Programa de Data Analyst

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a dominar las herramientas y los lenguajes que usan los analistas de datos: Tableau, Power BI, Qlik, SQL… y el único que te prepara para certificarte en PowerBI.

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Flexibilidad total

Compagina tu vida con tu trabajo. Convertirse en un Analista de Datos te ofrece la posibilidad de trabajar de manera remota o desde casa.

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Carrera con grandes oportunidades

Estás ante una carrera en continuo crecimiento . Como Data Analyst en un mundo en continua evolución tecnológica, tu papel puede ser crucial. La analítica de datos es clave para las empresas en su toma de decisiones estratégicas.

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Estoy muy feliz de anunciar que a finales de este mes estaré iniciando el Data Analytics Bootcamp de ThePower Business School. 😃

Considero que es un salto importante en mi carrera profesional, que se produce después de haber descubierto el maravilloso mundo del Análisis de Datos a través de mi Máster en Gestión Deportiva. 💻 ✔
Sthefano Rivero
Data Analyst | Master in Big Data & Analytics
Este es mi primer proyecto #PowerBI para el másterPower.
Este es un nuevo capítulo muy emocionante para mí.

Ahora estoy abierta a unirme a una nueva empresa como Analista de Datos Junior.
Raminta Leonaitė
Data Analyst| Master's Degree in Data
Comparto un Dashboard de una práctica del prework de data & analytics de thePower que me sirvió mucho para seguir aprendiendo y reforzando mis habilidades con #PowerBI 💪 .
Ignacio A.
Data Analyst
Gracias al bootcamp en Data & Analytics de thePower me estoy formando en todos los conceptos y habilidades que un #DataAnalyst debe dominar en Power BI: transformaciones en Power Query, modelado de datos, medidas con DAX, parámetros, buenas prácticas de BI o visualizaciones dinámicas. Sin embargo, esto es sólo el comienzo.
Juan José M.
Data Analyst| Máster en Industria Farmacéutica

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Plan de estudios

Con la carrera en análisis de datos, aprenderás a convertir datos en información valiosa para que el negocio tome las mejores decisiones.

PREWORK

El prework del programa más completo del mercado

Pre-Work

Esta sección da la bienvenida a los estudiantes, explicando la estructura del curso, los objetivos y las expectativas a lo largo del programa. Proporciona una visión general de lo que se espera y cómo aprovechar al máximo el curso.

Introducción al curso
Objetivos y expectativas

¿Qué vamos a aprender en Data Analytics?

Esta sección proporciona una visión general de los temas que se cubrirán en el curso de Data Analytics, destacando la importancia del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales y científicas.
el curso.

Visión general del curso de Data Analytics

Objetivos de aprendizaje
Importancia del análisis de datos

Conceptos Data (Datos, Información y Conocimiento)

Este módulo introduce los conceptos fundamentales de datos, información y conocimiento, explicando cómo se transforman los datos en información útil y conocimiento aplicable.

Definición y diferencias entre datos, información y conocimiento

Ciclo de vida de los datos
Importancia de la calidad de los datos

Tipos de analítica

En este módulo, los estudiantes aprenderán sobre los diferentes tipos de análisis de datos y sus aplicaciones, proporcionando una comprensión integral de cómo se puede utilizar la analítica para resolver problemas empresariales.

Analítica descriptiva

Analítica diagnóstica
Analítica predictiva
Analítica prescriptiva

Roles

Este módulo explora los diversos roles dentro del campo del análisis de datos, desde analistas hasta científicos de datos, y las habilidades y responsabilidades asociadas con cada uno.

Diferentes roles en el campo del análisis de datosAnalítica diagnóstica
Responsabilidades y habilidades requeridas para cada rol
Trayectorias profesionales en data analytics

Gobierno del dato

Este módulo destaca la importancia del gobierno de datos, explicando cómo las políticas y prácticas adecuadas pueden mejorar la calidad, seguridad y utilización de los datos en una organización.

Importancia del gobierno de datos
Políticas y prácticas de gobierno de datos
Impacto del gobierno de datos en la calidad y seguridad de los datos

Conceptos de programación

Este módulo cubre los conceptos básicos de la programación, proporcionando una base sólida para aprender lenguajes de programación específicos como Python.

Introducción a la programación
Fundamentos de algoritmos y estructuras de datos
Conceptos básicos de lógica de programación

Introducción a Python

Este módulo introduce a los estudiantes en Python, un lenguaje de programación popular y versátil en el campo del análisis de datos. Los estudiantes aprenderán la sintaxis básica y cómo utilizar Python para manejar y analizar datos.

