📊 Capacitación empresarial a medida: online, in-company o híbrida.

Ofrecemos programas de formación diseñados para equipos que buscan potenciar sus capacidades en Análisis de Datos e Inteligencia de Negocios mediante el uso de herramientas líderes del mercado: R, Python, Power BI, SQL y Excel. Las capacitaciones pueden realizarse 100% online o in-company, adaptadas a las necesidades específicas de tu organización.

• 📌 Programas personalizados según el sector y los datos reales de tu empresa.
• 🧠 Formación práctica, enfocada en el análisis de datos, automatización de reportes y generación de dashboards.
• 🎯 Modalidad online en vivo o presencial en tu oficina (in-company).
• 📁 Material de clase, datasets y grabaciones disponibles para los participantes.
• ✅ Ideal para equipos de análisis, finanzas, marketing, RRHH, operaciones y más.

👨‍🏫 Capacitador

Nombre del Docente: Oscar González Frutos

Lic. en: Matemática Estadística FACEN - UNA.

MSc. en: Estadística Aplicada - Universidad de Granada, España (Becal).

Experiencia: Más de 10 años en Análisis de Datos y docencia en SQL, Excel, Power BI, R y Python.

Certificaciones: Certificate in Data Science con R - HarvardX (Harvard University - En Línea).

Pasión por enseñar: Comprometido en ayudarte a dominar habilidades clave y aplicarlas en proyectos reales.

Experiencia docente: Ha impartido capacitaciones en herramientas de análisis de datos en instituciones públicas como el BCP, Itaipú, DGEEC, MEC, FACEN, UNA, Ministerio de Desarrollo Social; y en empresas privadas como Automotor, Banco Familiar, Bancoop y Sueñolar.

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Análisis de Datos Modernos con EXCEL: Power Query y Power Pivot

Este curso está diseñado para adaptarse a tus necesidades. Se ofrece en modalidad sincrónica y asincrónica, lo que te permite participar en las clases en vivo o seguir las grabaciones a tu propio ritmo. Además, podrás completar las tareas y ejercicios cuando más te convenga.

Este curso está diseñado para capacitarte en el uso avanzado de Excel, incluyendo herramientas como Power Query y Power Pivot, para el análisis y la visualización de datos. Aprenderás a importar datos desde múltiples fuentes, transformarlos, modelarlos y crear informes dinámicos y dashboards interactivos.

👨‍🏫 Capacitador

Nombre del Docente: Oscar González Frutos

Lic. en: Matemática Estadística FACEN - UNA.

MSc. en: Estadística Aplicada - Universidad de Granada, España (Becal).

Experiencia: Más de 10 años en Análisis de Datos y docencia en SQL, Excel, Power BI, R y Python.

Certificaciones: Certificate in Data Science con R - HarvardX (Harvard University - En Línea).

Pasión por enseñar: Comprometido en ayudarte a dominar habilidades clave y aplicarlas en proyectos reales.

Experiencia docente: Ha impartido capacitaciones en herramientas de análisis de datos en instituciones públicas como el Banco Central del Paraguay (BCP), Itaipú Binacional, DGEEC, MEC, FACEN, UNA y el Ministerio de Desarrollo Social; y en organizaciones privadas como Automotor, Banco Familiar, Bancoop y Sueñolar.

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Power Query

Con Power Query, puede buscar orígenes de datos, realizar conexiones y, a continuación, dar forma a esos datos (por ejemplo, quitar una columna, cambiar un tipo de datos o combinar tablas) de maneras que se ajusten a sus necesidades. Después, puede cargar la consulta en Excel para crear gráficos e informes.

Hay cuatro fases principales para usar Power Query:

• Conectar: Importe y realice conexiones a datos en la nube, en un servicio o localmente.
• Transformar: Dé forma a los datos para satisfacer sus necesidades, mientras que el origen original permanece inalterado.
• Combinar: Integre datos desde varios orígenes para obtener una vista única de los datos.
• Cargar: Complete la consulta y guárdela en una hoja de cálculo o un modelo de datos.

Tema 1: Introducción y Preparación de Datos con Power Query

• Introducción a Power Query y su uso en el análisis de datos.
• Importación de datos desde TXT, CSV, Excel y bases de datos.
• Transformaciones básicas: limpieza, filtrado y ordenamiento de datos.
• Carga de datos procesados a Excel.

Power Pivot

Power Pivot es una herramienta de modelado de datos que permite integrar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, establecer relaciones entre ellos y crear cálculos avanzados utilizando DAX (Data Analysis Expressions). Con Power Pivot, puedes crear modelos de datos robustos y flexibles que mejoran el análisis y la visualización.

