El Diplomado en Analítica de Datos: SQL · Python + IA de CEDINSI Escuela Digital forma analistas capaces de trabajar con datos a nivel profesional. En tres módulos progresivos, aprenderás SQL para consultar y extraer información desde bases de datos, Python para explorar, limpiar y analizar grandes volúmenes de datos con estadística aplicada —las dos competencias más demandadas del mercado— y Power BI para llevar tus visualizaciones al nivel avanzado. Todo potenciado con Inteligencia Artificial (ChatGPT / Microsoft Copilot) y una introducción al Machine Learning, para consultar, procesar y analizar datos de principio a fin y convertirlos en decisiones estratégicas.
Presentación del Programa
Un programa de nivel avanzado para llevar tu perfil de analista al siguiente escalón: modela datos complejos en Power BI, consulta bases de datos profesionales con SQL Server, programa en Python para el análisis exploratorio y da tus primeros pasos en Machine Learning e IA Generativa aplicada al análisis de datos.
Pre-requisito: conocimientos en Power BI nivel básico. No se requiere experiencia previa en programación.
Estructura del Programa: 4 Módulos + IA
Módulo 1
Power BI Avanzado + IA
- • Modelado avanzado, DAX y time intelligence
- • Seguridad a nivel de fila (RLS)
- • Publicación en Power BI Service y optimización
- • La IA genera y explica medidas DAX y narrativa de datos
Módulo 2
SQL Server + IA
- • Consultas, JOINs y funciones ventana
- • Vistas y procedimientos almacenados
- • Conexión SQL–Python y SQL–Power BI
- • La IA ayuda a generar y explicar consultas SQL
Módulo 3
Python + IA
- • Fundamentos de Python y pandas
- • Estadística aplicada al análisis
- • Visualización para análisis exploratorio (EDA)
- • La IA acelera la escritura y explicación de código
Módulo 4
Machine Learning e IA Generativa
- • Introducción práctica con scikit-learn
- • IA generativa aplicada al análisis
- • Puente hacia el Nivel 3 (Ciencia de Datos)
- • Predicción y clasificación aplicadas a negocio
Objetivos del Programa
Objetivo General
Fortalecer las competencias del analista de datos mediante el dominio avanzado de Power BI, la consulta y gobierno de información con SQL Server, y el análisis exploratorio con Python, integrando herramientas de Inteligencia Artificial generativa como acelerador transversal del análisis y sentando las bases para el Machine Learning.
Al finalizar este diplomado podrás
- Diseñar modelos de datos avanzados en Power BI con DAX, time intelligence y seguridad a nivel de fila (RLS).
- Publicar y gobernar reportes en Power BI Service para compartir con equipos de trabajo.
- Consultar y analizar datos directamente en bases de datos con SQL Server (T-SQL): JOINs, CTEs y funciones ventana.
- Crear vistas y procedimientos almacenados, y conectar SQL con Power BI y con Python.
- Explorar, limpiar y visualizar datos con Python (pandas, Matplotlib, Seaborn) aplicando estadística descriptiva.
- Aplicar una introducción práctica al Machine Learning con scikit-learn para predicción y clasificación.
- Usar IA generativa (ChatGPT / Copilot) para generar y explicar código DAX, SQL y Python, acelerando todo el análisis.
Perfil del Interesado y Pre-requisitos
Este diplomado está dirigido a:
- Profesionales y estudiantes que ya cuentan con conocimientos básicos de Power BI y quieren avanzar a un nivel profesional.
- Analistas que buscan sumar SQL Server y Python a su caja de herramientas para dejar de depender solo de hojas de cálculo.
- Personas que quieren dar sus primeros pasos en Machine Learning e IA generativa aplicada a negocio.
- Cualquier persona que quiera construir un portafolio con notebooks, consultas SQL y dashboards de nivel intermedio-avanzado.
Pre-requisito: conocimientos en Power BI nivel básico. No se requiere experiencia previa en programación.
🎓 ¿Cómo aprenderás?
