:26
        • Declaración SELECT 00:03:40
        • Ejemplos de sentencias SELECT 00:05:00
        • Laboratorio práctico: Sentencias SELECT simples 00:20:00
        • RECUENTO, DISTINTO, LÍMITE 00:02:30
        • Laboratorio práctico: CONTAR, DISTINGUIR, LIMITAR 00:35:00
        • Declaración INSERT 00:02:41
        • Sentencias UPDATE y DELETE 00:03:16
        • Laboratorio práctico: INSERTAR, ACTUALIZAR y ELIMINAR 00:20:00
        • Cuestionario práctico: SQL básico 00:20:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:05:00
        • Cuestionario graduado: SQL básico 00:20:00
        • Conceptos de bases de datos relacionales 00:05:34
        • Tipos de sentencias SQL (DDL frente a DML) 00:02:24
        • Declaración CREATE TABLE 00:04:00
        • ALTERAR, ELIMINAR y truncar tablas 00:04:16
        • Ejemplos para ALTERAR y TRUNCAR tablas utilizando MySQL 00:15:00
        • Ejemplos para CREAR y ELIMINAR tablas 00:15:00
        • Laboratorio práctico : CREATE, ALTER, TRUNCATE, DROP 00:20:00
        • Laboratorio Práctico: Creación y carga de tablas mediante secuencias de comandos SQL 00:20:00
        • Cuestionario Práctico: Conceptos y Tablas de BD Relacionales 00:20:00
        • Laboratorios Db2 opcionales 00:01:00
        • Cómo crear una instancia de base de datos en la nube 00:05:51
        • Obtener el código de características de IBM Cloud y activar la cuenta de prueba 00:10:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Crear instancia de servicio Db2 e Iniciarse en la consola Db2 00:15:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: CREAR, ALTERAR, TRUNCAR, ELIMINAR 00:15:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Creación y carga de tablas mediante secuencias de comandos SQL 00:30:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:05:00
        • Cuestionario graduado: Conceptos y tablas de BD relacionales 00:20:00
        • Uso de patrones de cadenas y rangos 00:04:27
        • Clasificación de conjuntos de resultados 00:02:49
        • Agrupación de conjuntos de resultados 00:03:37
        • Laboratorio práctico: Patrones de cuerdas, clasificación y agrupación 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Patrones de cadenas, ordenación y agrupación 00:35:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:05:00
        • Cuestionario práctico: Afinar los resultados 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Afinar sus resultados 00:20:00
        • Funciones de base de datos incorporadas 00:06:16
        • Funciones integradas de fecha y hora 00:02:45
        • Laboratorio práctico: Funciones incorporadas 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Funciones incorporadas 00:15:00
        • Subconsultas y selecciones anidadas 00:04:53
        • Laboratorio práctico : Subconsultas y SELECCIONES ANIDADAS 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Subconsultas y SELECT anidados 00:20:00
        • Trabajar con varias tablas 00:06:49
        • Laboratorio práctico: Trabajo con varias tablas 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Trabajo con múltiples tablas 00:30:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:05:00
        • Cuestionario de Práctica: Funciones, subconsultas y tablas múltiples 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Funciones, subconsultas, tablas múltiples 00:20:00
        • Trabajar con conjuntos de datos del mundo real 00:05:36
        • Obtener detalles de tablas y columnas 00:04:47
        • (Opcional) CARGAR DATOS 00:15:00
        • Laboratorio práctico: Trabajar con un conjunto de datos del mundo real 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Trabajar con un conjunto de datos del mundo real utilizando SQL e IBM Cloud Db2 00:45:00
        • Resumen del proyecto final 00:02:00
        • Laboratorio práctico: Proyecto final 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Análisis exploratorio de datos con SQL 00:15:00
        • Evaluación de proyectos (Cuestionario) 00:20:00
        • Examen final 00:20:00
        • Acerca de este módulo 00:02:00
        • Vistas 00:03:44
        • Laboratorio práctico: Uso de vistas 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Uso de vistas 00:10:00
        • Procedimientos almacenados 00:03:14
        • Laboratorio práctico: Procedimientos almacenados 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Procedimientos almacenados 00:10:00
        • Transacciones ACID 00:03:49
        • Laboratorio práctico: Confirmación y anulación de una transacción 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Confirmación y reversión de una transacción 00:10:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:05:00
        • Cuestionario de Práctica: Vistas, Procedimientos Almacenados y Transacciones 00:20:00