Las principales funcionalidades de Power Pivot incluyen:

• Integración de Datos: Importa datos de diferentes orígenes y combínalos en un modelo unificado.
• Relaciones entre Tablas: Crea relaciones entre múltiples tablas para realizar análisis complejos.
• Cálculos Avanzados: Utiliza medidas y columnas calculadas para obtener resultados personalizados con DAX.
• Optimización de Modelos: Simplifica y optimiza el modelo para mejorar el rendimiento en análisis y visualizaciones.

Tema 2: Modelado de Datos con Power Pivot

• Qué es Power Pivot y cómo usarlo para modelos de datos.
• Creación de relaciones entre tablas y jerarquías.
• Introducción a DAX: funciones básicas como SUM, AVERAGE y COUNT.
• Buenas prácticas para optimizar el modelo de datos.

Ejemplos de Dasboards creados en clase

Curso Completo de Report y Dashboard con Power BI

Este curso de Report y Dashboard con Power BI está diseñado para adaptarse a tus necesidades. Se ofrece en modalidad sincrónica y asincrónica, lo que te permite participar en las clases en vivo o seguir las grabaciones a tu propio ritmo.

¡No importa si eres principiante o ya tienes experiencia! Este curso está diseñado para ayudarte a mejorar tus habilidades de análisis de datos con Power BI.

🎯 ¿A quién va dirigido este curso?

• Profesionales de todas las áreas que necesitan analizar y visualizar datos para tomar mejores decisiones.
• Analistas, contadores, ingenieros, administradores y personal de recursos humanos, entre otros, que deseen optimizar sus reportes y automatizar procesos de análisis.
• Emprendedores y dueños de negocios que quieran entender el comportamiento de su empresa mediante indicadores visuales.
• Estudiantes y recién egresados que buscan adquirir una herramienta valiosa para el mercado laboral.
• Personas sin experiencia previa en Power BI, pero con conocimientos básicos de Excel y análisis de datos.

✅ Inscripción

Completá el formulario y reservá tu lugar.

📲 ¿Tenés dudas o querés más info?

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🎥 Solicitá una primera grabación por WhatsApp para probar la clase sin compromiso.

O escribinos a cicap2021@gmail.com

📅 Fecha de Capacitación online en Vivo:

• Fecha de inicio: Miércoles 12 de agosto de 2025.
• Horario: 19:30 a 21:30 hs.
• Clases en vivo por Zoom: 12, 13, 19, 20, 26, 27 de agosto y 2 de setiembre de 2025
• Día: Martes y Miércoles

📘 Nivel del Curso: ¡Desde Principiante hasta Avanzado!

Este curso está diseñado para llevarte paso a paso desde cero hasta dominar Power BI a nivel profesional. No se requieren conocimientos previos, ya que comenzamos con lo más básico y avanzamos gradualmente a técnicas de análisis de datos avanzadas.

• 🔰 Nivel Principiante: Ideal si nunca trabajaste con Power BI. Aprendé los conceptos fundamentales y familiarizate con el entorno de trabajo.
• ⚙️ Nivel Intermedio: Transformación y modelado de datos, creación de relaciones, uso de filtros y medidas.
• 🚀 Nivel Avanzado: DAX avanzado, inteligencia de tiempo, diseño de dashboards interactivos, visuales con IA y publicación en la nube.

🔹 MÓDULO 1: Introducción a Power Query y Power BI

• Qué es Power Query y Power BI: Diferencias entre Power Query (transformación de datos) y Power BI (visualización y análisis).
• Casos de uso de Power Query en Excel y Power BI: Aplicaciones y herramientas.
• Acceso a Power Query desde Power BI: Navegación y acceso directo.
• Navegación del entorno de Power BI: Panel de consultas, editor de informes.

🔹 MÓDULO 2: Importar y Conectar Datos en Power Query

• Importar datos desde: Archivos Excel, CSV, Bases de datos (SQL Server, Access), Web y APIs, Carpetas (consolidación de archivos).
• Opciones de carga: Solo conexión, tabla, y tabla dinámica.

🔹 MÓDULO 3: Transformaciones Básicas en Power Query

• Eliminar filas y columnas innecesarias: Suprime datos irrelevantes para simplificar el conjunto y facilitar el análisis.
• Cambiar tipos de datos: Establece el tipo correcto (texto, número, fecha, etc.) para evitar errores en cálculos y visualizaciones.
• Reordenar y renombrar columnas: Mejora la comprensión del dataset y adapta la estructura a los objetivos del análisis.
• Filtrar y ordenar registros: Aplica criterios de selección y ordenamiento para focalizar la información útil.
• Limpiar datos: Elimina espacios, caracteres innecesarios o errores comunes que afectan la integridad de los datos.
• Reemplazar valores: Sustituye datos erróneos, vacíos o estandariza formatos (como "SÍ"/"NO" → 1/0).
• Transformar columnas con funciones: Manipula fechas, textos y números con funciones integradas (como `Text.Upper`, `Date.Year`, etc.).
• Tratar errores y valores nulos: Detecta y corrige registros problemáticos para garantizar la consistencia del modelo.
• Eliminar duplicados: Conserva únicamente los registros únicos, previniendo sesgos en el análisis posterior.