Fundamentos de Python
Sintaxis básica y estructuras de control
Manejo de datos con Python

Pre-Work
Esta sección da la bienvenida a los estudiantes, explicando la estructura del curso, los objetivos y las expectativas a lo largo del programa. Proporciona una visión general de lo que se espera y cómo aprovechar al máximo el curso.
- Introducción al curso
- Objetivos y expectativas
¿Qué vamos a aprender en Data Analytics?
Esta sección proporciona una visión general de los temas que se cubrirán en el curso de Data Analytics, destacando la importancia del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales y científicas.
el curso.
- Visión general del curso de Data Analytics
- Objetivos de aprendizaje
- Importancia del análisis de datos
Conceptos Data (Datos, Información y Conocimiento)
Este módulo introduce los conceptos fundamentales de datos, información y conocimiento, explicando cómo se transforman los datos en información útil y conocimiento aplicable.
- Definición y diferencias entre datos, información y conocimiento
- Ciclo de vida de los datos
- Importancia de la calidad de los datos
Tipos de analítica
En este módulo, los estudiantes aprenderán sobre los diferentes tipos de análisis de datos y sus aplicaciones, proporcionando una comprensión integral de cómo se puede utilizar la analítica para resolver problemas empresariales.
- Analítica descriptiva
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Roles
Este módulo explora los diversos roles dentro del campo del análisis de datos, desde analistas hasta científicos de datos, y las habilidades y responsabilidades asociadas con cada uno.
- Diferentes roles en el campo del análisis de datosAnalítica diagnóstica
- Responsabilidades y habilidades requeridas para cada rol
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Gobierno del dato
Este módulo destaca la importancia del gobierno de datos, explicando cómo las políticas y prácticas adecuadas pueden mejorar la calidad, seguridad y utilización de los datos en una organización.
- Importancia del gobierno de datos
- Políticas y prácticas de gobierno de datos
- Impacto del gobierno de datos en la calidad y seguridad de los datos
Conceptos de programación
Este módulo cubre los conceptos básicos de la programación, proporcionando una base sólida para aprender lenguajes de programación específicos como Python.
- Introducción a la programación
- Fundamentos de algoritmos y estructuras de datos
- Conceptos básicos de lógica de programación
Introducción a Python
Este módulo introduce a los estudiantes en Python, un lenguaje de programación popular y versátil en el campo del análisis de datos. Los estudiantes aprenderán la sintaxis básica y cómo utilizar Python para manejar y analizar datos.
- Fundamentos de Python
- Sintaxis básica y estructuras de control
- Manejo de datos con Python

Parte troncal

Esto es lo que aprenderás en la parte troncal del programa, y lo que te convertirá en un Data Analyst:

Conceptos del Data Analytics

Módulo 0

Este módulo proporciona una base sólida en los conceptos fundamentales del análisis de datos. Los estudiantes aprenderán sobre los diferentes tipos y fuentes de datos, el ciclo de vida del análisis de datos, y la estadística aplicada. Además, se presentarán las herramientas y tecnologías más utilizadas en la industria.

Introducción al análisis de datos
Tipos de datos y fuentes de datos
Ciclo de vida del análisis de datos
Estadística aplicada a Data Analytics
Herramientas y tecnologías comunes

Excel (Interfaz 2020)

Módulo 1

Este módulo enseña los fundamentos de Excel, una herramienta esencial para cualquier analista de datos. Los estudiantes aprenderán a utilizar fórmulas y funciones básicas, crear tablas dinámicas, y analizar datos mediante gráficos y filtros avanzados.

Fundamentos de Excel

Fórmulas y funciones básicas
Tablas dinámicas
Análisis de datos con gráficos
Uso de filtros y segmentación de datos

Dashboards Excel

Módulo 2

En este módulo, los estudiantes aprenderán a diseñar y estructurar Dashboards efectivos en Excel. Se cubrirán técnicas avanzadas de visualización de datos, la definición y seguimiento de KPI's y métricas, y cómo agregar interactividad a los Dashboards para una mejor toma de decisiones.

Introducción a los Dashboards

Diseño y estructuración de Dashboards
Utilización de gráficos avanzados
KPI's y métricas
Interactividad en Dashboards

SQL

Módulo 3

Este módulo se centra en los fundamentos de las bases de datos y SQL, el lenguaje estándar para la gestión de bases de datos relacionales. Los estudiantes aprenderán a realizar consultas básicas, filtrar y ordenar datos, y trabajar con relaciones entre tablas mediante joins y subconsultas.