        • Cuestionario Graduado: Vistas, Procedimientos Almacenados y Transacciones 00:20:00
        • Unirse 00:04:07
        • Unión interna 00:02:45
        • Juntas externas 00:05:41
        • Laboratorio práctico: Se une a 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Uniones 00:25:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:05:00
        • Cuestionario de práctica: Operaciones JOIN 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Operaciones JOIN 00:20:00
        • Laboratorio de prácticas: Únase a 00:20:00
        • (Opcional) Laboratorio Db2: Uniones 00:30:00
        • Laboratorio práctico:Proyecto final: Técnicas SQL avanzadas 01:00:00
        • (Opcional) Proyecto Final Db2: SQL avanzado para ingenieros de datos 01:00:00
        • Cuestionario graduado: SQL avanzado para ingenieros de datos 00:20:00
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:02:00
        • Equipo del curso 00:01:00
        • Productos IBM destacados: watsonx.data 00:02:00
        • Introducción al curso 00:02:33
        • Resumen del curso 00:05:00
        • Consejos útiles para completar el curso 00:05:00
        • Visión general del almacén de datos 00:05:02
        • Sistemas populares de almacén de datos 00:06:12
        • Selección de un sistema de almacén de datos 00:06:19
        • Visión general de los Data Marts 00:05:45
        • Almacén IBM Db2 00:04:46
        • Visión general de los lagos de datos 00:05:22
        • Explicación de los lagos de datos 00:08:47
        • Cuestionario práctico: Una introducción a los almacenes de datos, los data marts y los lagos de datos 00:20:00
        • Lectura: Watsonx.data 00:05:00
        • Resumen del módulo 1: Introducción a los Almacenes de datos, Mercados de datos y Lagos de datos 00:02:00
        • Módulo 1 Cuestionario Graduado: Introducción a Almacenes de datos, Mercados de datos y Lagos de datos 00:20:00
        • Arquitecturas de almacenes de datos 00:05:31
        • Cubos, Rollups, Vistas Materializadas y Tablas 00:07:36
        • Agrupación de conjuntos en SQL 00:10:00
        • Hechos y modelización dimensional 00:06:36
        • Laboratorio práctico: Trabajo con tablas de hechos y dimensiones 00:30:00
        • Modelado de datos mediante esquemas Star y Snowflake 00:06:57
        • Almacenamiento de datos con esquemas Star y Snowflake 00:10:00
        • Zonas de almacenamiento de datos 00:04:49
        • Laboratorio práctico: Creación de una zona de operaciones 00:30:00
        • Verificar la calidad de los datos 00:07:35
        • Laboratorio práctico: Verificación de la calidad de los datos de un almacén de datos 00:30:00
        • Rellenar un almacén de datos 00:08:22
        • Laboratorio práctico: Llenado de un almacén de datos con PostgreSQL 01:00:00
        • Consulta de datos 00:08:44
        • Laboratorio Práctico: Consulta del Almacén de Datos utilizando PostgreSQL (Cubos, Rollups, Conjuntos de Agrupación y Vistas Materializadas) 00:30:00
        • Cuestionario práctico: Diseño, modelado e implementación de almacenes de datos 00:20:00
        • Resumen del módulo 2: Diseño, Modelado e Implantación de Almacenes de datos 00:02:00
        • Módulo 2 Cuestionario graduado: Diseño, Modelamiento e Implementación de Almacenes de datos 00:20:00
        • Visión general del proyecto de prácticas 00:05:00
        • Proyecto Práctico: Introducción al Almacenamiento de datos 01:30:00
        • Resumen del proyecto final 00:03:00
        • Lectura: Identifique los requisitos de su sistema de análisis 00:05:00
        • Tarea final: Fundamentos del Almacén de datos 01:30:00
        • Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final 00:05:00
        • Opción 1: AI-Graded – Presentación final y evaluación 00:30:00
        • Opción 2: Tarea evaluada por los compañeros – Presentación y evaluación final 00:30:00
        • Cuestionario final 00:20:00
        • Lo que viene a continuación: Explorar watsonx.data 00:01:00
        • Resumen del curso 00:04:15
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:02:00
        • Equipo y agradecimientos 00:02:00
        • Sobre esta lección opcional 00:02:00
        • Obtener el código de características de IBM Cloud y activar la cuenta de prueba 01:00:00
        • Laboratorio Práctico: Crear instancia de servicio Db2 e Iniciarse en la consola Db2 00:15:00
        • Laboratorio Práctico: Creación de credenciales de servicio Db2 00:15:00
        • Laboratorio práctico: Creación de un Almacén de datos con IBM Db2 00:15:00
        • Laboratorio Práctico: Consulta del Almacén de datos mediante IBM Db2 (Cubos, Rollups, Conjuntos de agrupación y Vistas materializadas) 00:15:00
        • Laboratorio Práctico: Análisis de datos de Db2 con Cognos Analytics 00:30:00
        • Laboratorio Práctico: Tarea final con IBM Db2 01:30:00