🔹 MÓDULO 4: Modelado de Datos en Power BI

• Creación de relaciones entre tablas: Definición de relaciones uno-a-muchos y muchos-a-uno mediante claves primarias y foráneas.
• Normalización de datos: Reducción de redundancia mediante la separación de datos en tablas lógicas bien estructuradas.
• Uso de "Hechos" y "Dimensiones": Separación entre tablas de métricas (hechos) y descripciones (dimensiones), base del modelado analítico.
• Modelado en estrella (Star Schema): Diseño simple donde una tabla de hechos se conecta directamente a múltiples tablas de dimensiones, ideal para rendimiento y facilidad de uso en Power BI.
• Modelado en copo de nieve (Snowflake Schema): Variante del modelo estrella donde las dimensiones están normalizadas, lo que reduce duplicación pero aumenta la complejidad.
• Jerarquías personalizadas: Creación de estructuras jerárquicas en dimensiones (por ejemplo: Año → Trimestre → Mes → Día) para facilitar la navegación.
• Uso de calendario o tabla de fechas: Implementación de una tabla calendario para permitir análisis temporal correcto con funciones DAX como `YTD`, `MTD`, etc.
• Direccionalidad de relaciones y propagación de filtros: Control sobre cómo los filtros afectan distintas tablas del modelo (relaciones simples y bidireccionales).
• Modelado eficiente para rendimiento: Prácticas como evitar columnas no usadas, comprimir datos y limitar relaciones innecesarias.

🔹 MÓDULO 5: Transformaciones Avanzadas en Power Query

• Combinar consultas (Merge): Une dos tablas por columnas clave, como si hicieras un BUSCARV, pero más potente y visual.
• Anexar consultas (Append): Agrega los registros de una tabla debajo de otra, útil para consolidar archivos o meses distintos.
• Dividir columnas: Separa datos por delimitadores (coma, espacio, guion) o por número de caracteres.
• Pivot y Unpivot: Transforma datos de formato ancho a largo (y viceversa) para análisis más dinámico.
• Columnas condicionales: Crea nuevas columnas usando lógica tipo "si esto, entonces aquello", sin escribir fórmulas.
• Columnas desde ejemplo: Enseñá a Power Query lo que querés que devuelva con ejemplos manuales, y él genera la fórmula automáticamente.
• Anulación de dinamización: Convierte una tabla con encabezados como meses o años en una lista plana con valores más analizables.
• Orden personalizado: Ordená columnas con tus propios criterios (por ejemplo, días de la semana en orden correcto).
• Transformaciones rápidas con clic derecho: Accedé a funciones como duplicar, extraer, dividir o eliminar desde el menú contextual.
• Aplicación de múltiples pasos combinados: Apilá varias transformaciones sin necesidad de editar el código detrás.

🔹 MÓDULO 6: Buenas Prácticas y Optimización

• Optimización de consultas: Eliminar pasos innecesarios.
• Optimización del modelo en Power BI: Reducción de datos, eliminar columnas no utilizadas.
• Desempeño y diagnóstico: Uso del Performance Analyzer en Power BI.

🔹 MÓDULO 7: Visualización y Reportes en Power BI

• Crear visualizaciones interactivas: Gráficos, mapas, tablas, KPI.
• Aplicación de filtros y segmentaciones: Mejorar la interacción.
• Medidas DAX para análisis avanzados: Uso de DAX.
• Paneles interactivos y dinámicos: Filtros dinámicos y slicers.
• Visuales con Inteligencia Artificial: Uso del Árbol de Descomposición (Decomposition Tree) y Factores Clave (Key Influencers).
• Q&A con lenguaje natural: Generar visualizaciones preguntando en lenguaje natural con el panel de preguntas.
• Copiloto de Power BI (preview): Crear visualizaciones y medidas de forma automatizada con IA generativa.

🔹 MÓDULO 8: Proyecto Final

• Cargar datos de diferentes fuentes: Importación desde Excel, CSV, SQL Server y otras fuentes conectadas.
• Limpiar y transformar los datos: Uso de Power Query para preparar los datos de forma eficiente.
• Crear relaciones entre tablas: Establecer un modelo optimizado utilizando claves y jerarquías.
• Diseñar visualizaciones interactivas: Construcción de paneles con gráficos, KPIs, mapas y segmentadores.
• Aplicar inteligencia artificial: Incluir visuales de IA como Key Influencers, Decomposition Tree y Copiloto para análisis enriquecido.
• Publicar en Power BI Service: Subida del informe al entorno en la nube para compartirlo con usuarios o equipos.
• Compartir y colaborar: Configuración de permisos, actualizaciones automáticas y trabajo colaborativo desde la web.
• Informes vs Dashboards:
  • Informes: Archivos .pbix con múltiples páginas y visualizaciones creadas en Power BI Desktop. Son interactivos y editables.
  • Dashboards: Vistas unificadas de visualizaciones seleccionadas de uno o varios informes, creadas dentro de Power BI Service. Ideales para resúmenes ejecutivos.