Fundamentos de bases de datos

Introducción a SQL
Consultas básicas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
Filtrado y ordenación de datos
Joins y relaciones entre tablas
Subconsultas y funciones agregadas

Python for Data & Analytics

Módulo 4

En este módulo, los estudiantes serán introducidos a Python y Jupyter Notebooks, herramientas esenciales para el análisis de datos. Aprenderán a utilizar librerías como Pandas y NumPy para manipular datos, y Matplotlib y Seaborn para visualizar datos. Además, realizarán análisis exploratorios de datos para obtener insights significativos.

Introducción a Python
Introducción a Jupyter Notebooks
Librerías esenciales para análisis de datos (Pandas, NumPy)
Conexión a diversas fuentes de datos
Limpieza y manipulación de datos
Visualización de datos con Matplotlib, Plotlib Express, Seaborn
Análisis exploratorio de datos (EDA)

Power BI

Módulo 5

Este módulo enseña a los estudiantes cómo utilizar Power BI, una herramienta poderosa para la visualización de datos y la creación de Dashboards interactivos. Los estudiantes aprenderán a conectar Power BI a diversas fuentes de datos, modelar datos, y diseñar visualizaciones y Dashboards efectivos. También se cubrirá cómo compartir y publicar informes.

Introducción a Power BI
Conexión a diversas fuentes de datos
Modelado de datos
Creación de visualizaciones interactivas
Creación de visualizaciones interactivas
Diseño de Dashboards en Power BI
Compartir y publicar informes

Data Strategy

Módulo 6

Este módulo cubre la creación y gestión de una estrategia de datos en una organización. Los estudiantes aprenderán a desarrollar estrategias efectivas para la gestión y el uso de datos, implementando gobernanza y asegurando la calidad y privacidad de los datos.

Importancia de la estrategia de datos en las organizaciones
Desarrollo de una estrategia de datos efectiva
Implementación de gobernanza de datos
Gestión de calidad de datos
Ética y privacidad de datos

Data Science & AI Basics

Módulo 7

Este módulo introduce los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Los estudiantes aprenderán sobre algoritmos y modelos básicos de machine learning y cómo aplicar técnicas de AI en situaciones empresariales reales.

Introducción a la ciencia de datos
Fundamentos de inteligencia artificial
Algoritmos y modelos básicos de machine learning
Herramientas y tecnologías de data science y AI

R (Opcional)

Módulo 8

Este módulo introduce a los estudiantes al lenguaje de programación R, una herramienta poderosa para el análisis de datos. Se cubrirán los conceptos básicos de R, incluyendo la manipulación de datos, el análisis estadístico y el uso de RStudio como entorno de desarrollo.

Introducción a R y RStudio
Fundamentos de programación en R
Manejo de datos con R
Análisis estadístico con R
Manipulación y transformación de datos

R (Opcional)

Módulo 9

Este módulo se centra en la creación de visualizaciones de datos con R, utilizando bibliotecas y herramientas interactivas. Los estudiantes aprenderán a crear gráficos informativos y atractivos para comunicar sus análisis de manera efectiva.

Introducción a la visualización de datos en R
Creación de gráficos básicos
Visualizaciones avanzadas y personalización de gráficos

