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CAPACITACIONES

Alianzas que respaldan nuestro trabajo

DIPLOMA BUSINESS ANALYST

Mientras los Data Analysts (DA) se especializan en el dominio técnico de herramientas para la visualización de datos y trabajan en áreas tecnológicas desarrollando paneles de control de propósito general, los Business Analysts (BA) se enfocan en el uso estratégico de los datos para mejorar los negocios. , laborando en áreas administrativas de alto nivel y creando paneles corporativos que impulsan objetivos a largo plazo y procesos específicos. En DMC, los DA se forman en herramientas como SQL Server, Power BI y lenguaje DAX, mientras que los BA diseñan estrategias empresariales, analizan procesos y proponen mejoras basadas en soluciones visuales de alto impacto.

30% Dto.

$982.80

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Pre-requisitos:

Conocimiento de arquitectura empresarial, áreas, procesos y roles principales. Conocimiento de algún lenguaje de programación (de preferencia Python). Mínimo un año de experiencia laboral, de preferencia en actividades relacionadas al trabajo con datos.
Inicio: 29/01/2025
Fin: 28/05/2025
Online, 100% en vivo
116 hrs. académicas
30 - Sesiones
Certificación

Características

Clases en Vivo
El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.
Plataforma E-Learning
Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.
Asesoría Académica
Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.
Aprende Haciendo
Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.
Certificación
Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%
Soporte Técnico
Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

Lo que vas a obtener con este curso

Objetivo General:

Aprende a desarrollar  un Plan de Monitoreo y Control Estratégico soportado en Datos y KPIs para un área o proceso corporativo. 

Objetivos Específicos:

  • Aprende el impacto que tiene el desarrollo de su marca personal para su vida profesional. Asimismo, comprende como elaborar un CV de impacto y cómo afrontar exitosamente una entrevista de trabajo.
  • Aprende a implementar modelos de datos tabulares y multidimensionales para entorno de negocio empleando
    Excel, Power BI y Power Query como herramienta transversal, validando en el proceso la calidad de los datasets de entrada.
  • Aprende a emplear  el lenguaje Python para el diagnóstico de datasets, así como análisis univariado, bivariado multivariado empleando técnicas visuales
  • Aprende a elaborar propuestas visuales de datos que responden a preguntas y requerimientos individuales de
    negocio, eligiendo la codificación correcta, entre canales de magnitud, de identidad y de color.
  • Aprende a elaborar una propuesta de Balanced Scorecard (KPIs) para el seguimiento y control de un plan estratégico
    para un área o proceso corporativo.
  • Aprende a implementar una solución visual que integra KPIs estratégicos y de procesos para su seguimiento y control automatizado. Así como escenarios visuales para pruebas de hipótesis de negocios y pruebas What-If.
  • Aprende a elaborar un Plan de Monitoreo y Control Estratégico soportado en Datos y KPIs para un área y proceso corporativo.
Malla Curricular:
  • Actividad de sociabilización y contacto.
  • Marca personal ¿Qué es y cómo desarrollarla?
  • Empleabilidad y ser empleable. Diferencias clave.
  • ¿Cómo hacer más atractivo el curriculum?
  • ¿Cómo afrontar una entrevista de trabajo?

Calidad de datos

  • Calidad de datos. Definición y marcos de referencia.
  • Dimensiones de la calidad de datos (principales).
  • Factores para la baja calidad de datos: Fuentes externas e
    integración, software de captura de datos, procesos de
    negocio.
  • Taller: Auditoria de calidad de datos con Ms. Excel
    I

Modelamiento de datos con Excel y Power B

  • Modelo de datos. Definición.
  • Modelos Tabulares y Modelos Multidimensionales.
  • Power Query para diseño de modelos de datos.
  • Taller: Uso de Power Query para carga de fuentes locales
    (archivos y carpetas) y fuentes remotas (Internet y Drive).
  • Taller: Uso de Power Query para limpieza de datos,
    reemplazo de valores, codificación y bining.
  • Taller: Uso de Power Query para creación de nuevos datos,
    operaciones con columnas.
  • Taller: Visualización a partir de un modelo tabular en Excel.
  • Taller: Visualización a partir de un modelo multidimensional
    con Power BI.