💻 Costo del Curso Online

Pago al contado: 250.000 Gs (pago único). Incluye materiales, grabaciones y certificado.

🎉 ¡Descuento para grupos! Inscribite con amigos y accedé a precios especiales:

• 👨‍👩‍👧‍👦 2 personas: 200.000 Gs c/u
• 👨‍👩‍👧‍👦 3 o más personas: 150.000 Gs c/u

💳 Formas de Pago

Podés realizar el pago mediante alias, transferencia bancaria o tarjeta.

✅ Para confirmar tu inscripción, enviá tu comprobante al WhatsApp: 0983 352 932

✅ Metodología

• Clases en vivo a través de Zoom, facilitando la interacción directa con el instructor.
• Clases grabadas disponibles para consulta posterior.
• Actividades prácticas: Ejercicios y proyectos aplicados.
• Asesoramiento personalizado durante y después de las sesiones.

✅ Objetivos del Curso

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• 🎯 Objetivo general: Aprender a importar, transformar, combinar, y optimizar datos utilizando Power Query y Power BI para crear modelos de datos eficientes y dashboards interactivos que permitan un análisis avanzado y visualización efectiva de la información, asegurando una toma de decisiones rápida y precisa a través de reportes dinámicos y bien estructurados.

Modelo de Certificado

Ejemplos de Dasboards que aprenderás a crear

Plantillas vacías listas para usar

DAX Aplicado. Análisis de Datos con Power BI y Excel

Este curso avanzado de DAX con Power BI y Excel está diseñado para adaptarse a tus necesidades. Se ofrece en modalidad sincrónica y asincrónica, lo que te permite participar en las clases en vivo o acceder a las grabaciones para avanzar a tu propio ritmo. Además, podrás realizar los ejercicios y actividades prácticas en el horario que mejor se ajuste a tu disponibilidad.

✅ Inscripción

Completá el formulario y reservá tu lugar.

📲 ¿Tenés dudas o querés más info?

Escribinos ahora y recibí atención personalizada por WhatsApp.

O escribinos a cicap2021@gmail.com

✅ Metodología

• Clases en vivo a través de Zoom, facilitando la interacción directa con el instructor.
• Clases grabadas disponibles para consulta posterior.
• Actividades prácticas: Ejercicios y proyectos aplicados.
• Asesoramiento personalizado durante y después de las sesiones.

📅 Fecha de Capacitación en Vivo:

• Fechas: 26 de abril, 3, 10 y 17 de mayo de 2025.
• Día: Sábados
• Horario: 9:00 a 11:30 hs.

💰 Costo del Curso y Descuentos

Costo del Curso: 300.000 Gs (Pago Único). Incluye materiales, grabaciones y certificado.

🎉 ¡Descuento para grupos! Si te inscribís en grupo, obtenés un descuento especial. ¡Contactanos para más información!

• 2 personas: 250.000 Gs c/u
• 3 personas o más: 200.000 Gs c/u

✅ Formas de Pago

Transferencia o depósito bancario:

✅ Para confirmar tu inscripción, por favor envía el comprobante al siguiente número: 0983 352 932

🧩 Sesión 1 – Modelado de Datos y Fundamentos Avanzados de DAX

Objetivo: Diseñar un modelo robusto que optimice los análisis de la Empresa SA.

• Principios del modelado estrella y buenas prácticas
• Relación entre tablas (activa/inactiva) y su impacto en los cálculos
• Uso de USERELATIONSHIP, CROSSFILTER, TREATAS
• Modelos aplicados a datos de ventas, compras y operaciones
• Práctica: construir un modelo representando el flujo de ventas y entregas de Empresa SA

📈 Sesión 2 – Métricas Avanzadas para Análisis de Desempeño

Objetivo: Crear KPIs avanzados que apoyen la toma de decisiones en Empresa SA.

• Funciones de cálculo avanzadas: RANKX, DIVIDE, SUMX, VAR
• Medidas dinámicas: clientes TOP N, productos estrella, tasas de conversión
• Casos específicos: análisis de margen, rentabilidad por línea de producto
• Práctica: desarrollar un panel de rendimiento comercial

📆 Sesión 3 – Inteligencia de Tiempo y Contexto en DAX

Objetivo: Aplicar análisis temporales sofisticados para comparativos y tendencias.

