Fundamentos de BI con SQL, ETL y Data Warehousing
Prepárate para tu primer rol en BI. Desarrolla habilidades clave en 2 meses; no se requiere título ni experiencia previa.
Certificado con validez SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 82 h
100% autodidacta
21 unidades
Nivel principiante
Modalidad
Así estudias: curso autodidacta
- Autodidacta y 100% en línea: contenido disponible 24/7.
- Avanzas a tu ritmo: la plataforma guarda tu progreso.
- Sin tutor ni clases en vivo: el curso está diseñado para estudiarse por tu cuenta.
- Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Aprende fundamentos de inteligencia de negocios con SQL, Linux y herramientas para integrar, organizar y analizar datos. Desarrolla habilidades prácticas para preparar y presentar información útil para la toma de decisiones.
- Consultar bases de datos con SQL, usar joins y trabajar con PostgreSQL, MySQL y DB2.
- Ejecutar comandos de Linux y crear scripts en Bash para automatizar tareas con cron.
- Construir y automatizar procesos ETL y ELT, así como pipelines con Bash, Airflow y Kafka.
- Diseñar almacenes de datos con esquemas estrella y copo de nieve, y verificar la calidad de los datos.
- Crear reportes y dashboards interactivos con IBM Cognos Analytics y Google Looker Studio.
Habilidades que desarrollarás
Bash (Scripting Language)
Package and Software Management
Linux Commands
Shell Script
Unix Shell
Linux
Unix Commands
Unix
Command-Line Interface
Linux Servers
grep
Scripting
Temario
UNIDAD 1 - Introducción a Linux · 17 leccionesIntroducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 1 - Introducción a Linux
UNIDAD 1 - Introducción a Linux · 17 lecciones
Introducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 1 - Introducción a Linux
- Introducción al curso
- Cómo aprovechar al máximo este curso práctico
- ¿Por qué Linux? Hablemos
- Introducción a Linux y Unix
- Distribuciones Linux
- Visión general de la arquitectura Linux
- Visión general del terminal Linux
- Navegar por directorios con el terminal de Linux
- Lectura: Consejos para el terminal de Linux - Completar pestañas, historial de comandos
- Laboratorio práctico: Introducción al terminal Linux
- Creación y edición de archivos de texto
- Laboratorio práctico: Instalación y trabajo con editores de texto
- Instalación de software y actualizaciones
- Módulo 1 - Introducción a Linux
- Resumen y aspectos destacados
- Práctica: Introducción a Linux
- Cuestionario graduado: Introducción a Linux
UNIDAD 2 - Introducción a los comandos de Linux · 22 leccionesIntroducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 2 - Introducción a los comandos de Linux
UNIDAD 2 - Introducción a los comandos de Linux · 22 lecciones
Introducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 2 - Introducción a los comandos de Linux
- Visión general de los comandos comunes del shell de Linux
- Comandos informativos
- Ayuda para los comandos de Linux
- Laboratorio práctico: Comandos informativos
- Comandos de navegación por archivos y directorios
- Comandos de gestión de archivos y directorios
- Laboratorio Práctico: Navegación y gestión de archivos y directorios
- Seguridad - Gestión de permisos y propiedad de archivos
- Laboratorio Práctico: Comandos de control de acceso
- Cuestionario práctico: Comandos de información, navegación y gestión
- Visualización del contenido del archivo
- Comandos útiles para manejar archivos de texto
- Laboratorio práctico: Manejo de archivos de texto en la línea de comandos
- Breve introducción a las redes (opcional)
- Comandos de red
- Laboratorio práctico: Trabajo con comandos de red
- Comandos de archivo y compresión de archivos
- Laboratorio práctico: Archivado y compresión de archivos
- Cuestionario de Práctica: Comandos de Archivos de Texto, Redes y Archivo
- Resumen y aspectos destacados del módulo
- Hoja de trucos: Introducción a los comandos de Linux
- Cuestionario graduado: Comandos Linux
UNIDAD 3 - Introducción al Shell Scripting · 16 leccionesIntroducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 3 - Introducción al Shell Scripting
UNIDAD 3 - Introducción al Shell Scripting · 16 lecciones
Introducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 3 - Introducción al Shell Scripting
- Conceptos básicos de Shell Scripting
- Breve introducción a las variables shell
- Laboratorio práctico: Primeros pasos con Shell Scripting
- Filtros, tuberías y variables
- Ejemplos de tuberías
- Extraer información de las URL (Referencia adicional)
