Acerca del Programa
¿Por qué elegir el Programa?
Programa desde cero, con una ruta de aprendizaje clara que culmina en el desarrollo de un dashboard funcional.
Enfoque 100% práctico, combinando ejercicios guiados y un caso aplicado al cierre de cada módulo.
Integración real entre Python y Power BI, permitiendo dominar un flujo completo de analítica de datos alineado a las exigencias del mercado.
¿A quién está dirigido?
El programa está dirigido a analistas, coordinadores, asistentes y profesionales de cualquier área que trabajan con datos en Excel o CSV y buscan evolucionar de reportes manuales a análisis automatizados, reproducibles y dashboards interactivos. Es ideal para quienes desean potenciar su capacidad analítica, optimizar procesos y transformar datos en información clara y accionable para la toma de decisiones.
Serás capaz de:
Comprender fundamentos de analítica y aplicarlos a problemas de negocio.
Programar en Python desde cero para cargar, transformar y resumir datos con buenas prácticas.
Limpiar, estructurar y explorar datos con pandas/numpy.
Visualizar información de forma clara en Python y Power BI.
Diseñar modelos de datos básicos en Power BI (relaciones, tablas y jerarquías).
Crear dashboards con medidas DAX introductorias y narrativas ejecutivas.
Integrar todo en un flujo completo: recolección → limpieza → modelado → visualización → presentación.
Competencias
Ruta de Aprendizaje
Fundamentos de Analítica y Programación en Python
Introducción a analítica y a Python desde cero: variables, estructuras, funciones y lectura de datos para empezar a resolver preguntas simples con datasets reales.
Temario:
- Qué es analítica de datos y ciclo de trabajo (pregunta → datos → análisis → decisión).
- Instalación y entorno (VS Code + Jupyter).
- Python básico: tipos, operadores, condicionales, bucles, funciones.
- Introducción a pandas/numpy.
Caso aplicado: Calidad de datos y preguntas de negocio
Limpieza y Transformación de Datos con Pandas
Aprende a cargar, limpiar, transformar y estructurar datos para que sean analizables (paso crítico antes de cualquier dashboard).
Temario:
- Carga desde CSV/Excel, exploración de estructura.
- Filtros, selección, tipos de dato.
- Nulos/duplicados, reemplazos, transformaciones por columnas.
- Groupby, pivot tables, estadística descriptiva.
Caso aplicado: Integración de datas de múltiples áreas funcionales.
Análisis exploratorio y visualización en Python
Construcción de visualizaciones claras para explorar patrones y comunicar hallazgos, usando Matplotlib/Seaborn y buenas prácticas.
- Selección de gráficos según objetivo (comparar, tendencia, distribución).
- Matplotlib: líneas, barras, tortas (con criterio).
- Seaborn: boxplot, heatmap, scatter.
- Exportación de gráficos e insights listos para presentar.
Caso aplicado: Diagnóstico y storytelling de un área
Power BI: fuentes, Power Query y modelado básico
Manejo del ecosistema Power BI, conexión a fuentes y transformación en Power Query; fundamentos de modelo de datos y relaciones.
Temario:
- Interfaz Power BI (Report/Data/Model).
- Conexión a múltiples fuentes (Excel/CSV/carpetas).
- Power Query: limpiar, tipos, columnas condicionales, merge/append.
- Modelado: relaciones y conceptos de claves.
Caso aplicado: Modelo estrella simple
DAX inicial + dashboards e integración Python → Power BI
Construcción de dashboards interactivos con DAX básico, filtros, segmentadores y publicación; integración con datos preparados en Python.
Temario:
- Visuales clave: tarjetas, barras, líneas, tablas/matrices.
- Segmentadores, filtros y formato condicional (alertas).
- DAX básico: SUM, AVERAGE, COUNT, DIVIDE + KPIs generales (crecimiento, % participación, ticket/promedio, cumplimiento vs meta).
- Publicación y compartición (Power BI Service) a nivel introductorio.
UNW se reserva el derecho de cancelar o modificar el inicio de sus Programas por motivos de mejora continua. El dictado de clases del programa se iniciará siempre que se alcance el número mínimo de alumnos matriculados establecido por UNW.
Docentes Practitioners
Edgar Toro Mendoza
Ejecutivo senior en gestión financiera, con amplia experiencia en los sectores educación y salud
Ejecutivo senior en gestión financiera, con amplia experiencia en los sectores educación y salud. Ha ocupado cargos como Director Financiero y Gerente de Administración en la Universidad del Pacífico y el Grupo San Pablo. Consultor en modelamiento financiero, costos y evaluación de proyectos, y docente de posgrado en maestrías y educación ejecutiva. MBA por la Universidad del Pacífico, economista por la USMP y candidato a doctor en Administración (USIL – San Ignacio University, EE. UU.).
Mauricio Vallejos
Senior Data Scientist en APOYO Consultoría
Senior Data Scientist en APOYO Consultoría, firma líder en asesoría empresarial en economía, finanzas y estrategia en el Perú. Economista por la PUCP, con experiencia en análisis del entorno económico y desarrollo de modelos explicativos y predictivos basados en datos. Especialista en econometría avanzada, machine learning y análisis financiero, con dominio de Python, R y Power BI. Actualmente cursa un MicroMaster en Estadística y Ciencia de Datos en el MIT, fortaleciendo su perfil técnico y analítico.