• Construcción de calendarios y columnas de fecha personalizada
• Funciones de inteligencia de tiempo: SAMEPERIODLASTYEAR, DATESMTD, TOTALYTD, DATEADD
• Evaluación de contextos con CALCULATE, FILTER, ALL, REMOVEFILTERS
• Práctica: comparación YTD/LYTD, ventas acumuladas y rolling averages

⚙️ Sesión 4 – Casos Reales, Optimización y Buenas Prácticas

Objetivo: Aplicar lo aprendido a un caso real de Empresa SA, optimizando el desempeño del modelo.

• Análisis de desempeño con Performance Analyzer
• Limpieza y optimización de medidas (uso de VAR, simplificación de filtros)
• Proyecto final: análisis completo con datos reales/simulados de Empresa SA
  • Panel financiero
  • Panel de operaciones/logística
  • Panel de ventas y forecast
• Tips para compartir modelos entre Excel y Power BI

📁 Material Incluido:

• Archivos de práctica en Excel y Power BI
• Presentaciones en PDF por sesión
• Guía rápida de funciones DAX clave
• Proyecto final con retroalimentación
• Grabación de todas las sesiones en vivo

Dashboard en Power BI

Este curso de Dashboard en Power BI está diseñado para adaptarse a tus necesidades. Se ofrece en modalidad sincrónica y asincrónica, lo que te permite participar en las clases en vivo o seguir las grabaciones a tu propio ritmo.

🎯 ¿A quién va dirigido este curso?

• Profesionales de todas las áreas que necesitan analizar y visualizar datos para tomar mejores decisiones.
• Analistas, contadores, ingenieros, administradores y personal de recursos humanos, entre otros, que deseen optimizar sus reportes y automatizar procesos de análisis.
• Emprendedores y dueños de negocios que quieran entender el comportamiento de su empresa mediante indicadores visuales.
• Estudiantes y recién egresados que buscan adquirir una herramienta valiosa para el mercado laboral.
• Personas sin experiencia previa en Power BI, pero con conocimientos básicos de Excel y análisis de datos.

📊 ¿Querés crear un Dashboard como este?

En este curso aprenderás a construir dashboards interactivos como el que ves aquí: visuales profesionales, dinámicos y orientados a la toma de decisiones.

👉 Haz clic en la imagen para ver e interactuar con el dashboard en Power BI

✅ Inscripción

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💻 Costo del Curso Online

Pago al contado: 150.000 Gs (pago único). Incluye materiales, grabaciones y certificado.

💳 Formas de Pago

Podés realizar el pago mediante alias, transferencia bancaria o tarjeta.

✅ Para confirmar tu inscripción, enviá tu comprobante al WhatsApp: 0983 352 932

📅 Fecha de Capacitación online en Vivo:

• Horario: 19:30 a 21:30 hs.
• Clases: 17, 18, 21 y 24 de julio de 2025

✅ Metodología

• Clases en vivo a través de Zoom, facilitando la interacción directa con el instructor.
• Clases grabadas disponibles para consulta posterior.
• Actividades prácticas: Ejercicios y proyectos aplicados.
• Asesoramiento personalizado durante y después de las sesiones.

🟨 Clase 1 - Fundamentos y Conexión de Datos

• ¿Qué es Power BI?: Introducción breve a la herramienta y sus componentes (Desktop, Service, Mobile).
• Flujo de trabajo: Conectar, transformar, modelar, visualizar y compartir.
• Power BI Desktop: Vistas, cinta de opciones y entorno.
• Conexión a fuentes de datos: Excel, bases de datos, CSV, web, etc.
• Uso de Power Query: Limpieza, filtrado y transformación de datos inicial.

🟨 Clase 2 - Modelado de Datos Profesional

• Modelado de Datos: Crear relaciones entre tablas, claves primarias y foráneas.
• Modelo estrella vs copo de nieve: Cuándo usar cada uno, ventajas y rendimiento.
• Optimización: Quitar columnas innecesarias, jerarquías, formatos y propiedades de los campos.
• Tablas de calendario: Crear una tabla de fechas y establecer relaciones.
• Errores comunes: Resolver problemas de ambigüedad, relaciones múltiples y duplicadas.

🟨 Clase 3 - DAX para Dashboards

• Introducción a DAX: Columnas calculadas, medidas y tablas calculadas.
• Contexto de fila y filtro: Cómo afectan los resultados.
• Medidas útiles: Suma total, promedio dinámico, conteos, porcentaje del total.
• Inteligencia de tiempo: Acumulados, año anterior, comparativos temporales.
• Buenas prácticas: Nombres claros, comentarios, evitar errores comunes.