- Características útiles del Bash Shell
- Ejemplos de funciones de Bash Shell
- Introducción al Bash Scripting Avanzado
- Laboratorio práctico: Bash Scripting Avanzado
- Programación de trabajos mediante Cron
- Laboratorio práctico: Programación de trabajos con Crontab
- Hoja de trucos: Introducción al Shell Scripting
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Shell Scripting
- Cuestionario graduado: Secuencias de comandos shell
UNIDAD 4 - Proyecto final y examen final · 11 leccionesIntroducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 4 - Proyecto final y examen final
UNIDAD 4 - Proyecto final y examen final · 11 lecciones
Introducción práctica a los comandos de Linux y Shell Scripting - UNIDAD 4 - Proyecto final y examen final
- Lectura: Visión general del proyecto de prácticas
- Visión general del proyecto de prácticas
- Laboratorio práctico: Comparación de las previsiones meteorológicas históricas con las reales
- Hoja de trucos: Comandos Linux y Shell Scripting
- Resumen del proyecto final
- Laboratorio Práctico: Proyecto final
- Opción 1: Presentación y evaluación con calificación AI
- Opción 2: Presentación y evaluación por pares
- Examen final
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 5 - Introducción a SQL · 16 leccionesBases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 5 - Introducción a SQL
UNIDAD 5 - Introducción a SQL · 16 lecciones
Bases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 5 - Introducción a SQL
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Introducción a las bases de datos
- Descubrir el mundo de las bases de datos y SQL
- 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
- Resumen del módulo: Primeros pasos con SQL
- Cuestionario práctico: SQL básico
- Hoja de trucos SQL: Conceptos básicos - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, COUNT, DISTINCT, LIMIT
- Cuestionario graduado: SQL básico
UNIDAD 6 - Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas · 17 leccionesBases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 6 - Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas
UNIDAD 6 - Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas · 17 lecciones
Bases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 6 - 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
- Comprender las restricciones del modelo relacional
- Scripts SQL - Usos y aplicaciones
- Laboratorio Práctico: Creación y carga de tablas mediante secuencias de comandos SQL
- Resumen: Conceptos y tablas de las bases de datos relacionales
- Práctica: Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas
- Hoja de trucos SQL: CREAR TABLA, ALTERAR, ELIMINAR, TRUNCAR
- Conceptos y tablas de BD relacionales
- 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
- laboratorio práctico [opcional] con IBM DB2
UNIDAD 7 - SQL intermedio · 21 leccionesBases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 7 - SQL intermedio
UNIDAD 7 - SQL intermedio · 21 lecciones
Bases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 7 - 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] Laboratorios prácticos con IBM Db2
- Resumen: Afinar los resultados
- Cuestionario práctico: Afinar los resultados
- Hoja de trucos SQL: Intermedio - LIKE, ORDER BY, GROUP BY
- Cuestionario graduado: Afinar sus resultados
- Funciones de base de datos incorporadas
- Funciones integradas de fecha y hora
- Laboratorio práctico: Funciones incorporadas
- Subconsultas y selecciones anidadas
- Laboratorio práctico: Subconsultas y selecciones anidadas
- Trabajar con varias tablas
- Laboratorio práctico: Trabajo con varias tablas
- [Opcional] Laboratorios prácticos con IBM Db2
- Resumen: Funciones, tablas múltiples y subconsultas
- Cuestionario de Práctica: Funciones, Tablas Múltiples y Subconsultas
- Hoja de trucos SQL: FUNCIONES y JOIN implícito
- Cuestionario graduado: Funciones, tablas múltiples y subconsultas
UNIDAD 8 - Acceso a bases de datos con Python · 18 leccionesBases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 8 - Acceso a bases de datos con Python
UNIDAD 8 - Acceso a bases de datos con Python · 18 lecciones
Bases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 8 - Acceso a bases de datos con Python
- Cómo acceder a bases de datos utilizando Python
- Escribir código utilizando DB-API
- Laboratorio práctico: Creación de tablas, inserción y consulta de datos
- Acceso a bases de datos con SQL Magic
- Tutorial práctico: Acceso a bases de datos con SQL magic
