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01/02/2024
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En la actualidad, el dominio de habilidades en el manejo y análisis de datos se ha vuelto fundamental para profesionales de todos los sectores. La acelerada digitalización de la economía y el constante crecimiento en la generación de datos plantean nuevos desafíos y oportunidades tanto para empresas como para individuos.
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Comprender los principios básicos de Big Data, incluyendo las características de los datos (5 V) y los tipos de analítica, para establecer una base sólida en los campos de Data Analytics, Data Science y Data Engineering.
Familiarizarse con el mercado y las alternativas de herramientas de inteligencia empresarial (BI), tanto licenciadas como de código abierto.
Profundizar en el ecosistema Power Platform de Microsoft, con especial énfasis en Power BI y Power Automate, desarrollando destrezas para construir tableros interactivos y automatizar flujos de trabajo de datos.
Aplicar metodologías de análisis y visualización de datos para la creación de informes visuales y dinámicos, utilizando técnicas de modelado y transformación de datos en Power BI.
Desarrollar habilidades prácticas en Power Query, Dataflows y el lenguaje DAX para realizar transformaciones de datos y generar insights estratégicos.
Integrar conocimientos en el uso de diversas herramientas, evaluando su aplicabilidad en diferentes escenarios de negocio, con el fin de seleccionar las soluciones más adecuadas para la toma de decisiones.
Realizar actividades prácticas y evaluaciones que fortalezcan el aprendizaje, asegurando la capacidad de aplicar lo aprendido en proyectos reales al finalizar el programa.
Este curso está diseñado para profesionales que buscan desarrollar competencias en el manejo y análisis de datos de forma práctica mediante una herramienta de BI, como Power BI, para mejorar la toma de decisiones en sus organizaciones. Está dirigido a personas en áreas como administración, tecnología, finanzas, marketing, operaciones y otros sectores que reconocen el valor estratégico de los datos.
Durante la certificación se llevarán a cabo encuentros teórico-prácticos en modalidad sincrónica, donde los docentes presentarán materiales, realizarán demostraciones de la herramienta, desarrollarán el contenido y analizarán casos reales junto con los alumnos. Se fomenta una participación activa de los estudiantes, colaborando en el desarrollo de la clase, generando conocimiento y conclusiones, comunicando dudas y proponiendo ejemplos de aplicación y casos reales alineados con los temas analizados.
En modalidad asincrónica, los participantes deberán realizar ejercicios prácticos para poner a prueba y consolidar los conocimientos vistos en la clase anterior.
Al finalizar la certificación, los participantes trabajarán en un proyecto práctico e integrador, que será grupal dependiendo de la cantidad de participantes. Este proyecto se presentará al resto de los estudiantes y docentes mediante una exposición en las clases sincrónicas, finalizando con una puesta en común de cada trabajo.
Ingeniero en Sistemas de la Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN), especializado en soluciones y arquitecturas de datos. CTO en DBlandIT, consultora en Big Data y Analytics, trabajando con tecnología On-Prem y Cloud para clientes como Movistar, Personal, Brubank, Junta de Andalucía, Edenor y Disney, entre otros. Consultor externo en INDEC. Docente en la UTN en la materia Implementación de Bases de Datos NoSQL y en la Diplomatura en Arquitecturas de Big Data Aplicadas. También docente en el ITBA en la Diplomatura en Ingeniería y Ciencia de Datos.
Ingeniero en Sistemas de la Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN), especializado en manejo y análisis de datos. Data Engineer en DBlandIT, con experiencia en tecnologías como Apache NiFi, Pentaho DI, Python, Hive, HDFS, Power BI y Power Automate, trabajando para clientes como Life Seguros, YPF y Grupo Petersen, entre otros.
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