🟨 Clase 4 - Creación del Dashboard Final

• Visualizaciones: Gráficos más usados (barras, líneas, matriz, tarjetas, mapas).
• Segmentadores y paneles de filtros: Crear filtros interactivos.
• Diseño visual: Navegación con botones, orden y coherencia visual.
• Historias con datos: Marcadores, interacción entre páginas e informes.
• Publicación: Subida a Power BI Service, compartir y ver en móvil.

Tutorial de Instalación de Power BI Desktop

Modelo de Certificado

Ejemplos de Dasboards que aprenderás a crear

Plantillas vacías listas para usar

Este curso avanzado de DAX con Power BI y Excel está diseñado para adaptarse a tus necesidades. Se ofrece en modalidad sincrónica y asincrónica, lo que te permite participar en las clases en vivo o acceder a las grabaciones para avanzar a tu propio ritmo. Además, podrás realizar los ejercicios y actividades prácticas en el horario que mejor se ajuste a tu disponibilidad.

✅ Inscripción

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O escribinos a cicap2021@gmail.com

✅ Metodología

• Clases en vivo a través de Zoom, facilitando la interacción directa con el instructor.
• Clases grabadas disponibles para consulta posterior.
• Actividades prácticas: Ejercicios y proyectos aplicados.
• Asesoramiento personalizado durante y después de las sesiones.

📅 Fecha de Capacitación en Vivo:

• Fechas: 26 de abril, 3, 10 y 17 de mayo de 2025.
• Día: Sábados
• Horario: 9:00 a 11:30 hs.

💰 Costo del Curso y Descuentos

Costo del Curso: 300.000 Gs (Pago Único). Incluye materiales, grabaciones y certificado.

🎉 ¡Descuento para grupos! Si te inscribís en grupo, obtenés un descuento especial. ¡Contactanos para más información!

• 2 personas: 250.000 Gs c/u
• 3 personas o más: 200.000 Gs c/u

✅ Formas de Pago

Transferencia o depósito bancario:

✅ Para confirmar tu inscripción, por favor envía el comprobante al siguiente número: 0983 352 932

🧩 Sesión 1 – Modelado de Datos y Fundamentos Avanzados de DAX

Objetivo: Diseñar un modelo robusto que optimice los análisis de la Empresa SA.

• Principios del modelado estrella y buenas prácticas
• Relación entre tablas (activa/inactiva) y su impacto en los cálculos
• Uso de USERELATIONSHIP, CROSSFILTER, TREATAS
• Modelos aplicados a datos de ventas, compras y operaciones
• Práctica: construir un modelo representando el flujo de ventas y entregas de Empresa SA

📈 Sesión 2 – Métricas Avanzadas para Análisis de Desempeño

Objetivo: Crear KPIs avanzados que apoyen la toma de decisiones en Empresa SA.

• Funciones de cálculo avanzadas: RANKX, DIVIDE, SUMX, VAR
• Medidas dinámicas: clientes TOP N, productos estrella, tasas de conversión
• Casos específicos: análisis de margen, rentabilidad por línea de producto
• Práctica: desarrollar un panel de rendimiento comercial

📆 Sesión 3 – Inteligencia de Tiempo y Contexto en DAX

Objetivo: Aplicar análisis temporales sofisticados para comparativos y tendencias.

• Construcción de calendarios y columnas de fecha personalizada
• Funciones de inteligencia de tiempo: SAMEPERIODLASTYEAR, DATESMTD, TOTALYTD, DATEADD
• Evaluación de contextos con CALCULATE, FILTER, ALL, REMOVEFILTERS
• Práctica: comparación YTD/LYTD, ventas acumuladas y rolling averages

⚙️ Sesión 4 – Casos Reales, Optimización y Buenas Prácticas

Objetivo: Aplicar lo aprendido a un caso real de Empresa SA, optimizando el desempeño del modelo.

• Análisis de desempeño con Performance Analyzer
• Limpieza y optimización de medidas (uso de VAR, simplificación de filtros)
• Proyecto final: análisis completo con datos reales/simulados de Empresa SA
  • Panel financiero
  • Panel de operaciones/logística
  • Panel de ventas y forecast
• Tips para compartir modelos entre Excel y Power BI

📁 Material Incluido:

• Archivos de práctica en Excel y Power BI
• Presentaciones en PDF por sesión
• Guía rápida de funciones DAX clave
• Proyecto final con retroalimentación
• Grabación de todas las sesiones en vivo

El curso Data Pro: Ciencia de Datos e IA con Python y GitHub está diseñado para que domines el análisis de datos, la inteligencia artificial y el control de versiones. Aprenderás a trabajar con Python y sus bibliotecas clave para manipular datos, visualizarlos, aplicar modelos estadísticos y de IA, además de publicar tus resultados en la web mediante GitHub Pages. El curso se imparte en modalidad 100% online en vivo con acceso a grabaciones, adaptándose a tu disponibilidad de tiempo.