        • Introducción al curso 00:05:14
        • Resumen del curso 00:05:00
        • Consejos útiles para completar el curso 00:02:00
        • Bienvenido a las estadísticas 00:04:25
        • Tipos de datos 00:05:32
        • Medida de tendencia central 00:05:42
        • Medidas de dispersión 00:03:50
        • Medidas de dispersión 00:10:00
        • Laboratorio práctico: Primeros pasos con Excel en línea 00:20:00
        • Laboratorio Medida de la dispersión 00:30:00
        • Laboratorio Estadística descriptiva 00:30:00
        • Resumen y aspectos destacados: Introducción y Estadística descriptiva 00:02:00
        • Práctica: Introducción a la Estadística descriptiva 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Introducción a la Estadística descriptiva 00:20:00
        • Módulo 1 Glosario: Introducción y Estadística descriptiva 00:02:00
        • Fundamentos de visualización 00:03:13
        • Laboratorio: Visualización de datos mediante gráficos estadísticos 00:30:00
        • Estadísticas por grupos 00:05:25
        • Gráficos estadísticos 00:03:14
        • Presentación de los datos de calificación del profesor 00:04:40
        • Laboratorio: Visualización de datos mediante Tabla dinámica 00:30:00
        • Resumen y aspectos destacados: Visualización de datos 00:02:00
        • Cuestionario práctico: Visualización de datos 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Visualización de datos 00:20:00
        • Módulo 2 Glosario: Visualización de datos 00:02:00
        • Números aleatorios y distribuciones de probabilidad 00:04:45
        • Exponga su hipótesis 00:03:34
        • Alfa (α) y valor P 00:10:00
        • Distribución normal 00:05:25
        • Laboratorio: Distribución normal estándar 00:30:00
        • Distribución en T 00:07:32
        • Probabilidad de obtener una evaluación docente alta o baja 00:06:11
        • Laboratorio Distribución de probabilidades 00:30:00
        • Tabla normalizada estándar 00:10:00
        • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
        • Práctica: Introducción a la distribución de probabilidades 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Introducción a la distribución de probabilidades 00:20:00
        • Módulo 3 Glosario: Introducción a las distribuciones de probabilidad 00:03:00
        • Análisis de regresión 00:06:54
        • Regresión lineal simple 00:07:20
        • Construcción e interpretación de modelos de regresión lineal simple 00:04:13
        • Laboratorio: Análisis de regresión lineal simple 00:30:00
        • Regresión lineal múltiple 00:05:16
        • Construcción e interpretación de modelos de regresión lineal múltiple 00:08:30
        • Laboratorio: Análisis de regresión lineal múltiple 00:30:00
        • Lectura: Diferencia entre Regresión lineal simple y múltiple 00:03:00
        • (Optativo) Suposición y diagnóstico en el Análisis de regresión 00:05:52
        • Previsiones con regresión 00:05:54
        • Aplicación de técnicas de regresión a la previsión 00:05:44
        • Resumen y aspectos destacados 00:02:00
        • Práctica: Introducción al Análisis de regresión Evaluaciones 00:20:00
        • Cuestionario con calificación: Introducción al Análisis de regresión Evaluaciones 00:20:00
        • Módulo 4 Glosario: Análisis de regresión y previsión 00:05:00
        • Lectura: Acerca de los proyectos del curso 00:02:00
        • Lectura: Visión general del proyecto de prácticas 01:00:00
        • Laboratorio: Guía de proyectos prácticos 01:00:00
        • Resumen y tareas del proyecto final 01:00:00
        • Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final 00:00:00
        • Opción 1: AI Graded – Proyecto final: Presentación y evaluación 00:30:00
        • Opción 2: Calificación por pares – Presentación y evaluación del proyecto final 00:30:00
        • Instrucciones para el examen final 00:01:00
        • Examen final (Fundamentos de estadística con Excel) 00:20:00
        • Glosario del curso: Fundamentos de Estadística con Excel 00:07:00
        • Enhorabuena y próximos pasos 00:02:00
        • Equipo y agradecimientos 00:02:00
        • Introducción al curso 00:02:47
        • Bienvenida y visión general del curso 00:01:00
        • Introducción a Tableau 00:07:02
        • Lectura: Productos y funciones clave de Tableau 00:15:00
        • Laboratorio práctico: Inscríbase en Tableau Public 00:10:00
        • Descargar e instalar Tableau Public 00:02:57
        • Importación de datos a Tableau 00:04:32
        • Navegación por la interfaz de Tableau 00:05:48
        • Laboratorio práctico: Importación y exploración de datos en Tableau 00:20:00
        • Cuestionario práctico: Fundamentos de Tableau 00:20:00
        • Técnicas de limpieza de datos en Tableau 00:06:29