- Analizar datos con Python
- Laboratorio práctico: Análisis de un conjunto de datos del mundo real
- Resumen: Acceder a bases de datos utilizando Python
- Cuestionario de práctica: Acceso a bases de datos con Python
- Hoja de trucos SQL: Acceso a bases de datos con Python
- Cuestionario graduado: Acceso a bases de datos utilizando Python
- [Opcional] Laboratorios prácticos con IBM Db2
- Conexión a una base de datos mediante la API ibm_db
- (Opcional) Laboratorio Db2: Conexión a una instancia de base de datos
- Creación de tablas, carga de datos y consulta de datos
- (Opcional) Laboratorio Db2: Creación de tablas, inserción y consulta de datos
- (Opcional) Laboratorio Db2: Tutorial, Acceso a bases de datos con magia SQL
- (Opcional) Laboratorio Db2: Análisis de un conjunto de datos del mundo real
UNIDAD 9 - Asignación del curso · 11 leccionesBases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 9 - Asignación del curso
UNIDAD 9 - Asignación del curso · 11 lecciones
Bases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 9 - Asignación del curso
- Trabajar con conjuntos de datos del mundo real
- Obtener detalles de tablas y columnas
- Laboratorio práctico: Trabajar con un conjunto de datos del mundo real
- Resumen y aspectos destacados
- [Opcional] Laboratorios prácticos con IBM Db2
- (Optativo)Laboratorio práctico: Práctica de consulta de conjuntos de datos del mundo real
- Tarea final: Consulta de bases de datos mediante SQLite
- Cuestionario graduado sobre la tarea
- Examen final
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 10 - Módulo adicional: SQL avanzado para ingenieros de datos · 18 leccionesBases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 10 - Módulo adicional: SQL avanzado para ingenieros de datos
UNIDAD 10 - Módulo adicional: SQL avanzado para ingenieros de datos · 18 lecciones
Bases de datos y SQL para la ciencia de datos con Python - UNIDAD 10 - Módulo adicional: SQL avanzado para ingenieros de datos
- Acerca de este módulo adicional
- Vistas
- Laboratorio práctico: Uso de vistas
- Procedimientos almacenados
- Laboratorio práctico: Procedimientos almacenados
- Transacciones ACID
- Laboratorio práctico: Confirmación y reversión de una transacción
- [Opcional] Laboratorios prácticos con IBM Db2
- Resumen: Vistas, procedimientos almacenados y transacciones
- Cuestionario Práctico: Vistas, Procedimientos Almacenados y Transacciones
- Hoja de trucos SQL: Vistas, procedimientos almacenados y transacciones
- Unirse
- Unión interna
- Juntas externas
- Laboratorio práctico: Se une a
- Resumen: Declaraciones JOIN
- Práctica: Unir enunciados
- Hoja de trucos SQL: Sentencias JOIN
UNIDAD 11 - Técnicas de tratamiento de datos · 13 leccionesETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 11 - Técnicas de tratamiento de datos
UNIDAD 11 - Técnicas de tratamiento de datos · 13 lecciones
ETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 11 - Técnicas de tratamiento de datos
- IBM Productos destacados: IBM Instana
- Vídeo de introducción al curso
- Introducción al curso
- Fundamentos de ETL
- Conceptos básicos de ELT
- Comparación entre ETL y ELT
- Técnicas de extracción de datos
- Introducción a las técnicas de transformación de datos
- Técnicas de carga de datos
- Interactividad: Diferencie entre ETL y ELT
- Resumen y aspectos destacados
- Procesos ETL y ELT
- Cuestionario graduado: Procesos ETL y ELT
UNIDAD 12 - ETL y Data Pipelines: Herramientas y técnicas · 15 leccionesETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 12 - ETL y Data Pipelines: Herramientas y técnicas
UNIDAD 12 - ETL y Data Pipelines: Herramientas y técnicas · 15 lecciones
ETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 12 - ETL y Data Pipelines: Herramientas y técnicas
- Comandos Linux y Shell Scripting
- Técnicas ETL
- ETL mediante Shell Scripting
- Laboratorio práctico: ETL mediante Shell Scripts
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: ETL usando Shell Scripts
- Cuestionario graduado: ETL utilizando Shell Scripts
- Introducción a las canalizaciones de datos
- Procesos clave de canalización de datos
- Casos de uso de la canalización de datos por lotes frente a la canalización de datos en flujo
- Herramientas y tecnologías de canalización de datos
- Interactividad: Diferenciar entre procesamiento por lotes y procesamiento por flujos
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Introducción a las canalizaciones de datos
- Cuestionario graduado: Introducción a las canalizaciones de datos