Es ideal tanto para quienes inician en la ciencia de datos como para profesionales que desean potenciar sus habilidades en análisis, visualización y automatización de proyectos de datos con Python y GitHub. ¡Construye tu portafolio profesional y destaca en el mundo laboral con Data Pro!

📲 ¿Tenés dudas o querés más info?

Escribinos ahora y recibí atención personalizada por WhatsApp.

O escribinos a cicap2021@gmail.com

✅ Fechas de Capacitación en Vivo

Las sesiones en vivo se llevarán a cabo en las siguientes fechas:

• 23 de agosto de 2025
• 30 de agosto de 2025
• 06 de setiembre de 2025
• 13 de setiembre de 2025

Días y Horarios: Sábados de 9.00 a 11.45hs

✅ Costo del Curso

Costo del Curso: 200.000 Gs (Pago Único). Incluye materiales, grabaciones y certificado.

🎉 ¡Descuento para grupos! Si te inscribes en grupo, obtén un descuento especial. ¡Contáctanos para más información!

💳 Formas de Pago

Podés realizar el pago mediante alias, transferencia bancaria o tarjeta.

✅ Para confirmar tu inscripción, enviá tu comprobante al WhatsApp: 0983 352 932

✅ Metodología

• Clases en vivo a través de Zoom, facilitando la interacción directa con el instructor.
• Clases grabadas disponibles para consulta posterior.
• Actividades prácticas: Ejercicios y proyectos aplicados.
• Asesoramiento personalizado durante y después de las sesiones.

Módulo 1: Entorno de trabajo y GitHub Copilot

Objetivo: Dejar listo el entorno de ciencia de datos y habilitar IA asistida en el editor.

• Instalación: Python 3.11+, VS Code, extensiones Python, Jupyter, GitHub Copilot y Copilot Chat.
• Git + GitHub: claves, configuración de usuario, git init, add, commit, push.
• Estructura base del repo: /datasets, /notebooks, /src, /docs, .gitignore, README.md.
• Copilot/Chat: cómo pedir snippets, refactor y explicación de código.

Práctica rápida: clonar repo base, crear notebook 00_setup.ipynb, verificar pandas y commit inicial.

Módulo 2: Python para análisis de datos

Objetivo: Dominar lo esencial para manipular datos con Python.

• Fundamentos: tipos, listas/dicts, funciones, comprensión de listas.
• pandas y numpy: carga (CSV/Excel/JSON), info(), describe().
• Limpieza: nulos, duplicados, tipos, renombrado, normalización de columnas.

Práctica rápida: importar un CSV, crear una función clean_df(df) y guardar a /data/processed.

Módulo 3: Visualización y dashboards interactivos

Objetivo: Comunicar insights con gráficos claros e interactivos.

• Exploratoria: matplotlib, seaborn (barras, líneas, boxplot, heatmap).
• Interactividad: plotly.express, componentes básicos de dashboard con plotly.
• Mapas: folium (capas y marcadores).
• Buenas prácticas: elección de gráfico, escalas, anotaciones y narrativa.

Práctica rápida: crear 3 visualizaciones clave (tendencia, ranking y correlación) y guardarlas en HTML.

Módulo 4: Git y colaboración

Objetivo: Adoptar flujo colaborativo profesional.

• Branching: feature/, fix/, release/.
• Pull Requests: descripción, checklist, code review con comentarios.
• Buenas prácticas: mensajes de commit, convención de nombres, .gitignore para notebooks/datos.
• Copilot Chat: revisión de diffs y sugerencias de refactor.

Práctica rápida: crear rama feature/eda, subir notebook de EDA y abrir un PR.

Módulo 5: Publicación web con GitHub Pages

Objetivo: Publicar análisis y resultados en una web navegable.

• Exportar notebooks a HTML con nbconvert.
• Estructura de publicación: carpeta /docs e índice.
• Activar Pages: configuración del repositorio (branch main + carpeta /docs).
• Automatización opcional: GitHub Actions para convertir y desplegar.

Práctica rápida: publicar el notebook de visualizaciones y verificar el enlace público.

Módulo 6: Proyecto integrador

Objetivo: Construir un mini-portafolio con un caso completo.

• Elección de dataset (ej.: ventas, Netflix, clima, fútbol, e-commerce).
• Pipeline: ingesta → limpieza → EDA → visualizaciones → conclusiones.
• Storytelling: hipótesis, hallazgos clave y recomendaciones.
• Entrega: repo ordenado + página en GitHub Pages.

Práctica rápida: definir 3 preguntas de negocio y responderlas con gráficos y texto.

Módulo 7: Modelos estadísticos e IA aplicada

Objetivo: Incorporar predicciones y técnicas de IA al flujo analítico.

