Curso de Análisis de datos en República Dominicana: de Excel a analista con SQL, Power BI y Python

Respuesta corta: el curso de Análisis de datos de ProgramBI para República Dominicana es una formación en vivo por Zoom de 60 horas por nivel, repartidas en 20 horas de SQL Server, 20 de Power BI y 20 de Python, para dar el salto de "el que hace los reportes" a analista de datos. El nivel básico-intermedio empieza el lunes 23 de noviembre de 2026, con clases lunes y miércoles de 18:30 a 20:30, hora de República Dominicana. Precio: US$219.00.

En la misma ficha hay dos niveles de 60 horas —básico-intermedio y avanzado—, y el programa incluye grabaciones con acceso de por vida, certificado digital, proyecto final con datos reales y apoyo de inteligencia artificial en cada módulo. Información de la ficha del curso, revisada el 4 de noviembre de 2026.

Del "dame el reporte" al "esto es lo que está pasando"

En muchas oficinas dominicanas, la persona que mejor maneja Excel termina siendo la encargada de todos los reportes. Es un rol valioso, pero tiene un techo: cada mes se repite el mismo trabajo manual y queda poco tiempo para analizar. El análisis de datos rompe ese techo con tres herramientas:

• SQL Server, para ir directo a la base de datos del sistema y sacar exactamente lo que necesitas, sin esperar que alguien te mande un archivo.
• Power BI, para armar un modelo y tableros que se actualizan solos y que la gerencia consulta cuando quiere.
• Python, para limpiar, combinar y explorar datos que en Excel se vuelven lentos o imposibles.

La ficha recomienda el programa para perfiles administrativos, financieros, comerciales, ingenieros y analistas que buscan dominar el ciclo completo del dato.

Lo que se ve en cada herramienta

SQL Server · 20 horas

Consultas con SELECT, TOP y WHERE; operadores AND y OR; funciones de fecha como MONTH y YEAR; cruces con INNER, LEFT, RIGHT y FULL JOIN; agrupaciones con GROUP BY y HAVING, funciones SUM y COUNT, y ORDER BY; vistas de valorización y consolidados por departamento; IA para generar y revisar consultas.

Power BI · 20 horas

Entorno, instalaciones y cuentas; Power Query para importar desde Excel, SQL y APIs; limpieza y columnas personalizadas; barras, líneas, mapas y KPIs; Unpivot Columns y títulos dinámicos con SELECTEDVALUE; publicación en línea con roles y seguridad; Q&A en lenguaje natural y Smart Narratives.

Python · 20 horas

Variables, tipos de datos, control de flujo, listas, tuplas y diccionarios; DataFrames desde Excel; groupby y agregaciones múltiples; limpieza de columnas, tipos y fechas; gráficos con Matplotlib y Seaborn; IA para generar scripts y automatizar reportes.

Así se conectan: un caso dominicano

Piensa en una distribuidora de alimentos que abastece colmados y supermercados en todo el país.

• Con SQL, el analista une las tablas de facturas, clientes y rutas, y obtiene las ventas por ruta, tipo de cliente y semana.
• Con Power BI, construye un tablero comercial con ventas, devoluciones y cumplimiento de metas por vendedor. Cada supervisor ve solo su zona gracias a los roles.
• Con Python, analiza el historial de pedidos para identificar clientes que están comprando menos de lo habitual, y genera una lista priorizada para el equipo de ventas.
• Con IA, acelera la primera versión de cada consulta, medida y script, que luego revisa y ajusta.

Al final, la gerencia no recibe un Excel con veinte pestañas, sino un tablero actualizado y una lista concreta de acciones.

Una semana típica de un analista en una empresa dominicana

Lunes. La gerencia financiera pide el cierre de ventas de la semana anterior. El analista actualiza el tablero de Power BI, que ya está conectado a una vista de SQL, revisa que los totales cuadren con contabilidad y envía el enlace. Le toma media hora, no un día.

Martes. Ventas pregunta por qué una zona del Cibao está por debajo de la meta. Con una consulta que cruza facturas, clientes y vendedores, descubre que tres clientes grandes no han hecho su pedido habitual. Lo muestra con un gráfico y una lista.

Miércoles. Operaciones necesita saber qué productos tienen más devoluciones. El analista carga el historial en Python, agrupa por producto y motivo, y encuentra que la mayoría viene de un lote con fecha de vencimiento corta.

Jueves. Recursos humanos le pide un tablero de ausentismo. Como ya domina el modelo, reutiliza la tabla de fechas y crea medidas nuevas en una tarde.

Viernes. Documenta lo que hizo en la semana: qué consultas creó, qué medidas cambió y qué preguntas quedaron abiertas.

No hay magia: es la combinación de SQL, Power BI y Python, más un método ordenado. Eso es lo que el curso busca que domines, paso a paso, en las 60 horas del nivel.

Mini ejemplo en SQL

SELECT r.NombreRuta, DATEPART(WEEK, f.Fecha) AS Semana, SUM(f.Total) AS Ventas
FROM Facturas f
INNER JOIN Clientes c ON f.IdCliente = c.IdCliente
INNER JOIN Rutas r ON c.IdRuta = r.IdRuta
WHERE YEAR(f.Fecha) = 2026
GROUP BY r.NombreRuta, DATEPART(WEEK, f.Fecha)
ORDER BY r.NombreRuta, Semana;

Una consulta como esta reemplaza horas de copiar y pegar, y se puede reutilizar cada semana.

¿Cuál nivel te toca?

Ambos niveles duran 60 horas, con 20 por herramienta.

Tu proyecto final, paso a paso

El curso termina con un proyecto con datos reales. Una forma sencilla de abordarlo:

1. Define una pregunta de negocio que te importe: por ejemplo, qué productos dejan más margen o qué clientes pagan tarde.
2. Prepara los datos con SQL: una o dos consultas que entreguen la información limpia y agrupada.
3. Construye el tablero en Power BI, con tres a cinco indicadores clave y filtros útiles.
4. Profundiza con Python en un aspecto que el tablero no muestre bien, como tendencias o valores atípicos.
5. Redacta una conclusión de media página con lo que encontraste y lo que recomiendas.

Ese paquete te sirve para tu trabajo actual, para una entrevista o para tu portafolio.

Glosario rápido

• Base de datos relacional: tablas conectadas por claves.
• JOIN: unión de dos tablas por un campo común.
• Power Query: el editor de limpieza y transformación de Power BI.
• Medida DAX: cálculo que cambia según los filtros del tablero.
• DataFrame: tabla de datos en Pandas.
• Análisis exploratorio: revisión inicial de distribuciones, faltantes y tendencias.

Errores comunes

• Empezar por Python sin entender cómo se relacionan las tablas.
• Copiar consultas o scripts sin saber qué hacen.
• Presentar números sin validarlos contra la fuente.
• Hacer tableros recargados que nadie usa.
• Tomar como verdad todo lo que sugiere la IA.

Rutas relacionadas

• Solo tableros: guía para aprender Power BI en República Dominicana y curso de Power BI.
• Bases de datos: curso de SQL Server.
• Programación: curso de Python.

Datos del curso

• Inicio: lunes 23 de noviembre de 2026.
• Días y horario: lunes y miércoles, 18:30 a 20:30, hora de República Dominicana.
• Duración: 60 horas por nivel (20 por herramienta).
• Modalidad: en vivo por Zoom; grabaciones de por vida.
• Certificado: digital, al finalizar.
• Instructor: Manuel Oliva, Magíster en Data Science (UAI); según la ficha, ha liderado capacitaciones en AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM.
• Precio: US$219.00. Puedes pagar en 3 cuotas sin interés.