UNIDAD 13 - Creación de canalizaciones de datos con Airflow · 13 leccionesETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 13 - Creación de canalizaciones de datos con Airflow
UNIDAD 13 - Creación de canalizaciones de datos con Airflow · 13 lecciones
ETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 13 - Creación de canalizaciones de datos con Airflow
- Visión general de Apache Airflow
- Ventajas de representar los Data Pipelines como DAGs en Apache Airflow
- Interfaz de usuario de Apache Airflow
- Lectura: Estructura y operadores DAG
- Laboratorio práctico: Introducción a Apache Airflow
- Construir un DAG con Airflow
- Laboratorio práctico: Creación de un DAG para Apache Airflow con PythonOperator
- Laboratorio práctico: Creación de un DAG para Apache Airflow con BashOperator
- Registro y control del flujo de aire
- Laboratorio práctico: Supervisión de un DAG
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Creación de canalizaciones de datos con Airflow
- Cuestionario graduado: Creación de canalizaciones de datos con Airflow
UNIDAD 14 - Creación de canalizaciones de flujo con Kafka · 11 leccionesETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 14 - Creación de canalizaciones de flujo con Kafka
UNIDAD 14 - Creación de canalizaciones de flujo con Kafka · 11 lecciones
ETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 14 - Creación de canalizaciones de flujo con Kafka
- Componentes de la plataforma de streaming de eventos distribuidos
- Visión general de Apache Kafka
- Creación de canalizaciones de flujo de eventos con Kafka
- Proceso de streaming Kafka
- Laboratorio práctico: Trabajo con datos en flujo mediante Kafka
- laboratorio práctico [opcional]: Kafka Message Keys y Offset
- Cliente Kafka Python
- laboratorio práctico [opcional]: Cliente Kafka Python
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario práctico: Creación de cadenas de streaming con Kafka
- Cuestionario graduado: Creación de cadenas de streaming con Kafka
UNIDAD 15 - Asignación final · 12 leccionesETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 15 - Asignación final
UNIDAD 15 - Asignación final · 12 lecciones
ETL y Data Pipelines con Shell, Airflow y Kafka - UNIDAD 15 - Asignación final
- Resumen del proyecto
- Lectura: Directrices y resultados de la presentación final
- Laboratorio práctico: Construir ETL Data Pipelines con BashOperator usando Apache Airflow
- laboratorio práctico [opcional]: Construcción de un ETL Pipeline usando PythonOperator con Apache Airflow
- laboratorio práctico [opcional]: Creación de una canalización ETL de streaming con Kafka
- Opción 1: AI-Graded - Presentación final y evaluación
- Opción 2: Revisión por pares: Presentación del proyecto y revisión por pares
- Instrucciones para el examen final cronometrado
- Prueba final cronometrada
- Lo que viene a continuación: Explore IBM Instana
- Felicitaciones y próximos pasos
- Gracias de parte del equipo del curso
UNIDAD 16 - Almacenes de datos, marts de datos y lagos de datos · 15 leccionesFundamentos del almacén de datos - UNIDAD 16 - Almacenes de datos, marts de datos y lagos de datos
UNIDAD 16 - Almacenes de datos, marts de datos y lagos de datos · 15 lecciones
Fundamentos del almacén de datos - UNIDAD 16 - 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 17 - Diseño, modelado e implantación de almacenes de datos · 18 leccionesFundamentos del almacén de datos - UNIDAD 17 - Diseño, modelado e implantación de almacenes de datos
UNIDAD 17 - Diseño, modelado e implantación de almacenes de datos · 18 lecciones
Fundamentos del almacén de datos - UNIDAD 17 - 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 18 - Tarea final y cuestionario final · 21 leccionesFundamentos del almacén de datos - UNIDAD 18 - Tarea final y cuestionario final
UNIDAD 18 - Tarea final y cuestionario final · 21 lecciones
Fundamentos del almacén de datos - UNIDAD 18 - 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 19 - IBM Cognos Analytics para análisis y visualización de datos · 17 leccionesCuadros de mando de BI con IBM Cognos Analytics y Google Looker - UNIDAD 19 - IBM Cognos Analytics para análisis y visualización de datos
UNIDAD 19 - IBM Cognos Analytics para análisis y visualización de datos · 17 lecciones
Cuadros de mando de BI con IBM Cognos Analytics y Google Looker - UNIDAD 19 - IBM Cognos Analytics para análisis y visualización de datos
- Introducción al curso
- Resumen del curso
- Consejos útiles para completar el curso