Introducción a matplotlib y seaborn de Python

  • Librería Matplotlib. Descripción y características.
  • Librería Seaborn. Descripción y características.

Análisis de dataset con Python

  • Taller: Resumen, visualización y análisis de valores faltantes
    (vacíos).
  • Taller: Resumen, visualización y análisis de valores noválidos.
  • Taller: Visualización y análisis de valores atípicos (outliers).

Análisis visual univariado con Python

  • Datos transversales vs. Datos longitudinales.
  • Taller: Creación e interpretación de tablas frecuencias.
  • Taller: Visualización de frecuencias en barras y gráficos
    circulares.
  • Taller: Creación e interpretación de Histogramas, CDF,
    Boxplot, Q-Q Plot.

Análisis visual bivariado con Python

  • Análisis de correlación. Definición, características.
  • Taller: Creación e interpretación de Scatter-plots.
    Incorporación de línea de regresión.
  • El componente tiempo en la visualización.
  • Taller: Creación e interpretación de líneas de tiempo.
    Análisis visual multivariado con Python
  • Taller: Creación e interpretación de barras apilada

Requerimientos para proyectos de visualización

  • Taller: Planteamiento de preguntas a partir de datasets
    tipo.

Composición visual de datos

  • Marcas (marks), Definición y tipos.
  • Canales (channels). Definición y tipos.
  • Identity Channels vs. Magnitude Channels.
  • Canales y la capacidad perceptual humana. Cualidades de
    precisión, discriminación, diferenciación, agrupamiento.
  • Taller: Identificación de marcas y canales empleados en
    gráficas presentadas.

Colorimetría aplicada a la visualización de datos

  • Importancia de los colores en la visualización de datos.
  • Circulo cromático, significado de los colores y espacios de
    color.
  • Iluminación, matiz y saturación. Diferencias. Aplicación y
    utilidad en la representación de datos.
  • Color maps: rainbown, viridis, magma, etc.
  • Taller: Aplicación de color para gráficas que representan
    valores binarios.
    Brief
  • Taller: Aplicación de color para gráficas que representan
    valores secuenciales.
  • Taller: Aplicación de color para gráficas que representan
    datos divergentes.
  • Taller: Aplicación de color para gráficas que representan
    datos categóricos.
  • Taller: Aplicación de color para gráficas que representan
    datos mixtos.

Aplicaciones de la composición visual

  • Taller: Elaboración de visualizaciones que responden a
    preguntas de negocio

Diseño estratégico

  • Planeamiento estratégico. Definición y componentes
    básicos.
  • Vínculo Objetivo – Estrategia – KPI.
  • Taller: Redacción (correcta) de misión y visión.
  • Técnicas para definir objetivos medibles.
  • Taller: Planteamiento de objetivos estratégicos alineados a
    la misión y visión.
  • Estrategia. Definición y características.
  • Taller: Planteamiento de estrategias para los objetivos
    estratégicos propuestos.

Indicadores de negocios y KPIs

  • Definición y diferencias.
  • La ficha de indicador y sus componentes.
  • Taller: Diseño de KPI para las estrategias propuestas.
  • Taller: Diseño un Balanced Scorecard que contemple los KPI
    propuestos.
  • Estrategias para automatizar KPIs

Diseño básico de procesos

  • Proceso de negocio. Definición, componentes y tipos según
    su propósito en la organización.
  • Mapeo de procesos. Mapa de alto nivel, SIPOC, mapa de
    proceso, diagrama de flujo.
  • Taller: Mapeo de un proceso sencillo con Bizagi.