        • Creación de visualizaciones básicas 00:04:14
        • Guardar, exportar y compartir su trabajo 00:04:46
        • Laboratorio práctico: Limpieza de datos y creación de visualizaciones en Tableau 01:00:00
        • Cuestionario práctico: Visualizaciones básicas 00:20:00
        • Resumen del módulo 1: Introducción a Tableau 00:01:00
        • Cuestionario graduado: Introducción a Tableau 00:20:00
        • Mejorar el atractivo visual con la personalización 00:04:29
        • Creación y personalización de visualizaciones avanzadas 00:06:25
        • Laboratorio práctico: Personalización de visualizaciones en Tableau 00:45:00
        • Potenciar la interacción del usuario con filtros y resaltado 00:04:52
        • Laboratorio práctico: Creación de visualizaciones interactivas en Tableau 00:30:00
        • Cuestionario práctico: Creación de visualizaciones atractivas 00:20:00
        • Principios de diseño de cuadros de mando en Tableau 00:07:25
        • Organización de elementos visuales en cuadros de mando 00:05:54
        • Creación de filtros y parámetros interactivos 00:04:18
        • Ejercicio: Cómo poner orden en un panel de Tableau desordenado 00:15:00
        • Lectura: Uso de parámetros para la interactividad 00:15:00
        • Lectura: Mejores prácticas para el diseño de cuadros de mando en Tableau 00:05:00
        • Laboratorio práctico: Diseño de cuadros de mando interactivos en Tableau 01:00:00
        • Actualizaciones de datos en tiempo real y opciones de actualización 00:03:36
        • Cuestionario práctico: Diseño y organización de cuadros de mando 00:20:00
        • Principios de creación de historias en Tableau 00:04:10
        • Creación de historias en Tableau 00:05:15
        • Laboratorio práctico: Creación de una historia sencilla en Tableau 01:00:00
        • Lectura: Buenas prácticas para los relatos 00:05:00
        • Mejorar y personalizar las historias 00:04:01
        • Laboratorio práctico: Personalización de una historia en Tableau 00:30:00
        • Cuestionario práctico: Crear historias eficaces 00:20:00
        • Resumen del módulo 2: Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias 00:01:00
        • Cuestionario graduado: Personalización de visualizaciones, creación de cuadros de mando e historias 00:20:00
        • Resumen del proyecto final 00:05:00
        • Proyecto final – Laboratorio práctico: Trabajar con el Informe sobre la felicidad en el mundo en Tableau Public 01:00:00
        • Compartición de enlaces de Tableau Dashboard para la presentación de informes entre pares 00:10:00
        • Proyecto final: Evaluación entre pares 01:00:00
        • Cuestionario final 00:20:00
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:01:00
        • Gracias de parte del equipo del curso 00:01:00
        • Introducción al curso 00:03:50
        • Resumen del curso 00:01:00
        • Conexión de Tableau a fuentes de datos 00:08:15
        • Comprender las relaciones y jerarquías de datos 00:07:48
        • Lectura: Unión de tablas y combinación de datos 00:15:00
        • Construir jerarquías 00:04:39
        • Laboratorio: Creación de jerarquías en Tableau 00:30:00
        • Aplicación de técnicas de optimización de modelos de datos – Parte 1 00:07:15
        • Aplicación de técnicas de optimización de modelos de datos – Parte 2 00:08:09
        • Implementación del Modelamiento de datos en Tableau 00:06:54
        • Ejercicio: Analizar las ventajas e inconvenientes de los modelos de datos 00:15:00
        • Laboratorio: Implementación del Modelamiento de datos en Tableau 00:15:00
        • Cuestionario práctico: Fuentes de datos y Modelamiento de datos 00:20:00
        • Creación de visualizaciones básicas mediante cálculos 00:08:41
        • Comprensión de las expresiones de nivel de detalle (LOD) 00:04:28
        • Utilización de expresiones de nivel de detalle (LOD) 00:06:53
        • Laboratorio: Creación de visualizaciones con cálculos y campos calculados 00:30:00
        • Campos calculados para análisis avanzados 00:08:22
        • Gestión de la granularidad y agregación de datos 00:06:36
        • Lectura: Exploración de técnicas avanzadas de agregación 00:05:00
        • Laboratorio: Uso de campos calculados para análisis avanzados 00:15:00
        • Cuestionario práctico: Análisis complejos con campos calculados 00:20:00
        • Resumen del módulo 1: Fuentes de datos, Modelamiento de datos y Analítica avanzada 00:02:00
        • Módulo 1 Cuestionario graduado: Fuentes de datos, Modelado de datos y Analítica de datos avanzada 00:20:00
        • Formato avanzado y experiencia del usuario en Desktop 00:08:34
        • Información sobre herramientas para conocer mejor los datos 00:08:16
        • Uso de información sobre herramientas en la navegación jerárquica 00:06:59