• Estadística aplicada: correlaciones (Pearson/Spearman), pruebas simples, PCA.
• Modelos: regresión lineal y logística; árboles y bosques con scikit-learn.
• Métricas: RMSE/MAE (regresión), accuracy/precision/recall/F1 y matriz de confusión (clasificación).
• Asistencia con IA: usar Copilot/ChatGPT para generar, explicar y documentar pipelines.

Práctica rápida: entrenar un modelo sencillo (regresión o clasificación), evaluar métricas y agregar la sección “Predicción” al sitio de Pages.

SQL Server para Business Intelligence

✅ Costo del Curso

Costo del Curso: 350.000 Gs (Pago Único). Incluye materiales, grabaciones y certificado.

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• 2 personas: 250.000 Gs c/u
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Sección 1: Introducción

• ¿Qué es MySQL?
• Importancia de las bases de datos relacionales en el manejo de datos.
• Casos de uso de MySQL en la industria.
• Diferencias entre MySQL y otros motores de bases de datos.

Sección 2: Descarga e Instalación de MySQL Server

• Guía paso a paso para descargar MySQL Server.
• Instalación en Windows, Mac y Linux.
• Configuración inicial de MySQL Server.
• Resolución de errores comunes durante la instalación.

Sección 3: Desarrollo del Entorno de trabajo en MySQL Workbench

• Introducción a MySQL Workbench.
• Configuración de conexiones a bases de datos.
• Navegación por las herramientas principales de MySQL Workbench.
• Primeros pasos: Creación de una base de datos simple.

Sección 4: Desarrollo de nuestra Base de Datos, Tablas, Vistas, Procedimientos...

• Diseño y creación de bases de datos.
• Uso de comandos CREATE DATABASE y CREATE TABLE.
• Tipos de datos en MySQL (VARCHAR, INT, DATE, etc.).
• Creación de relaciones entre tablas: Claves primarias y foráneas.

Sección 5: Mantenimiento de datos a las tablas de MySQL

• Comandos básicos: INSERT, UPDATE, DELETE.
• Uso de transacciones para mantener la integridad de los datos.
• Exportación e importación de datos en MySQL.
• Resolución de conflictos y manejo de errores.

Sección 6: Operadores y Funciones

• Operadores aritméticos, de comparación y lógicos.
• Funciones de agregación: SUM(), AVG(), COUNT(), etc.
• Funciones de texto: CONCAT(), SUBSTRING(), etc.
• Funciones de fecha y hora: NOW(), DATE_FORMAT(), etc.

Sección 7: Creación de Vistas

• ¿Qué son las vistas en MySQL?
• Creación y administración de vistas con CREATE VIEW.
• Ventajas y limitaciones del uso de vistas.
• Ejemplos prácticos de vistas en escenarios reales.

Sección 8: Trabajaremos con mayor detalle la Sentencia SQL SELECT

• Uso avanzado de SELECT: Filtrados con WHERE.
• Ordenación de resultados con ORDER BY.
• Agrupación de datos con GROUP BY.
• Subconsultas y combinaciones (JOIN).

Sección 9: Procedimientos Almacenados

• Introducción a los procedimientos almacenados.
• Creación y ejecución de procedimientos con CREATE PROCEDURE.
• Uso de parámetros en procedimientos.
• Casos prácticos de automatización de tareas.

Sección 10: Funciones

• Diferencia entre funciones y procedimientos almacenados.
• Creación de funciones definidas por el usuario.
• Ejemplos de funciones personalizadas para cálculos específicos.
• Mejores prácticas en el uso de funciones.

Sección 11: Triggers

• ¿Qué son los triggers en MySQL?
• Creación de triggers con CREATE TRIGGER.
• Tipos de triggers: BEFORE y AFTER.
• Aplicaciones prácticas de triggers en el manejo de datos.

👨‍🏫 Capacitador

Nombre del Docente: Oscar González Frutos

Lic. en: Matemática Estadística FACEN - UNA.

MSc. en: Estadística Aplicada - Universidad de Granada, España (Becal).

Experiencia: Más de 10 años en Análisis de Datos y docencia en SQL, Excel, Power BI, R y Python.

Certificaciones: Certificate in Data Science con R - HarvardX (Harvard University - En Línea).

Pasión por enseñar: Comprometido en ayudarte a dominar habilidades clave y aplicarlas en proyectos reales.

Experiencia docente: Ha impartido capacitaciones en herramientas de análisis de datos en instituciones públicas como el Banco Central del Paraguay (BCP), Itaipú Binacional, DGEEC, MEC, FACEN, UNA y el Ministerio de Desarrollo Social; y en organizaciones privadas como Automotor, Banco Familiar, Bancoop y Sueñolar.

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