• Dinámica de sociabilización.
• Formación de equipos.
• SCRUM Immersion. Principales roles y artefactos.
• Agile Team Simulation.

• Introducción a la inteligencia de negocios. Definición, importancia, toma de decisiones basadas en datos.
• Proceso de diseño de una base de datos. Modelos ER, Lógico y Físico.
• Introducción a Ms. SQL Server. Definición, el entorno de trabajo (SSMS). Creación y edición gráfica de bases de datos, tablas y relaciones. Introducción al manejo de BackUps. Usar el Import & Export Wizard.

Lenguaje Transact-SQL. Principales comandos.

• SQL, T-SQL, DDL, DML. Conceptos, diferencias.
• Manipulación de datos, comandos Insert, Update, Delete, Select.
• Consultas condicionales. Uso de Where, operadores de comparación y operadores lógicos.
• Funciones de agregación, uso de GroupBy, Having.

Lenguaje Transact-SQL. Funciones y operación entre columnas.

• Funciones para datos tipo fecha.
• Funciones para datos tipo texto.
• Función condicional (IIF, CASE).

Lenguaje Transact-SQL. Consultas multitabla.

• Uso del comando JOIN y variantes (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)

• Ciclo de vida del dato. Del origen a la visualización.
• El modelo de datos tabular. Campos de hechos y campos de dimensión.
• El entorno de Power BI.
• Introducción a Power Query. Definición, rol en un proyecto de visualización.
• Power Query. Carga de datos desde diversos orígenes (local y web), trabajo con listado simples.
• Power Query. Herramientas de trasformación de datos. Selección de filas y columnas, tipos de datos, creación de nuevas columnas.
• Power Query. Anexo y combinación de consultas.
• Power Query Editor y el lenguaje M. Edición de pasos, casos de uso.
• Power Query. Construcción de modelos tabulares con las herramientas de Power Query.
• Power Query. Construcción de tablas resumen con la herramienta Agrupar.
• Visualización. Configuración del lienzo de trabajo.
• Visualización. Inserción y configuración de gráficos estadísticos para reportes e informes administrativos. Criterios para su selección.
• Visualización. Aplicación de filtros.
• Visualización. Inserción y configuración de tablas (tablas resumen).
• Taller: Carga de un origen de datos y exploración de contenido en Power Query y Power BI.
• Taller: Construcción de modelos tabulares y tablas resumen a partir de uno y varios listados.
• Taller: Construcción a Reportes a partir de modelos de datos tabulares y tablas resumen.

Herramientas para trabajar con Python.

• Python Source. Versiones, descarga e instalación.
• Editores de código. Exploración de Jupyter Notebook y Visual Studio Code. Diferencias y ventajas de cada uno.
• Proceso de instalación de librerías en Jupyter Notebook y en Visual Studio Code.
• Importar librerías. Uso de Import y From…Import.

Tipos y estructuras de datos en Python.

• Variables y tipos de datos básicos en Python.
• Funciones de ingreso e impresión de valores.
• Estructuras de control: Indentación, condicionales y bucles.

Tratamiento de datos con Pandas

• La librería Pandas. Definición, casos de uso.
• Series y Dataframes. Diferencias, implementación, principales métodos.
• Lectura y escritura de Dataframes desde archivos externos (TXT, CSV, XLS, etc.)
• Selección y filtrado de Datasets.
• Agrupación de Datasets. Sentencias GROUPBY, AGG, PIVOT_TABLE.
• Combinación de Datasets, Combining y Merging.
• Extracción de muestras. Uso de SAMPLE.

 Visualización de datos

• Las librerías Matplotlib y Seaborn. Definición, casos de uso, alcance de cada una.
• Gráficos estadísticos básicos. Creación y configuración.
• Superposición de gráficas y subplots.
• Introducción a los gráficos interactivos con Python.

Análisis estadísticos de Datasets

• Identificación y tratamiento de valores perdidos en un Dataset.
• Identificación y tratamiento de valores atípicos (outliers) en un Dataset.
• Cálculo de medidas de tendencia central en un Dataset: Media, Mediana, Moda. Interpretación, casos de uso.
• Cálculo de medidas de posición en un Dataset: Percentiles, cuartiles y deciles. Interpretación, casos de uso.
• Cálculo de medidas de variabilidad en un Dataset: Desviación estándar, varianza y coeficiente de variabilidad. Interpretación, casos de uso.

• Sesión 1. Planteamiento del caso a resolver, asesoría y acompañamiento.
• Sesión 2. Presentación y sustentación de entregables.