- Conjuntos de datos de muestra utilizados en el vídeo
- Introducción a las herramientas de análisis e inteligencia empresarial (BI)
- Cognos Analytics: Introducción y cómo inscribirse
- Navegación en Cognos Analytics
- Laboratorio práctico: Primeros pasos con 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
- Acceso a su almacén con Cognos Analytics
- Laboratorio práctico: Análisis de datos con Cognos Analytics
- Practica Quiz: Visualización de datos y cuadros de mando con Cognos Analytics
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario con calificación: IBM Cognos Analytics para el análisis y la visualización de datos
UNIDAD 20 - Visualizaciones de datos y cuadros de mando con Google Looker Studio · 11 leccionesCuadros de mando de BI con IBM Cognos Analytics y Google Looker - UNIDAD 20 - Visualizaciones de datos y cuadros de mando con Google Looker Studio
UNIDAD 20 - Visualizaciones de datos y cuadros de mando con Google Looker Studio · 11 lecciones
Cuadros de mando de BI con IBM Cognos Analytics y Google Looker - UNIDAD 20 - Visualizaciones de datos y cuadros de mando con Google Looker Studio
- Primeros pasos con Google Looker Studio
- Conexión a fuentes de datos, visualización de informes y configuración de temas y diseños
- (Optativo):Laboratorio práctico: Introducción a Google Looker Studio
- Trabajo con páginas y datos combinados en informes de Google Looker Studio
- Vídeo: Cómo añadir controles, filtros y visualizaciones en los informes de Google Looker Studio
- (Optativo): Laboratorio práctico: Creación y configuración de visualizaciones en informes con Google Looker Studio
- Funciones avanzadas del panel de control de Google Looker Studio
- Laboratorio práctico: Funciones avanzadas de panel de control en Google Looker Studio
- Cuestionario de Práctica: Creación y configuración de visualizaciones con Google Looker Studio
- Resumen y aspectos destacados
- Cuestionario graduado: Visualizaciones de datos y cuadros de mando con Google Looker Studio
UNIDAD 21 - Proyecto final, examen final y resumen del curso · 10 leccionesCuadros de mando de BI con IBM Cognos Analytics y Google Looker - UNIDAD 21 - Proyecto final, examen final y resumen del curso
UNIDAD 21 - Proyecto final, examen final y resumen del curso · 10 lecciones
Cuadros de mando de BI con IBM Cognos Analytics y Google Looker - UNIDAD 21 - Proyecto final, examen final y resumen del curso
- Resumen del proyecto final
- Lectura: Directrices y entregables para la presentación del proyecto final
- Tarea final-Parte a: Creación de visualizaciones con IBM Cognos Analytics
- Tarea final - Parte b: Creación de visualizaciones con Google Looker Studio
- Opción 1: AI Graded - Proyecto final: Presentación y evaluación
- Opción 2: Calificación por pares - Presentación y evaluación del proyecto final
- Examen final
- Resumen del curso
- Felicitaciones y próximos pasos
- Créditos del curso y agradecimientos
Al terminar
Lo que harás al terminar
Podrás aplicar fundamentos de SQL, integración de datos y data warehousing para crear reportes y dashboards que ayuden a obtener insights. La especialización te prepara para aspirar a un primer rol en inteligencia de negocios.
Perfil
¿Para quién es este curso?
Está dirigida a personas que desean iniciar su camino en inteligencia de negocios y adquirir habilidades prácticas para trabajar con datos. No se requiere título ni experiencia previa.
Principiante; no requiere experiencia previa
Certificado oficial
Certificado con validez SEP: 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
Cómo funciona
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
21 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
43 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Certificado SEP incluido (sin costo). 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.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 21 unidades · 323 lecciones · 82 h
- 12 meses de acceso
- 43 cuestionarios de evaluación
- Certificado SEP incluido (sin costo), emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
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.
¿El curso tiene validez SEP?
Sí, incluido sin costo. Al completar el curso recibes un certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
¿El curso tiene tutor o clases en vivo?
No. Es un curso autodidacta: estudias por tu cuenta, a tu ritmo, sin tutor ni sesiones en vivo.
¿Cómo se evalúa?
Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