        • Lectura: Diseño de experiencias del usuario intuitivas en Tableau 00:05:00
        • Laboratorio: Optimización de las visualizaciones y la interacción con el usuario 00:30:00
        • Cuestionario práctico: Formato avanzado y experiencia del usuario en Desktop 00:20:00
        • Incorporación de acciones y navegación en los cuadros de mando 00:06:16
        • Laboratorio: Configuración de las acciones del cuadro de mandos 00:30:00
        • Creación de Puntos de historia para la Narración de datos 00:07:52
        • Compartir cuadros de mando de forma segura con las partes interesadas 00:08:07
        • Ejercicio: Diseña una estrategia de paneles de control para diferentes partes interesadas 00:15:00
        • Lectura: Elevar la interactividad de los cuadros de mando en Tableau 00:05:00
        • Utilización de extensiones del cuadro de mandos y objetos web 00:06:05
        • Laboratorio: Adición de extensiones de panel en Tableau 00:15:00
        • Cuestionario práctico: Cuadros de mando de interactividad mejorada 00:20:00
        • Resumen del módulo 2: Formato avanzado y experiencia del usuario 00:10:00
        • Cuestionario graduado del módulo 2: Formato avanzado y experiencia del usuario 00:20:00
        • Lectura: Visión general del proyecto de prácticas 00:05:00
        • Laboratorio: Proyecto práctico 01:00:00
        • Lectura: Visión general del proyecto final 00:05:00
        • Proyecto Final: Trabajar con el informe de precios de Airbnb de Nueva York en Tableau Public 01:00:00
        • Evaluación por pares 01:00:00
        • Cuestionario final 00:20:00
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:01:00
        • Gracias de parte del equipo del curso 00:01:00
        • Introducción al curso 00:05:04
        • Consejos útiles para completar el curso 00:05:00
        • Requisitos previos y programa de estudios 00:02:00
        • Resumen del proyecto 00:05:11
        • Escenario empresarial y detalles del conjunto de datos 00:05:00
        • Resumen de la tarea: Limpieza de datos y preparación 00:03:13
        • Laboratorio práctico: Limpieza de datos y preparación 00:15:00
        • Lista de control: Limpieza de datos y preparación 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Limpieza de datos y preparación 00:20:00
        • Resumen de la tarea: Análisis básico mediante tablas dinámicas 00:02:59
        • Laboratorio práctico: Análisis básico mediante tablas dinámicas 00:15:00
        • Lista de control: Análisis básico con tablas dinámicas 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Análisis básico mediante tablas dinámicas 00:20:00
        • Resumen de la tarea: Consulta de datos usando PostgreSQL 00:03:06
        • Laboratorio práctico: Consulta de datos con PostgreSQL 01:00:00
        • Lista de comprobación: Consulta de datos con PostgreSQL 00:20:00
        • Cuestionario Graduado: Consulta de datos con PostgreSQL 00:20:00
        • Resumen de la tarea: Análisis de datos con PostgreSQL 00:02:21
        • Laboratorio práctico: Análisis de datos con PostgreSQL 01:00:00
        • Lista de control: Análisis de datos con PostgreSQL 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Análisis de datos con PostgreSQL 00:20:00
        • Resumen de la tarea: Visualización de datos con Excel 00:02:41
        • Laboratorio práctico: Visualización de datos con Excel 00:15:00
        • Lista de control: Visualización de datos con Excel 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Visualización de datos con Excel 00:20:00
        • Resumen de la tarea: Análisis estadístico con Excel 00:02:14
        • Laboratorio práctico: Análisis estadístico con Excel 00:15:00
        • Lista de control: Análisis estadístico con Excel 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Análisis estadístico con Excel 00:20:00
        • Resumen de la asignación: Visualizaciones básicas de Tableau 00:02:14
        • Laboratorio práctico: Creación de visualizaciones básicas de Tableau 00:15:00
        • Lista de comprobación: Visualizaciones básicas de Tableau 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Visualizaciones básicas de Tableau 00:20:00
        • Resumen de la asignación: Visualización avanzada con Tableau 00:01:45
        • Laboratorio práctico: Creación de cuadros de mando interactivos en Tableau 00:15:00
        • Lista de control: Visualización avanzada con Tableau 00:20:00
        • Cuestionario graduado: Visualización avanzada con Tableau 00:20:00
        • Estructura de una presentación 00:06:12
        • Buenas prácticas para presentar los resultados 00:04:04
        • laboratorio práctico [opcional]: Introducción a PowerPoint para la Web 01:00:00
        • laboratorio práctico [opcional]: Guarde su presentación de PowerPoint como PDF 00:05:00