Conceptos del Data Analytics
Módulo 0
Este módulo proporciona una base sólida en los conceptos fundamentales del análisis de datos. Los estudiantes aprenderán sobre los diferentes tipos y fuentes de datos, el ciclo de vida del análisis de datos, y la estadística aplicada. Además, se presentarán las herramientas y tecnologías más utilizadas en la industria.
- Introducción al análisis de datos
- Tipos de datos y fuentes de datos
- Ciclo de vida del análisis de datos
- Estadística aplicada a Data Analytics
- Herramientas y tecnologías comunes
Excel (Interfaz 2020)
Módulo 1
Este módulo enseña los fundamentos de Excel, una herramienta esencial para cualquier analista de datos. Los estudiantes aprenderán a utilizar fórmulas y funciones básicas, crear tablas dinámicas, y analizar datos mediante gráficos y filtros avanzados.
- Fundamentos de Excel
- Fórmulas y funciones básicas
- Tablas dinámicas
- Análisis de datos con gráficos
- Uso de filtros y segmentación de datos
Dashboards Excel
Módulo 2
En este módulo, los estudiantes aprenderán a diseñar y estructurar Dashboards efectivos en Excel. Se cubrirán técnicas avanzadas de visualización de datos, la definición y seguimiento de KPI's y métricas, y cómo agregar interactividad a los Dashboards para una mejor toma de decisiones.
- Introducción a los Dashboards
- Diseño y estructuración de Dashboards
- Utilización de gráficos avanzados
- KPI's y métricas
- Interactividad en Dashboards
SQL
Módulo 3
Este módulo se centra en los fundamentos de las bases de datos y SQL, el lenguaje estándar para la gestión de bases de datos relacionales. Los estudiantes aprenderán a realizar consultas básicas, filtrar y ordenar datos, y trabajar con relaciones entre tablas mediante joins y subconsultas.
- Fundamentos de bases de datos
- Introducción a SQL
- Consultas básicas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
- Filtrado y ordenación de datos
- Joins y relaciones entre tablas
- Subconsultas y funciones agregadas
Python for Data & Analytics
Módulo 4
En este módulo, los estudiantes serán introducidos a Python y Jupyter Notebooks, herramientas esenciales para el análisis de datos. Aprenderán a utilizar librerías como Pandas y NumPy para manipular datos, y Matplotlib y Seaborn para visualizar datos. Además, realizarán análisis exploratorios de datos para obtener insights significativos.
- Introducción a Python
- Introducción a Jupyter Notebooks
- Librerías esenciales para análisis de datos (Pandas, NumPy)
- Conexión a diversas fuentes de datos
- Limpieza y manipulación de datos
- Visualización de datos con Matplotlib, Plotlib Express, Seaborn
- Análisis exploratorio de datos (EDA)
Power BI
Módulo 5
Este módulo enseña a los estudiantes cómo utilizar Power BI, una herramienta poderosa para la visualización de datos y la creación de Dashboards interactivos. Los estudiantes aprenderán a conectar Power BI a diversas fuentes de datos, modelar datos, y diseñar visualizaciones y Dashboards efectivos. También se cubrirá cómo compartir y publicar informes.
- Introducción a Power BI
- Conexión a diversas fuentes de datos
- Modelado de datos
- Creación de visualizaciones interactivas
- Creación de visualizaciones interactivas
- Diseño de Dashboards en Power BI
- Compartir y publicar informes
Data Strategy
Módulo 6
Este módulo cubre la creación y gestión de una estrategia de datos en una organización. Los estudiantes aprenderán a desarrollar estrategias efectivas para la gestión y el uso de datos, implementando gobernanza y asegurando la calidad y privacidad de los datos.
- Importancia de la estrategia de datos en las organizaciones
- Desarrollo de una estrategia de datos efectiva
- Implementación de gobernanza de datos
- Gestión de calidad de datos
- Ética y privacidad de datos
Data Science & AI Basics
Módulo 7
Este módulo introduce los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Los estudiantes aprenderán sobre algoritmos y modelos básicos de machine learning y cómo aplicar técnicas de AI en situaciones empresariales reales.
- Introducción a la ciencia de datos
- Fundamentos de inteligencia artificial
- Algoritmos y modelos básicos de machine learning
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Módulo 8
Este módulo introduce a los estudiantes al lenguaje de programación R, una herramienta poderosa para el análisis de datos. Se cubrirán los conceptos básicos de R, incluyendo la manipulación de datos, el análisis estadístico y el uso de RStudio como entorno de desarrollo.
- Introducción a R y RStudio
- Fundamentos de programación en R
- Manejo de datos con R
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Este módulo se centra en la creación de visualizaciones de datos con R, utilizando bibliotecas y herramientas interactivas. Los estudiantes aprenderán a crear gráficos informativos y atractivos para comunicar sus análisis de manera efectiva.
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¿Tienes dudas?

¿Por qué estudiar Data Analytics?

¡Estamos en la era del dato! Día a día generamos MILLONES de datos, ya sea comprando online, accediendo a tu historia clínica por internet, usando GoogleMaps…

Y las empresas andan en busca y captura de esos datos, pues son valiosísimos para tomar las mejores decisiones, diseñar las mejores estrategias…

Pero claro, no basta con tener una base de datos completa… También es necesario tener a alguien capaz de interpretar estos datos. ¡Y ahí es donde el Data Analyst entra en acción!

Pues es quien recopila, limpia e interpreta esos millones de datos, indescifrables para la mayoría.

Sí, es la era del dato, pero las personas capaces de descifrar toda esa información escasea… Si estudias para ser un Data Analyst te comerás el mundo y las empresas se pelearán por ti.

¿Qué es y qué hace un data analyst?

Un analista de datos (data analyst) es un profesional que se encarga de recolectar, procesar y realizar análisis estadísticos de datos. Su objetivo es convertir datos en información útil, para que ayude a las organizaciones a tomar las mejores decisiones.

¿Qué habilidades necesita un analista de datos?

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.

Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico
Habilidades Analíticas: Análisis de Datos, resolución de problemas, pensamiento crítico.

Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.

Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico
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Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

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Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

Un analista de datos necesita tener una combinación de habilidades tanto sean técnicas, analíticas como de comunicación.

Habilidades Técnicas: Lenguajes de Programación (SQL, Python, R,Tableu, Power BI, Excel), manejo de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), análisis Estadístico
Habilidades Analíticas: Análisis de Datos, resolución de problemas, pensamiento crítico.

Habilidades de comunicación: Comunicación escrita y verba, colaboración y trabajo en equipo.

¿Cuáles son las herramientas más utilizadas en Data Analytics?

En el campo del análisis de datos, se utilizan diversas herramientas para la recolección, limpieza, análisis, visualización y presentación de datos. Aquí les dejamos el listado de las más utilizadas:

Herramientas de programación y análisis: Python, R
Herramientas de bases de datos: SQL
Herramientas de visualización de Datos: Tablet, Qlik, Power Bi, Matplotlib y Seaborn.
Herramientas de Hoja de Cálculo: Excel.
Herramientas de Big Data: Apache Hadoop, Apache Spark.

¿En qué se diferencia un Data Analyst, de un Scientist y de un Engineer?

Un Data Analyst no es el único profesional que trabaja con los datos… Existen también el Data Scientist y el Data Engineer, aunque no cumplen exactamente las mismas funciones.

El Data Engineer es la persona encargada de desarrollar programas y gestionar bases de datos para que estos sean legibles… Es como si tradujera toda una información indescifrable para que el resto de mortales la comprendamos. Afronta un gran volumen de información.

Por su lado, el Data Scientist extrae el conocimiento a partir de estos datos a través de fórmulas matemáticas y estadísticas para proyectarse al futuro.  Y, con toda esta información, el Data Analyst estudia y busca respuestas que puedan ser útiles para el negocio.

¿Qué cobra un analista de datos?

Como en todas las profesiones, el salario de un Data Analyst dependerá de su experiencia. Pero, por lo general, un perfil junior podría cobrar 25.000€ anuales que podrían llegar a ser 40.000€ al convertirse en un perfil senior. Si nos vamos a otros países podemos encontrar cifras como unos 56.000€ en Reino Unido o 46.000€ en Francia.

¿Qué salidas profesionales tiene un Data Analyst?

Un analista de datos (Data Analyst) tiene una enorme cantidad de salidas profesionales debido a la creciente demanda de habilidades analíticas en múltiples sectores. Les dejamos una una lista de profesiones que podrías tener si haces el curso de analista de datos.

Analista de Datos (Data Analyst)
Científico de Datos (Data Scientist)
Ingeniero de Datos (Data Engineer)
Analista de Business Intelligence (BI Analyst)
Analista de Marketing (Marketing Analyst)
Analista Financiero (Financial Analyst)
Analista de Operaciones (Operations Analyst)
Analista de Riesgos (Risk Analyst)
Product Analyst (Analista de Producto)
Especialista en Visualización de Datos (Data Visualization Specialist)
Data Architect (Arquitecto de Datos)

¿Cuál es la demanda laboral de un analista de datos?

La demanda de analistas de datos ha experimentado un notable crecimiento en los últimos años y seguirá en aumento, reflejando la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones empresariales. Esta creciente dinámica laboral hacer que también los sueldos aumenten. Una data analyst con experiencias puede llegar a ganas más de 60.000 euros al año.

¿Qué requisitos debo cumplir para ser un finisher?

Para asegurarnos de que has comprendido y profundizado en los conceptos que explicamos en las clases y en los webinars, al final cada uno de los bloques tendrás que realizar un test. Este te servirá como una herramienta formativa para interiorizar los conceptos que hayas aprendido.

Para obtener la certificación es imprescindible que completes y apruebes el 100% de los tests. Pero no te preocupes si no superas los tests a la primera, tendrás las oportunidades que necesites para volver a intentarlo hasta que los apruebes.

¿Puedo estudiar Data & Analytics sin tener experiencia previa?

Por supuesto, nuestro programa está diseñado para que todas esas personas que tengan ganas de aprender una de las profesiones más demandadas hoy en día, puedan adquirir los conocimientos necesarios. Si ya sé de data… ¿Este programa es para mi? ¡Y tanto! Este mundillo avanza a la velocidad de la pólvora y, o te formas constantemente, o en menos de lo que piensas puedes quedarte obsoleto. Nosotros contamos con auténticos profesionales en activo que actualizan los contenidos del programa mes a mes con las últimas tendencias del mercado y, sobre todo, lo que demandan las empresas hoy en día. Creemos que si eres un perfil medio/avanzado puedes aprender más de lo que piensas de este programa.

Al finalizarlo, ¿recibiré un título?

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