1. Aula Invertida
Revisas los materiales en la plataforma antes de cada sesión para aprovechar al máximo el tiempo con el docente.
2. Encuentros Sincrónicos
Sesiones en vivo para profundizar, aclarar dudas y recibir retroalimentación directa del docente.
3. Trabajo Colaborativo y Talleres
Ejercicios aplicados al entorno laboral y actividades interactivas que refuerzan cada concepto.
Duración y Horarios
Duración
130 horas
(13 semanas · 4 módulos)
52 horas en vivo con Docente + 78 horas trabajo autónomo
Inicio (Online)
2-octubre-2026
Lunes - Miércoles y Viernes
7:00 a :900pm
*Fechas y horarios sujetos a confirmación de grupo.
Una misma plataforma, tres opciones para aprender
Nuestra modalidad se adapta a tu ritmo y estilo de aprendizaje.
*Precios de referencia; confírmalos con el asesor comercial antes de publicar.
Lo que incluye el Diplomado
- Plataforma LMS con videos HD, acceso hasta por 1 año.
- Clases en vivo por Microsoft Teams con docentes expertos.
- Repositorio de sesiones grabadas para consulta posterior.
- Ejercicios y exámenes prácticos con retroalimentación del docente.
- Seguimiento individual e informe semanal de avance.
- Acompañamiento permanente por grupo de WhatsApp.
- Talleres prácticos aplicados al entorno laboral.
- Certificado de Asistencia avalado por la Secretaría de Educación.
🏅 Certificación Microsoft PL-300: el contenido del módulo de Power BI está alineado con la certificación Microsoft PL-300.
Contenido Temático
Haz clic en cada módulo para ver el detalle de sus unidades.
Módulo 1
Power BI Avanzado + IA
Modelado avanzado, DAX, seguridad y publicación profesional, potenciados con Inteligencia Artificial.
Módulo 1
Power BI Avanzado + IA
Modelado avanzado, DAX, seguridad y publicación profesional, potenciados con Inteligencia Artificial.
Unidad 1 — El Marco del Analista y Metodología CRISP-DM
- Del dashboard al dato: el rol del analista de datos profesional
- Ecosistema de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
- Metodología CRISP-DM como hilo conductor del análisis
- Dónde encajan Power BI, SQL y Python en el flujo analítico
Unidad 2 — Modelado Avanzado de Datos
- Esquema estrella: tablas de hechos y dimensiones
- Cardinalidad y dirección de filtro; relaciones activas e inactivas (USERELATIONSHIP)
- Jerarquías y tabla de fechas
- Buenas prácticas de modelado para rendimiento
Unidad 3 — DAX Avanzado con IA
- Contexto de fila vs. contexto de filtro y transición de contexto
- CALCULATE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT y ALLSELECTED
- Variables (VAR/RETURN) e iteradores (SUMX, AVERAGEX)
- Generación y explicación de medidas DAX complejas con IA
Unidad 4 — Time Intelligence (Inteligencia de Tiempo)
- Tabla calendario marcada como tabla de fechas
- TOTALYTD, QTD, MTD y SAMEPERIODLASTYEAR
- Comparativas mes a mes y año contra año (MoM, YoY)
- Acumulados y variaciones en el tiempo
Unidad 5 — Power Query y ETL Avanzado con IA
- Lenguaje M, parámetros y funciones personalizadas
- Combinar y anexar consultas; columnas condicionales
- Gestión de errores y dataflows
- Generación de pasos de transformación en lenguaje M con IA
Unidad 6 — Modos de Conexión y Rendimiento
- Import vs. DirectQuery vs. modelos compuestos
- Modo de almacenamiento y agregaciones
- Optimización con Performance Analyzer e introducción a DAX Studio
Unidad 7 — Power BI Service: Publicación y Gobierno
- Workspaces, publicación y actualización programada (gateway)
- Apps y dataflows para distribución
- Compartir reportes con equipos de trabajo
Unidad 8 — Seguridad a Nivel de Fila (RLS)
- Roles estáticos y dinámicos con DAX (USERPRINCIPALNAME)
- Pruebas de roles y validación
- RLS con DirectQuery
Unidad 9 — Diseño y Experiencia de Reportes (UX) con IA
- Bookmarks, tooltips y drill-through
- Narrativa de datos y storytelling
- Diseño de dashboards asistido por IA; alineación con la certificación PL-300
Módulo 2
SQL Server + IA
Consulta y análisis de datos en bases de datos con Microsoft SQL Server (T-SQL), potenciado con IA.