        • Resumen de la asignación 00:01:00
        • Prepare su presentación Ilimitado
        • Ejercicio: Esboza el guion de tu presentación 00:15:00
        • Presente los resultados de su análisis de BI 00:30:00
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:01:00
        • Gracias de parte del equipo del curso 00:01:00
        • Resumen del examen final 00:05:00
        • Examen final 00:20:00
        • Crear su currículum 00:03:15
        • Consejos para desarrollar su cartera 00:04:44
        • Laboratorio práctico: Desarrolla tu cartera personal 02:00:00
        • Estrategias de búsqueda de empleo para analistas de BI 00:05:13
        • Creación de redes y presencia en Internet 00:03:57
        • Preparación de entrevistas para analistas de BI 00:03:45
        • Introducción al curso 00:05:02
        • Visión general del curso 00:10:00
        • Cómo aprovechar al máximo este curso 00:01:00
        • Papel de la IA generativa en el ciclo de vida de BI 00:06:24
        • Tecnologías y herramientas de IA generativa para BI 00:08:00
        • Últimas tendencias y herramientas 00:15:00
        • Generación de datos sintéticos con IA 00:05:48
        • Mejora del ciclo de vida de la inteligencia empresarial con IA generativa 00:15:00
        • Depuración de datos: Detección de anomalías y tratamiento de datos ausentes 00:07:43
        • Laboratorio práctico: Generación y limpieza de datos 00:30:00
        • Práctica: Introducción, tratamiento y depuración de datos 00:20:00
        • Recursos: Introducción, tratamiento y limpieza de datos 00:15:00
        • Comprensión de los fundamentos de la IA generativa, la automatización y los procesos empresariales 00:15:00
        • Actividad: Juego de rol: IA generativa en el ciclo de vida de la inteligencia empresarial 00:15:00
        • Resumen: Tratamiento y limpieza de datos 00:03:00
        • Cuestionario graduado: Tratamiento y limpieza de datos 00:20:00
        • Consulta de documentos y hojas de cálculo con IA 00:07:01
        • Consulta de bases de datos mediante lenguaje natural 00:07:40
        • Generación SQL con herramientas de IA 00:06:57
        • Búsqueda de documentos y hojas de cálculo mediante IA generativa 00:15:00
        • Laboratorio práctico: Generación de consultas SQL con IA 00:30:00
        • Agrupación y segmentación de datos 00:08:07
        • Laboratorio práctico: Análisis de datos con herramientas de IA generativa 00:30:00
        • Cuestionario práctico: Análisis de datos y consultas SQL 00:20:00
        • Recursos: Análisis de datos y consulta SQL 00:15:00
        • Exploración de la IA generativa en inteligencia empresarial y análisis de datos 00:15:00
        • Resumen: Análisis de datos 00:03:00
        • Cuestionario graduado: Análisis de datos 00:20:00
        • Visualización automatizada e interactiva de datos con IA generativa 00:07:00
        • Generación de infografías y narraciones basadas en datos 00:08:20
        • Creación de cuadros de mando 00:07:11
        • Laboratorio práctico: Cuadros de mando con IA 00:30:00
        • Cuestionario práctico: Visualización de datos y cuadros de mando 00:20:00
        • Recursos: Visualización de datos y cuadros de mando 00:10:00
        • Creación de informes con IA 00:07:52
        • Creación de presentaciones para las partes interesadas mediante IA 00:05:52
        • Laboratorio práctico: Generación y resumen de textos 00:30:00
        • Interfaces conversacionales para analistas de BI 00:08:07
        • Práctica de preguntas: Informes de datos 00:20:00
        • Recursos: Informes de datos 00:04:00
        • Visualización de datos e informes con IA generativa 00:15:00
        • Resumen: Visualización de datos y elaboración de informes 00:03:00
        • Cuestionario graduado: Visualización de datos e Informes 00:20:00
        • Sesgo e impacto en la analítica empresarial 00:07:07
        • Problemas con los cálculos matemáticos y las alucinaciones 00:07:10
        • Tendencias y retos futuros de la IA generativa para BI 00:07:21
        • Cuestionario práctico: Consideraciones éticas y limitaciones de la IA generativa en BI 00:20:00
        • Transparencia e interpretabilidad 00:15:00
        • Consideraciones éticas y limitaciones de la IA generativa en la Inteligencia empresarial 00:15:00
        • IA generativa para inteligencia empresarial y automatización de la IA 00:15:00
        • Proyecto final: Visualizaciones basadas en IA 01:00:00
        • Glosario: IA generativa: impulse su carrera en Inteligencia empresarial 00:15:00
        • Examen final: IA generativa: eleva tu carrera en BI 00:20:00
        • Resumen del curso 00:04:29
        • Felicitaciones y próximos pasos 00:05:00
        • Gracias del equipo del curso 00:01:00

