Proyecto integrador HETEC

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El proyecto integrador consiste en una estrategia metodológica que permite la solución de una problemática bajo un contexto real para lo cual se requiere la articulación de diferentes temáticas vistas anteriormente como SQL, Power BI, Tableau y Excel.

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Descripción del curso

El proyecto integrador consiste en una estrategia metodológica que permite la solución de una problemática bajo un contexto real para lo cual se requiere la articulación de diferentes temáticas vistas anteriormente como SQL, Power BI, Tableau y Excel. En este curso los estudiantes consolidarán su capacidad para extraer, analizar y visualizar datos de manera cohesiva, integrando las herramientas y técnicas analíticas aprendidas.

Las principales temáticas por abordar son extracción y preparación de datos con SQL y Excel, análisis exploratorio y profundo con Excel, características propias de Power BI, integración de Excel con Power BI y desarrollo de modelos predictivos.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 3 en el área de Ciencia de Datos (DATS), de manera que apliquen técnicas existentes de ciencia de datos a nuevos problemas y conjuntos de datos utilizando técnicas especializadas, evaluando los resultados e identificando oportunidades de mejora.


Contenidos

Tema 1. Extracción y Preparación de Datos con SQL y Excel
-Consultas avanzadas en SQL: joins, subconsultas y funciones.
-Automatización de extracciones de datos con scripts SQL.
-Importación de datos a Excel desde SQL.
-Uso de tablas dinámicas y fórmulas avanzadas para el procesamiento de datos.
-Integración de SQL y Excel: conexiones directas y actualizaciones.
-Limpieza y transformación de datos en Excel.
-Buenas prácticas de seguridad y eficiencia en la manipulación de datos.


Tema 2. Análisis Exploratorio y Profundo con Excel
-Modelos de análisis y proyección con funciones avanzadas.
-Uso de Solver y herramientas de análisis “What-if”.
-Creación de gráficos avanzados y personalizados.
-Análisis de tendencias y patrones.
-Automatización de análisis con macros y VBA.
-Creación de dashboards interactivos en Excel.


Tema 3. Características propias de Power BI
-Diferencias y similitudes entre Power BI y Tableau.
-Importación y conexión con fuentes de datos.
-Uso del editor de consultas para transformación de datos.
-Creación de medidas y columnas calculadas con DAX.
-Visualización de datos: Gráficos y controles en Power BI.
-Diseño de reportes y dashboards.
-Publicación y compartición de informes.

Tema 4. Integración de Excel con Power BI
-Importación de modelos de datos de Excel.
-Refinamiento y expansión de análisis de Excel en Power BI.
-Uso de datos en tiempo real desde Excel.
-Creación de visualizaciones combinadas.
-Automatización de flujos de trabajo entre Excel y Power BI.


Tema 5. Desarrollo de Modelos Predictivos en Power BI
-Introducción al análisis predictivo.
-Integración de modelos externos y scripts.
-Uso de AI Insights para análisis avanzado.
-Evaluación de resultados y precisión de modelos.
-Implementación de retroalimentación y mejora de modelos.


Tema 6. Comunicación y Presentación de Resultados
-Buenas prácticas para visualizaciones efectivas.
-Creación de historias con datos en Power BI y Tableau.
-Técnicas para presentaciones efectivas a diferentes audiencias.
-Publicación y distribución de dashboards y reportes.
-Integración de perspectivas en presentaciones y documentos.
-Consideraciones de seguridad y privacidad al compartir información.
-Retroalimentación y adaptación de reportes basados en necesidades del cliente.


Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.


Información adicional

Fecha de inicio

Horario

Profesor

Área de formación

Sistemas de información.

Modalidad

Virtual en Vivo

Duración

32 horas.

Nivel de complejidad

Avanzado.

Perfil de ingreso

-Bachillerato en Educación Media y edad de 18 años cumplidos en adelante.
-Se requiere haber aprobado los cursos SINF-601 Recolección y Preprocesamiento de Datos, CIB-635 Protección y Privacidad de Datos y SINT-631 Machine Learning con Python.
-Conocimientos de SQL, Excel avanzado y Tableau intermedio.