Curso de Análisis de datos en El Salvador: SQL, Power BI y Python en vivo

En pocas palabras: el curso de Análisis de datos de ProgramBI para El Salvador es un programa en vivo por Zoom de 60 horas por nivel, con 20 horas de SQL Server, 20 de Power BI y 20 de Python, para aprender el oficio completo de analista: sacar datos de una base, modelarlos en tableros y analizarlos con código. El nivel básico-intermedio arranca el lunes 23 de noviembre de 2026, con clases lunes y miércoles de 16:30 a 18:30, hora de El Salvador. Precio: $179.00.

Hay dos niveles de 60 horas —básico-intermedio y avanzado— en la misma ficha, grabaciones de por vida en el campus, certificado digital y un proyecto final con datos reales. Cada módulo incluye apoyo de inteligencia artificial para escribir consultas, medidas y scripts. Información revisada en la ficha el 4 de noviembre de 2026.

¿Qué hace un analista de datos?

Un analista de datos responde preguntas de negocio con evidencia. ¿Por qué bajaron las ventas en la zona oriental? ¿Qué clientes dejaron de comprar? ¿Cuánto cuesta realmente atender un pedido? Para contestar necesita tres habilidades:

1. Extraer la información correcta desde las bases de datos de la empresa, con SQL.
2. Modelar y mostrar esa información en tableros que la gerencia entienda, con Power BI.
3. Limpiar y explorar lo que Excel ya no aguanta, con Python y Pandas.

El curso está organizado exactamente alrededor de esas tres piezas. La ficha lo recomienda para perfiles administrativos, financieros, comerciales, ingenieros y analistas que buscan dominar el ciclo completo del dato.

El programa del nivel básico-intermedio

SQL Server — 20 horas: consultas y agregaciones

• Recuperación de datos con SELECT, TOP y WHERE.
• Operadores lógicos AND/OR y funciones de fecha como MONTH y YEAR.
• Cruces de tablas: INNER, LEFT, RIGHT y FULL JOIN.
• GROUP BY, HAVING, funciones de agregación y ORDER BY.
• Vistas de valorización y consolidados por departamento.
• IA para generar y revisar consultas.

Power BI — 20 horas: tableros y DAX inicial

• Entorno, instalaciones y cuentas.
• Power Query: importación desde Excel, SQL y APIs; limpieza y columnas a medida.
• Visualizaciones de barras, líneas, mapas y KPIs.
• Unpivot Columns y títulos dinámicos con SELECTEDVALUE.
• Publicación con roles y seguridad organizacional.
• IA en el informe: Q&A en lenguaje natural y Smart Narratives.

Python — 20 horas: Pandas y visualización

• Variables, tipos de datos, control de flujo, listas, tuplas y diccionarios.
• DataFrames desde Excel y exploración tabular.
• Groupby y agregaciones múltiples.
• Limpieza de columnas, tipos y fechas de transacciones.
• Matplotlib y Seaborn para reportes.
• IA para generar scripts y automatizar reportes.

Cómo encajan las tres herramientas

Piensa en un caso típico de una empresa de consumo masivo en El Salvador. Las ventas están en una base SQL Server del sistema de facturación. Con una consulta, sacas ventas por cliente, producto y mes, ya agrupadas. Esa consulta alimenta Power BI, donde construyes el tablero comercial con filtros por zona y vendedor. Y cuando aparece una pregunta más compleja —por ejemplo, qué clientes muestran una caída sostenida en su frecuencia de compra—, la exploras con Python, que maneja miles de filas sin trabarse y te deja graficar tendencias en pocas líneas.

Un día en la vida de un analista

8:00. Llega un correo de la gerencia comercial: "¿por qué bajaron las ventas de la zona paracentral la semana pasada?". El analista no abre veinte archivos: ejecuta una consulta SQL que trae ventas por zona, producto y día, y la compara con la semana anterior.

9:30. Encuentra que la caída se concentra en dos productos y en tres clientes grandes. Lo confirma en el tablero de Power BI, filtrando por zona, y ve que esos clientes no hicieron su pedido habitual.

11:00. Para entender si es algo puntual o una tendencia, carga en Python el historial de pedidos de esos clientes y grafica su frecuencia de compra de los últimos meses.

14:00. Prepara una respuesta breve con tres gráficos y una recomendación: llamar a los clientes y revisar si hubo un problema de abastecimiento.

Ese flujo —SQL para extraer, Power BI para ver, Python para profundizar— es lo que practicas en las 60 horas. La diferencia entre un analista que tarda dos días y uno que responde antes del almuerzo no está en el talento, sino en dominar las herramientas y tener un método.

Qué preguntas podrás responder al terminar

• ¿Qué productos, clientes o sucursales explican la mayor parte de las ventas?
• ¿Cómo evolucionan los indicadores mes a mes y qué meses se salen de lo normal?
• ¿Qué registros tienen errores o datos faltantes antes de presentarlos?
• ¿Qué segmentos de clientes crecen y cuáles se están perdiendo?

Mini ejemplo en SQL

SELECT c.Zona, YEAR(f.Fecha) AS Anio, MONTH(f.Fecha) AS Mes, SUM(f.Total) AS Ventas
FROM Facturas f
INNER JOIN Clientes c ON f.IdCliente = c.IdCliente
GROUP BY c.Zona, YEAR(f.Fecha), MONTH(f.Fecha)
HAVING SUM(f.Total) > 0
ORDER BY c.Zona, Anio, Mes;

Una consulta así, que en el curso aprendes a escribir y a revisar con ayuda de IA, reemplaza horas de tablas dinámicas.

¿Básico-intermedio o avanzado?

Si nunca escribiste una consulta SQL, empieza por el básico-intermedio.

Proyecto final

El curso termina con un proyecto con datos reales. La idea es que salgas con algo que puedas mostrar en una entrevista o a tu jefatura: una consulta SQL bien escrita, un tablero de Power BI con su modelo y un notebook de Python con un análisis exploratorio, todo sobre el mismo problema de negocio. Elige un tema que conozcas —ventas, inventario, cobranza, recursos humanos— y te será más fácil hacer buenas preguntas.

Cómo aprovecharlo al máximo

• Practica entre clases. Dos sesiones por semana rinden mucho más si dedicas un rato a repetir lo visto.
• Trae tus casos. Los ejemplos propios, sin datos sensibles, aceleran el aprendizaje.
• Usa la IA con criterio. Te ayuda a escribir la primera versión de una consulta o script; tú la revisas y la entiendes.
• Revisa las grabaciones. Quedan en el campus de por vida, ideales para repasar antes del proyecto.

Errores frecuentes de quien empieza

• Querer aprender Python antes de entender bien las tablas y las relaciones.
• Copiar consultas de internet sin saber qué hace cada JOIN.
• Hacer dashboards con veinte gráficos en vez de cinco indicadores claros.
• No documentar de dónde sale cada número.
• Confiar ciegamente en el código que genera la IA.

Rutas relacionadas

• Si solo necesitas tableros, revisa la guía para aprender Power BI en El Salvador y el curso de Power BI.
• Para profundizar en bases de datos, el curso de SQL Server.
• Para programación aplicada, el curso de Python.

Datos del curso

• Inicio: lunes 23 de noviembre de 2026.
• Días y horario: lunes y miércoles, 16:30 a 18:30, hora de El Salvador.
• Duración: 60 horas por nivel.
• 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: $179.00. Puedes pagar en 3 cuotas sin interés.