Conviértete en Analista de Datos: Excel, SQL, R, Looker & Power BI
What you will learn:
- Dominar SQL para análisis de datos.
- Crear consultas SQL avanzadas.
- Optimizar consultas SQL para mayor eficiencia.
- Utilizar ChatGPT para consultas SQL.
- Crear bases de datos con ChatGPT.
- Análisis de datos con R.
- Visualizaciones atractivas con R.
- Estructuras de control en R.
- Informes interactivos con Looker Studio.
- Comunicación efectiva de datos.
- Cálculos avanzados con DAX en Power BI.
- Transformación de datos con Power Query en Power BI.
- Análisis de datos en Power BI.
- Crear dashboards profesionales en Excel.
- Técnicas de limpieza y transformación de datos (ETL) en Excel.
- Funciones avanzadas de Excel para análisis profundo.
- Dashboards interactivos y visualmente atractivos en Excel.
Description
¿Sueñas con convertirte en un analista de datos altamente demandado? Este curso te proporciona las habilidades prácticas y la experiencia necesaria para dominar herramientas esenciales como Excel, SQL, R, Looker Studio y Power BI. Deja de soñar y comienza a construir tu carrera en el apasionante mundo del Big Data.
Aprenderás a limpiar, transformar y analizar datos utilizando técnicas avanzadas. Desarrollarás la capacidad de crear dashboards impactantes, informes interactivos, y visualizaciones que te permitirán comunicar insights de forma efectiva a cualquier audiencia. Nuestra metodología práctica, con proyectos reales y ejercicios guiados, te preparará para enfrentar los desafíos del mercado laboral.
En este curso intensivo, adquirirás las siguientes competencias:
Excel: Maestría en la creación de dashboards profesionales, incluyendo el dominio de fórmulas, tablas dinámicas, y gráficos para la presentación de datos clave (KPIs).
SQL: Escritura de consultas eficientes para extraer, manipular y analizar datos desde bases de datos relacionales, incluyendo el uso de JOINs y funciones avanzadas.
R: Manejo de datos, análisis estadístico, y creación de visualizaciones atractivas utilizando el potente lenguaje de programación R.
Looker Studio: Diseño de informes interactivos y visualizaciones impactantes, optimizadas para la comunicación eficaz de resultados.
Power BI: Transformación de datos con Power Query, creación de informes interactivos, y el uso de DAX para cálculos avanzados, permitiendo la toma de decisiones basadas en datos.
Más allá de la técnica:
El curso incluye proyectos realistas, atención personalizada, y una certificación al finalizar. ¡No esperes más! Da el salto y conviértete en el analista de datos que siempre has querido ser.
Curriculum
¿Cómo está formado el curso?
Esta sección inicial te ofrece una descripción general del curso, su contenido, y objetivos. Se incluye una presentación del instructor y una visión general de los archivos descargables para la mejor experiencia de aprendizaje.
P1.- Microsoft Excel
Esta sección se inicia con una bienvenida al curso y la presentación del instructor. Se explican los archivos descargables, y se establece la importancia de los dashboards. Un caso de estudio te sumerge en la base de ventas para aplicar tus conocimientos. Luego, se abordan los conceptos básicos de Excel, incluyendo la interfaz, trucos de teclado, y planificación de dashboards mediante la definición e identificación de KPI. La limpieza de datos se cubre detalladamente con funciones de texto, fecha, búsqueda y referencia, y funciones lógicas. La creación y utilización de tablas dinámicas y gráficos dinámicos forman parte crucial del aprendizaje. Finalmente, se lleva a cabo el diseño de dashboards interactivos, incluyendo el uso de la herramienta “Analizar datos” para agilizar el proceso.
P2.- SQL
Comenzando con una bienvenida, se guía la instalación de SQL en Windows y la creación de bases de datos y usuarios. Se incluye la importación de datos, la solución a posibles errores de instalación, y la introducción a MySQL Workbench y la sintaxis básica de SQL. Se cubren temas como SELECT, alias de columnas, SELECT DISTINCT y operadores aritméticos. La sección profundiza en la cláusula WHERE, operadores de comparación y lógicos, operadores BETWEEN, LIKE, IN y ejemplos prácticos. Se enseñan las cláusulas ORDER BY y LIMIT, además de funciones de agregación (COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN) y GROUP BY, HAVING. Se abordan las uniones de tablas (INNER, LEFT, RIGHT JOIN) y consultas avanzadas con UNION, UNION ALL, y subconsultas en diversas cláusulas. También se analiza la optimización de consultas, incluyendo el uso de índices. Finalmente, se explora la creación y consulta de bases de datos utilizando ChatGPT.
P3- R Programming
Esta sección presenta una introducción a R, su historia, y la instalación de R y RStudio. Se explican los archivos descargables y se profundiza en los tipos de datos (vectores, matrices, dataframes, tipos especiales). Se cubren las estructuras de control de flujo (for, if-else, while, break, next, repeat) y la creación de funciones, incluyendo apply(), lapply(). Se exploran las fuentes de datos y la importación de datos de diversas fuentes (csv, tablas, Excel). Una parte fundamental es la creación y personalización de gráficos (barras, histogramas, diagramas de cajas), y se concluye con el análisis exploratorio de datos.
P4- Looker Studio
Se comienza con una introducción a Looker Studio, su historia, el análisis de la problemática y los archivos descargables. Se realiza un recorrido inicial por la plataforma, incluyendo la conexión a fuentes de datos. Luego se aprende a crear visualizaciones básicas (gráficos, tablas, mapas de calor) y avanzadas, incluyendo el uso de funciones y filtros. La creación de rankings, la paginación, filtros desplegables y tablas dinámicas se cubren en profundidad. Finalmente, se revisan funciones avanzadas, el compartir informes, la programación de envíos y las visualizaciones comunitarias.
P5.- Power BI
La sección comienza con una introducción a Power BI, sus licencias, descarga e instalación. Se exploran los conceptos de BI, datos vs. información, y se muestra una demo rápida. Se aprenden los tipos de conexiones a datos (CSV, Excel, web, PDF) y el uso de Power Query para transformar datos (eliminar columnas/filas, convertir tipos de datos, dividir columnas, columnas calculadas, reemplazar valores, etc.). Se profundiza en las transformaciones de datos avanzadas, incluyendo la consolidación de consultas. Se cubre la visualización de datos con diversos tipos de gráficos, la interacción entre visualizaciones, segmentación de datos y uso de temas. Se incluyen prácticas para generar visualizaciones, mapas geográficos, y el uso de analíticos (líneas de tendencia, pronóstico, identificación de valores atípicos). Finalmente, se explora la introducción a DAX (suma, conteo, división, promedio, distinct count, calculate), se revisan las mejores prácticas para el diseño de dashboards y se realiza una práctica final para el desarrollo de un reporte completo.