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      Información del Curso

      240 Horas Curriculares

      24 Créditos Académicos

      Accede por tu Smartphone

      Certificado oficial SEP

      Aprendizaje especializado

      Contenido de la Certificación

      Certificado de 10 cursos para BI: Excel, SQL, modelado de datos, data warehousing y visualización (Cognos/Tableau).

      Inicia tu carrera en Business Intelligence en menos de 4 meses, sin experiencia previa.

      Aprende SQL, Excel y gestión de datos para transformar datos en insights que guían decisiones estratégicas.

      Construirás un portafolio con proyectos prácticos y obtendrás un certificado profesional de IBM.

      • Excel para análisis y visualización (incluye dashboards).
      • Fundamentos de bases de datos relacionales y SQL práctico.
      • Data warehousing y herramientas de BI (IBM Cognos).
      • Visualización avanzada con Tableau.



      CURSO 1: Excel Basics for Data Analysis
      - Calidad de datos, funciones, tablas dinámicas.

      CURSO 2: Data Visualization with Excel & Cognos
      - Gráficos, dashboards y storytelling.

      CURSO 3: Relational Databases Concepts
      - Modelo relacional, ERD y DBMS (MySQL, PostgreSQL, DB2).

      CURSO 4: SQL: A Practical Introduction
      - SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE, joins y vistas/transacciones.

      CURSO 5: Data Warehousing Foundations
      - Diseño de DW, CUBE/ROLLUP y materialized views.

      CURSO 6: Statistics for BI
      - Descriptiva, inferencia, regresión y forecasting.

      CURSO 7: Tableau Fundamentals & Advanced
      - Cálculos, filtros, interactividad y dashboards avanzados.

      CURSO 8: BI Capstone Project
      - Ejecutar un proyecto BI aplicado y presentar resultados.

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