Módulo 2
SQL Server + IA
Consulta y análisis de datos en bases de datos con Microsoft SQL Server (T-SQL), potenciado con IA.
Unidad 1 — Fundamentos de Bases de Datos Relacionales
- RDBMS, tablas, claves primaria y foránea, integridad de datos
- Tipos de datos y modelo relacional
- Instalación de SQL Server Express y SQL Server Management Studio (SSMS)
Unidad 2 — Consultas Base y Filtrado con IA
- SELECT, DISTINCT, WHERE, operadores y alias
- ORDER BY y TOP
- Generación y explicación de consultas SQL desde lenguaje natural con IA
Unidad 3 — Agregación y Agrupación de Datos
- COUNT, SUM, AVG, MIN y MAX
- GROUP BY y HAVING
- Lógica condicional con CASE WHEN
Unidad 4 — Combinar Tablas (JOINs)
- INNER, LEFT, RIGHT, FULL y SELF JOIN
- UNION y combinación de resultados
- Consultas multitabla para responder preguntas de negocio
Unidad 5 — Subconsultas y CTEs
- Subconsultas simples y correlacionadas
- Common Table Expressions (WITH) y CTEs recursivas
Unidad 6 — Funciones Ventana
- OVER y PARTITION BY
- ROW_NUMBER, RANK y DENSE_RANK
- LAG, LEAD y totales acumulados
Unidad 7 — Funciones y Manejo de Datos
- Funciones de fecha, texto y numéricas para análisis
- Manejo de valores nulos
Unidad 8 — Vistas y Procedimientos Almacenados
- Vistas para simplificar consultas frecuentes
- Procedimientos almacenados (stored procedures) para lógica reutilizable
Unidad 9 — Optimización de Consultas
- Índices y buenas prácticas
- Lectura de planes de ejecución
Unidad 10 — Integración de SQL con Python y Power BI
- Conexión SQL–Python: leer datos de SQL Server hacia pandas
- Conectar Power BI a SQL Server (Import y DirectQuery)
- Portabilidad: diferencias entre T-SQL, PostgreSQL y MySQL
Módulo 3
Python + IA
Programación aplicada, pandas, estadística y visualización para el análisis de datos, con IA.
Módulo 3
Python + IA
Programación aplicada, pandas, estadística y visualización para el análisis de datos, con IA.
Unidad 1 — Entorno y Fundamentos de Python con IA
- Google Colab y Jupyter Notebook; Markdown
- Variables, tipos de datos, listas y diccionarios
- Condicionales, bucles y funciones (lo esencial para analizar)
- Generación y explicación de código Python con IA
Unidad 2 — NumPy para Cálculo Numérico
- Arrays y operaciones vectorizadas
- Operaciones estadísticas básicas
Unidad 3 — pandas para Análisis de Datos
- Series y DataFrames
- Importar datos desde CSV, Excel y SQL Server
- Exploración (head, info, describe) y limpieza (nulos, duplicados, tipos)
- Filtrado, groupby, merge/join y pivot
- Puentes con Excel: DataFrame ≈ tabla, groupby ≈ tabla dinámica, merge ≈ BuscarX
Unidad 4 — Estadística Aplicada al Análisis
- Medidas de tendencia central, posición y dispersión
- Análisis de correlación
- Detección y tratamiento de valores atípicos
- Normalización y escalado de variables
Unidad 5 — Visualización de Datos
- Matplotlib: histogramas, líneas, barras y dispersión
- Seaborn: correlación y distribuciones
Unidad 6 — Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Flujo de EDA guiado sobre un dataset de negocio
- Notebook reproducible como entregable de portafolio
Módulo 4
Machine Learning e IA Generativa
Introducción práctica al Machine Learning y a la IA generativa aplicada al análisis. Puente hacia el Nivel 3 (Ciencia de Datos).
