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🟢SESIÓN I: ECOSISTEMA DIGITAL Y FUNDAMENTOS (3 horas)

1. Formato de Tabla
2. Formato condicional
3. Utilización de formatos condicionales
4. Utilización de segmentadores
5. Tablas dinámicas
6. Gráficos Dinámicos

🟢MÓDULO II: AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS CON MICROSOFT EXCEL (3 horas)

1. Flujo de datos para automatización de procesos con Excel
2. Power Query
3. Transformación de datos con Power Query
4. Power Pivot
5. Modelamiento de datos con Power Pivot
6. Tablas dinámicas con modelos de datos.

🟢SESIÓN III: INTRODUCCIÓN A POWER BI (3 horas)

1. Fundamentos del Power BI.
2. Instalación de Power BI Desktop
3. Extracción de Datos.
4. Funciones básicas con Power Query
5. Modelamiento de datos

🟢SESIÓN IV: VISUALIZACIÓN DE DATOS CON POWER BI (3 horas)

1. Configuración de Objetos visuales (Gráficos de línea, barras, columnas, circulares, tarjetas, segmentaciones de datos)
2. Personalización de Objetos visuales
3. Diseño de tableros de mando con principios de UX.
4. Medidas DAX básicas.

🟢SESIÓN V: INTRODUCCIÓN A MS SQL SERVER (3 horas)

1. Fundamentos de MS SQL Server
2. Instalación de MS SQL Server 2022
3. Creación de una base de datos
4. Creación de tablas
5. Carga de datos

🟢SESIÓN VI: MANTENIMIENTO, AGRUPAMIENTO Y AGREGACIÓN DE DATOS (3 horas)

1. La instrucción SELECT
2. Columnas calculadas
3. Uso de operadores
4. Estableciendo filtros en la instrucción select
5. Principales funciones
   I. Funciones de agregación
   II. Funciones de fecha y hora
   III. Funciones de conversión de datos
   IV. Funciones de cadena
   V. Funciones lógicas IF y CASE
   VI. La cláusula GROUP BY
6. Combinaciones o joins
   I. INNER JOIN
   II. LEFT OUTER JOIN
   III. RIGHT OUTER JOIN
   IV. FULL OUTER JOIN

🟢SESIÓN VII: INTRODUCCIÓN A PYTHON (3 horas)

1. Instalación de Python y Configuración del Entorno
2. Fundamentos de Programación en Python
3. Tipos de datos
4. Operadores
5. Estructuras de control condicionales
6. Definición y uso de funciones
7. Carga y Limpieza de Datos

🟢SESIÓN VIII: ANÁLISIS DE DATOS Y AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS CON PYTHON (3 horas)

1. Estadísticas descriptivas (Media, mediana, moda, deviación estándar)
2. Visualización de datos
3. Automatización de tareas con scripts de Python
4. Lectura y escritura automatizada de archivos
5. Automatización de procesos de limpieza de datos
6. Generación de reportes automáticos (Excel, PDF)

🟢SESIÓN IX: INTEGRACIÓN DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (3 horas)

1. Integración de Python con SQL
2. Integración de Python con Excel
3. Cargar Datos desde SQL a Power BI
4. Integración de Python en Power BI

🟢SESIÓN X: PROYECTO DE BUSINESS INTELLIGENCE (3 horas)

1. Parte 1: Preparación y modelado de datos.

🟢SESIÓN XI: PROYECTO DE BUSINESS INTELLIGENCE (3 horas)

1. Parte 2: Visualización, automatización y presentación.