EL SIGUIENTE PASO DESPUÉS DE EXCEL Y POWER BI

Curso de Data Analytics para Empresas

SQL y Python aplicados al análisis de datos de negocio, para equipos que ya dominan Excel y Power BI y necesitan trabajar con volúmenes de datos más grandes o fuentes que las hojas de cálculo no pueden manejar.

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¿Cuándo un equipo necesita dar el salto de Excel a SQL y Python?

Cuando las planillas empiezan a tardar en abrir, cuando los datos viven en varias bases distintas que hay que cruzar, o cuando los reportes de Power BI necesitan una fuente de datos más robusta detrás. SQL permite consultar bases de datos reales sin depender de que alguien exporte un Excel a mano; Python permite automatizar limpiezas de datos y análisis estadísticos que en una hoja de cálculo tomarían horas.

Plan de Estudios de Data Analytics

De cero a un pipeline de análisis de datos funcionando para tu negocio.

Módulo 1: Fundamentos de SQL para Negocio

Aprendé a consultar bases de datos directamente, sin depender de que un tercero te exporte la información a Excel.

Temario Principal:

  • Modelo relacional: tablas, claves primarias y foráneas.
  • SELECT, WHERE, ORDER BY y agregaciones (SUM, COUNT, AVG).
  • GROUP BY y HAVING para reportes agrupados por cliente, producto o período.
  • JOINs (INNER, LEFT, RIGHT) para cruzar información de varias tablas.
  • Subconsultas, CTEs y vistas para reportes reutilizables.
  • Funciones de ventana (window functions) para rankings y acumulados.
  • Conexión de SQL como fuente de datos de Power BI y Power Query en Excel.
  • Buenas prácticas de performance en consultas sobre tablas grandes.
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Módulo 2: Python para Análisis de Datos

La librería estándar de la industria para limpiar, transformar y analizar datos a una escala que Excel no puede manejar de forma cómoda.

Temario Principal:

  • Fundamentos de Python orientados a negocio (sin experiencia previa de programación).
  • Entornos de trabajo: Jupyter Notebook y Google Colab.
  • Pandas para importar, limpiar, transformar y cruzar datasets.
  • Manejo de archivos Excel, CSV y conexión directa a bases de datos desde Python.
  • Automatización de reportes recurrentes (reemplazo de tareas manuales repetitivas).
  • Visualización de datos con Matplotlib/Seaborn para presentaciones ejecutivas.
  • Uso de asistentes de IA (Codex, Claude Code) para escribir, depurar y documentar scripts de análisis sin ser programador experto.
  • Programación de tareas recurrentes (scripts que corren solos cada día/semana).
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Módulo 3: Estadística Aplicada al Negocio

Para pasar de "mirar el dato" a interpretarlo correctamente y proyectar escenarios con base estadística, no con intuición.

Temario Principal:

  • Estadística descriptiva: medias, medianas, desvíos y outliers.
  • Correlación y causalidad: por qué no son lo mismo.
  • Intervalos de confianza y significancia estadística aplicada a negocio.
  • Proyecciones y series de tiempo aplicadas a ventas y demanda.
  • Introducción a modelos predictivos básicos (regresión lineal y logística).
  • Segmentación de clientes con técnicas de clustering.
  • Cómo comunicar resultados estadísticos a un público no técnico.
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Data Analytics + IA: Automatización de Extremo a Extremo

El programa integral combina SQL y Python con asistentes de IA para que tu equipo no dependa de escribir cada línea de código desde cero.

Excel + Power BI como base visual

El punto de partida: reportes y dashboards que el equipo ya sabe leer, ahora alimentados por consultas SQL en vez de exportaciones manuales.

SQL y Python para el pipeline

Consultas y scripts que extraen, limpian y transforman los datos automáticamente, sin depender de que alguien exporte un Excel a mano cada semana.

Agentes de IA para acelerar el desarrollo

Codex y Claude Code ayudan a escribir, depurar y documentar los scripts de análisis, bajando la barrera técnica para equipos sin un desarrollador dedicado.

Proyecto final: un flujo completo de la fuente al indicador

El programa integral cierra con un proyecto sobre un caso real de tu empresa: conexión a la fuente de datos, consultas SQL, limpieza en Python, y un dashboard final en Power BI o Excel que se actualiza solo. El objetivo es que el equipo pueda sostenerlo sin depender de un tercero después de terminado el curso.

Preguntas Frecuentes sobre Data Analytics

No. El recorrido se adapta a analistas y perfiles de negocio sin experiencia previa de programación, con práctica gradual desde SQL básico hasta Python.

Se releva el nivel del equipo, las fuentes de datos disponibles y los casos de uso prioritarios antes de proponer qué módulos (SQL, Python, estadística o el programa integral) tienen más sentido.

Programa Integral: de Excel a Data Analytics

Para equipos que quieren recorrer todo el camino: Excel avanzado, Power BI, SQL y Python en un único programa escalonado, sin perder continuidad entre niveles.

¿Qué incluye el programa integral?

  • ✓Ruta completa: Excel avanzado → Power BI → SQL → Python.
  • ✓Proyecto final con datos reales de tu empresa.
  • ✓Mentoría 1 a 1 con un Consultor Senior en Datos.
  • ✓Certificación "Analista de Datos para Empresas".

Formá al analista de datos que tu empresa necesita, sin depender de una contratación externa.

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