Módulo 4
Machine Learning e IA Generativa
Introducción práctica al Machine Learning y a la IA generativa aplicada al análisis. Puente hacia el Nivel 3 (Ciencia de Datos).
Unidad 1 — Introducción al Machine Learning con scikit-learn
- Qué es el Machine Learning: aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Regresión vs. clasificación
- Flujo de un modelo: train/test, entrenamiento, predicción y evaluación
- Un ejemplo de regresión (predicción) y uno de clasificación (regresión logística, árbol o KNN)
- Interpretación de resultados en clave de negocio
Unidad 2 — IA Generativa Aplicada al Análisis de Datos
- Microsoft Copilot en Power BI y Excel: medidas DAX, resúmenes y narrativa
- ChatGPT y LLMs para generar y explicar código SQL y Python
- Prompt engineering aplicado a datos
- Buenas prácticas: verificación de resultados, privacidad y limitaciones
Contenido de la Capacitación
-
- Unidad 1 — El Marco del Analista y Metodología CRISP-DM Ilimitado
- Unidad 2 — Modelado Avanzado de Datos Ilimitado
- Unidad 3 — DAX Avanzado con IA Ilimitado
- Unidad 4 — Time Intelligence (Inteligencia de Tiempo) Ilimitado
- Unidad 5 — Power Query y ETL Avanzado con IA Ilimitado
- Unidad 6 — Modos de Conexión y Rendimiento Ilimitado
- Unidad 7 — Power BI Service: Publicación y Gobierno Ilimitado
- Unidad 8 — Seguridad a Nivel de Fila (RLS) Ilimitado
- Unidad 9 — Diseño y Experiencia de Reportes (UX) con IA Ilimitado
-
- Unidad 1 — Fundamentos de Bases de Datos Relacionales Ilimitado
- Unidad 2 — Consultas Base y Filtrado con IA Ilimitado
- Unidad 3 — Agregación y Agrupación de Datos Ilimitado
- Unidad 4 — Combinar Tablas (JOINs) Ilimitado
- Unidad 5 — Subconsultas y CTEs Ilimitado
- Unidad 6 — Funciones Ventana Ilimitado
- Unidad 7 — Funciones y Manejo de Datos Ilimitado
- Unidad 8 — Vistas y Procedimientos Almacenados Ilimitado
- Unidad 9 — Optimización de Consultas Ilimitado
- Unidad 10 — Integración de SQL con Python y Power BI Ilimitado
- Unidad 1 — Entorno y Fundamentos de Python con IA Ilimitado
- Unidad 2 — NumPy para Cálculo Numérico Ilimitado
- Unidad 3 — pandas para Análisis de Datos Ilimitado
- Unidad 4 — Estadística Aplicada al Análisis Ilimitado
- Unidad 5 — Visualización de Datos Ilimitado
- Unidad 6 — Análisis Exploratorio de Datos (EDA) Ilimitado
Nuestros Docentes
Ingeniero de Sistemas con más de 20 años de experiencia en formación corporativa, especializado en herramientas de análisis y gestión de datos como Excel avanzado, VBA (Visual Basic for Applications), Office 365, SQL, Tableau y Power BI.
Magister en Business Intelligence y dirección de empresas, experto en Excel con más de 15 años de experiencia, habilidades gerenciales digitales dominio de herramientas como Excel, Power BI, Tableau, R, SQL Server y Power APPS en áreas de Administración e Ingeniería de diferentes empresas de Latinoamérica.
Docente con amplia experiencia en analítica de datos utilizando Power BI y Excel, experto en administración de plataformas virtuales. Consultor empresarial en inteligencia de datos con más de 15 años de experiencia en programación de sistemas. Magister en Gerencia Doctorado en Educación con énfasis en tecnología.
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