Definición de KPIs para procesos

  • KPI típicos asociados a procesos de negocio. Productividad,
    efectividad, lead-time, capacidad, calidad, etc.
    Brief

Mejora de procesos

  • Beneficios de la mejora de procesos.
  • Técnicas de mejora de procesos. Ishikawa, Pareto, Kaizen,
    Six-Sigma, DMAIC

La audiencia y el mensaje de la visualización

  • La audiencia del proyecto de visualización. ¿A quién?
  • Taller: Definición de características de la audiencia objetivo.
  • El mensaje del proyecto de visualización. ¿Qué comunicar?
  • Taller: Preguntas que requiere responder el público
    objetivo vs. Las variables del modelo de datos.

Visualización avanzada con Power BI

  • Taller: Representación de jerarquías. Uso y configuración de
    Treemap. Casos de uso y análisis.
  • Taller: Representación de proporciones multivariadas. Uso
    y configuración de barras apiladas. Casos de uso y análisis.
  • Taller: Representación de intensidad uni y mulitivariada.
    Uso y configuración de Heatmap. Casos de uso y análisis.
  • Taller: Proyección de indicadores. Uso y configuración de
    Lines-plot y herramientas de forecast. Casos de uso y
    análisis.
  • Taller: Representación de cantidades asociadas a
    ubicaciones geográficas. Uso y configuración de Mapping.
    Casos de uso y análisis.

Análisis y pruebas de hipótesis con Power BI

  • Elementos de interacción en Dashboards. Segmentación,
    Filtros, botones de navegación, etc.
  • Planteamiento de hipótesis basadas en pares de variables
    (causa – efecto).
  • Diseño de tableros para pruebas de hipótesis.
  • Taller: Implementación de escenario visuales para testing
    de hipótesis.

Diseño de Escenarios (What-If) con Power BI

  • Configuración y uso de parámetros.
  • Diseño de tableros para escenarios What-If.
  • Taller: Implementación de escenarios visuales What-If.
  • Sesión 1. Lineamientos generales.
  • Sesiones 2-3. Revisión de avance y feedback.
  • Sesión 4. Presentación final y sustentación.

Malla Curricular

Taller de marca personal y empleabilidad DBA
Organización y modelamiento de datos
Exploración y visualización de datos con Python
Dando vida a los datos: Comunicación visual
Toma de decisiones estratégicas con datos
Optimización y eficiencia con datos
Pensamiento estratégico basado en datos
Proyecto integrador DBA

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes
¿Necesito tener una cuenta para poder matricularme en una capacitación?

Lo ideal es crear una cuenta en nuestra web y luego realizar tu compra, pero no es mandatorio. Si desea puede pagar y matricularse en cualquiera de nuestras capacitaciones y después de la compra, automáticamente se le habrá creado un usuario.

Ya me matriculé, ¿cuáles son los siguientes pasos?

Una vez matriculado en una de nuestras capacitaciones, le llegará un correo de confirmación con los accesos. De tener algún inconveniente deberá escribir a: esmeralda.verde@dmc.pe para recibir orientación y pronta solución.

¿Todos los cursos son 100% en vivo y online?

Sí, a menos que hayas comprado alguna membresía de DMC Play; todos nuestras capacitaciones: cursos, bootcamps, especializaciones, diplomas y lo incluido en nuestras Membresías DataPro son completamente online y 100% en vivo.

No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario

Para cualquier problema con el usuario y contraseña de la plataforma deberás contactarte al siguiente correo y solicitar la solución: noel.yzaguirre@dmc.pe

Tengo dudas y necesito ayuda con mi Membresía DataPro

Para recibir ayuda sobre el uso, acceso y aprovechamiento de tu Membresía DataPro, podrás escribirle a nuestra asesora: claudia.trujillo@dmc.pe, y ella podrá ayudarte con tus dudas.

Ya me inscribí en una Membresía DataPro, ¿qué sigue?

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Los sistemas informáticos, al margen de su tamaño y alcance, son herramientas que permiten automatizar parcial o…
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