Power BI, SQL Server y Python: la ruta completa de datos

El stack

Por qué las tres herramientas, en ese orden

En una empresa el dato suele vivir en una base SQL Server. Alguien tiene que saber consultarlo sin depender del área de TI; ese es el primer eslabón. Después ese dato necesita un modelo, relaciones y medidas: ahí entra Power BI. Y cuando el proceso se repite todas las semanas, o el análisis no cabe en DAX, entra Python.

No son tres cursos sueltos puestos uno al lado del otro. En la ruta de Análisis de Datos las tres herramientas se usan en el mismo proyecto: consultas a bases reales, modelo y dashboards, y automatización con Pandas. Esa es la diferencia entre saber tres programas y saber resolver un problema de datos.

Perfil

A quién sirve la ruta

Sirve a quien ya trabaja con Excel y quiere pasar a un flujo profesional de datos, a analistas junior que necesitan cubrir la brecha entre la consulta y el tablero, y a profesionales de operaciones o finanzas que reciben datos de sistemas y los consolidan a mano.

No es para quien solo quiere hacer gráficos bonitos. La ruta incluye SQL y Python porque el trabajo real de análisis no termina en el visual: empieza en la fuente y sigue en la automatización.

• Quieres entender de dónde sale el número, no solo mostrarlo.
• Necesitas consultar la base sin pedir un reporte nuevo cada semana.
• Buscas un perfil híbrido: análisis, modelado y algo de automatización.

Cada pieza

Qué cubre cada herramienta

La ruta

Temario de Análisis de Datos

La ficha del curso lo declara como dos niveles de 60 horas cada uno: básico-intermedio y avanzado. El programa completo son 120 horas y cada nivel se vende por separado.

En la práctica

Cómo se combinan en un proyecto

El flujo de trabajo que se practica en clase tiene cinco pasos. No es una receta rígida: en cada empresa cambia la fuente y el nivel de automatización, pero el orden ayuda a no construir un tablero sobre datos que nadie entiende.

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   Extraer

   Consultar la base con SQL o tomar un extracto. La pregunta de negocio define qué columnas y qué período se necesitan.

2. 2

   Limpiar

   Transformar en Power Query o en Pandas: tipos, nulos, duplicados y nombres consistentes.

3. 3

   Modelar

   Separar hechos y dimensiones, crear el calendario y definir las relaciones.

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   Medir

   Escribir las medidas DAX que responden a las preguntas de gerencia.

5. 5

   Publicar y automatizar

   Subir el tablero a Power BI Service y dejar en Python lo que se repite fuera de la herramienta.

Mercado

Salidas laborales de la ruta

La ficha declara tres categorías ocupacionales: Analista de Datos, Business Intelligence Analyst y Data Analyst. Son roles que combinan consulta, modelado y visualización, justo el centro de esta ruta.

No prometemos un cargo ni un sueldo. La ventaja de cubrir las tres herramientas es que puedes moverte entre la fuente y la entrega: no dependes de que alguien más te prepare el dato ni de que otro arme el tablero.

Formato

Cómo son las clases

Las clases son en vivo por Zoom, con ejercicios sobre bases y archivos de ejemplo. Cada nivel dura 60 horas y termina con un proyecto que integra las tres herramientas. Las grabaciones quedan en el campus y al completar recibes el certificado de ProgramBI.

No se exige experiencia previa en programación. Python parte desde los fundamentos y SQL desde la primera consulta; lo que sí ayuda es tener método para trabajar con archivos y planillas.

Valor

Cómo se compone el precio

La ruta completa se publica en la ficha de Análisis de Datos. Las fichas de SQL Server, Power BI y Python tienen su propio valor y también se venden por nivel. Todos los montos salen de la tabla de precios del sitio.

El pago se puede dividir en 3 cuotas sin interés. No hay un descuento de pack en esta página: pagas el valor publicado de la ruta o de la ficha individual que elijas.