Técnicas de análisis, minería y visualización de datos: Power BI

Name: Curso de técnicas de análisis, minería y visualización de datos: Power BI | IMMUNE Technology Institute
Price: 86 EUR
Availability: InStock

Dirigido a profesionales que trabajan con datos y desean aprender a analizarlos, visualizarlos y presentar resultados con Power BI

3 Semanas (32h.) | Sin horarios

Realizar pago

Información académica

¿Por qué estudiar este curso?

Aprenderás a transformar datos en conocimiento, utilizando herramientas y técnicas de análisis y visualización.
Dominarás Power BI, una de las plataformas más demandadas para la inteligencia empresarial y el reporting.
Mejorarás tu capacidad de comunicar con datos, a través del storytelling y visualizaciones efectivas.
Ampliarás tus competencias analíticas, aplicables en sectores como el marketing, las finanzas, la consultoría o la gestión empresarial.
Estarás preparado para trabajar en entornos orientados al dato, uno de los perfiles profesionales más buscados actualmente.

Objetivos

Comprender el ciclo de vida de los datos y los fundamentos de la calidad del dato.
Conocer los roles, procesos y herramientas clave en un proyecto de Data Science.
Aprender técnicas de preparación y preprocesamiento de datos.
Desarrollar visualizaciones efectivas y narrativas con datos (Data Storytelling).
Dominar el uso de Power BI para conectar, transformar, modelar y visualizar datos.

Competencias profesionales

Al finalizar el curso, estarás capacitado para participar en proyectos de análisis de datos, aplicar buenas prácticas en la calidad y preparación de la información, y generar visualizaciones impactantes y funcionales utilizando Power BI. Podrás transformar datos en informes claros y útiles para la toma de decisiones en entornos empresariales y técnicos.

Metodología

Actividades prácticas desde el minuto 1
Cada unidad incluye un cuestionario tipo test
Al final del curso resolverás un caso práctico guiado

Plan de estudios

1. Ciclo de vida y calidad del dato

En esta unidad se presentarán los fundamentos de la ciencia de datos y las fases del ciclo de vida de un proyecto de Data Science. Conocerás los principales roles involucrados y su función en el proceso, así como los aspectos clave para garantizar la calidad del dato, un pilar fundamental para obtener resultados fiables.

Fases del ciclo de vida
Roles del sector
Calidad del dato

2. Preparación y preprocesado de datos

En esta unidad aprenderás a limpiar, estructurar y organizar datos crudos mediante Data Wrangling para dejarlos listos para el análisis. Además, se abordará la gestión de datos a lo largo de su ciclo de vida. Al final de la unidad, aplicarás estos conceptos mediante ejemplos prácticos en Python, destacando su importancia en la analítica de datos.

Dara Wrangling
Data Management

3. Herramientas y técnicas de visualización I

En esta unidad aprenderás los principios fundamentales para crear visualizaciones efectivas. Verás cómo transformar datos crudos en representaciones visuales claras, explorando diferentes tipos de gráficos y su aplicación. También conocerás la importancia del uso del color y los principios de Gestalt para mejorar la percepción de patrones en tus visualizaciones.

Principios de visualización efectiva
Tipos de visualización
Storytelling aplicado a los datos

4. Herramientas y técnicas de visualización II

En esta unidad, te introducirás en Power BI, una herramienta clave para el análisis y visualización de datos. Aprenderás a navegar por su interfaz, comprender el flujo de trabajo que incluye la adquisición y preparación de datos, y cómo transformar, modelar y visualizar datos mediante el Editor de Power BI. También verás cómo publicar tus informes de manera eficiente.

Interfaz
Flujo de trabajo
Modelado
DAX
Generación de informes

* El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.