Gestión Estratégica de Datos

Al finalizar el curso los asistentes estarán en capacidad de:

• Dominar el ciclo de vida de los datos (ETL) desde cero para la toma de decisiones, logrando:

1. Automatizar la limpieza: Usar Python (Pandas) para depurar y estructurar bases de datos complejas.
2. Visualizar: Construir dashboards interactivos y profesionales en Looker Studio y Power BI.

Generar valor estratégico: Cruzar diferentes fuentes de datos y automatizar la entrega de reportes.

Módulo 1: Fundamentos, entorno y analitica descriptiva (Semana 1)

Objetivo: Nivelación general y comprensión del entorno de trabajo.

• Sesión 1 (CLASE 1): Arquitectura y Lógica en Python.
• Despliegue de Google Colab.
• Fundamentos lógicos: variables, tipos de datos y estructuras (listas y diccionarios).
• Importación de la librería Pandas.
• Métodos de lectura de archivos planos (CSV, Excel).
• Perfilamiento inicial de la información (head, info, describe).
• Estrategias para valores nulos y registros duplicados.
• Conversión de tipos de datos (ej. texto a fechas).

• Sesión 2 (TALLER 1): «ETL: De datos sucios a tabla maestra».
• Práctica: Los participantes aplicarán el código necesario para limpiar los valores nulos, estandarizar los campos de texto, realizar agrupaciones lógicas y, finalmente, exportar la base de datos completamente limpia a Google Drive, dejándola lista para consumo.

Módulo 2: Transformación y Puente a Looker Studio (Semana 2)

Objetivo: Consolidar la limpieza mediante código y dar el salto a la capa visual.

• Sesión 3 (CLASE 2): Configuración y Modelado en Looker Studio.
• Conexión de la tabla maestra (creada en el Taller 1) a Looker Studio.
• Dimensiones vs. Métricas.
• Diseño de visualizaciones fundamentales (series de tiempo, gráficos de barras, tarjetas de KPI).

• Sesión 4 (TALLER 2): «Construcción del Tablero».
• Dinámica: Trabajo práctico en la interfaz de Looker Studio.
• Práctica: Los participantes deberán estructurar un dashboard funcional con los datos limpios. Deberán incluir al menos 4 tipos de gráficos diferentes y aplicar la paleta de colores corporativa.

• Módulo 3: Analítica Avanzada e Interactividad en Looker Studio (Semana 3) 

Objetivo: Desarrollar capacidades analíticas dinámicas mediante la interacción del usuario y la integración de múltiples orígenes de información.

• Sesión 5 (CLASE 3): Lógica de Negocio y Cruce de Datos. 
• Implementación de controles interactivos globales, creación de métricas personalizadas mediante expresiones calculadas y fundamentos de combinación de datos (Data Blending).

• Sesión 6 (TALLER 3): Construcción del Dashboard Inteligente. 
• Dinámica: Trabajo práctico enfocado en usabilidad analítica y aplicación de lógica de negocio. 
• Práctica: Los participantes integrarán filtros globales y métricas de cumplimiento (calculadas) en su tablero base, cruzando la información con una tabla secundaria (ej. presupuestos) para generar un reporte gerencial interactivo.

Módulo 4: Modelado Relacional y Transición a Power BI (Semana 4) 

Objetivo: Introducir a Power BI, abarcando los fundamentos del lenguaje DAX.

• Sesión 7 (CLASE 4): Arquitectura y Modelado de Datos. 
• Exploración de Power BI Desktop, introducción ágil a Power Query para la ingesta de datos limpios y estructuración de modelos relacionales estándar (Esquema de Estrella).
• Sesión 8 (TALLER 4): Réplica Visual y DAX Básico. 
• Dinámica: Ejercicio de migración estratégica y homologación de herramientas (Looker a Power BI). 
• Práctica: Los participantes conectarán su base estructurada a Power BI, reconstruirán la capa visual de su tablero inicial y desarrollarán sus primeras medidas explícitas utilizando funciones DAX para reemplazar los campos calculados.

Módulo 5: Analítica Avanzada y Despliegue (Semana 5) 

Objetivo: Consolidar el ciclo de vida de los datos (End-to-End) mediante la resolución de un caso real y dominar la distribución de resultados corporativos.

• Sesión 9 (TALLER 5): Implementación End-to-End con Solicitud de Cliente. 
• Dinámica: Taller final integrador de resolución de casos. 
• Práctica: Los participantes aplicarán el flujo completo (limpieza en Pandas y desarrollo visual en la herramienta de su elección) para entregar una solución funcional desde cero, basándose en un requerimiento de negocio real.

• Sesión 10 (CLASE 5): Presentación de Resultados, Entregables y Cierre. Métodos corporativos para compartir tableros de control de forma segura, revisión visual del flujo logrado en el programa (del archivo sucio al dashboard automatizado) y roadmap de implementación laboral. 

RESUMEN TALLERES

1. COLAB
2. INTRODUCCIÓN LOOKER
3. PROFUNDIZACIÓN LOOKER EXPRESIONES CALC
4. LO MISMO EN PBI
5. IMPLEMENTACIÓN EN AMBOS CON SOLICITUD REAL DE CLIENTE

• Profesionales de ingeniería sin experiencia previa en programación y uso de herramientas de Business Intelligence, que requieren optimizar el procesamiento de información, reducir tiempos de reporte y automatizar el análisis visual de datos.

Ing. Laura María Arango Arenas

• Ingeniera Industrial, Universidad Nacional de Colombia

• Experta en Automatización de Procesos
• Certificada como Científica de Datos
• Más de 6 años de experiencia profesional en Grpo Corona, DW, SGS y actualmente en Holcim

• Fecha de Inicio: martes 26 de mayo de 2026

• Intensidad: 20 horas de clase en directo con el instructor a través de la plataforma zoom

• Frecuencia: 

  • Martes y jueves
  • 19:00 a 21:00 zona horaria de México
  • 20:00 a 22:00 zona horaria de Colombia

• Entrega de certificado: se debe participar mínimo en el 80% de las sesiones

• Entrega de memorias del curso: todo el material que presenten los profesores estará a disposición de los asistentes a través de la plataforma lms.cbiq.org

• Grabaciones: las clases se grabarán y se pondrán a disposición de los asistentes  en línea, durante el curso y por un mes adicional

$70 U.S.D

Formas de pago:

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