Ruta progresiva
El participante avanza desde la comprensión de datos hasta el diseño de plataformas empresariales.
Academia profesional
Academia de datos y analítica
Desarrolla las competencias necesarias para transformar datos en información confiable, modelos analíticos, productos de datos y arquitecturas empresariales escalables.
Propuesta académica
Una formación completa para convertir datos en decisiones y productos
La academia conecta inteligencia de negocios, analítica avanzada, ciencia de datos, ingeniería, arquitectura y gobierno.
Orientación a negocio
Los datos se analizan en función de preguntas, decisiones, indicadores y resultados organizacionales.
Práctica técnica
Se utilizan SQL, programación, visualización, canalizaciones y plataformas modernas de datos.
Gobierno y calidad
La ruta incorpora seguridad, privacidad, linaje, catálogo, calidad y administración responsable.
Ruta profesional
Construye tu perfil desde data practitioner hasta enterprise data architect
La progresión permite elegir una orientación analítica, científica, de ingeniería o de arquitectura.
Después de Especialista en inteligencia de negocios, el participante puede profundizar en ciencia de datos o ingeniería de datos antes de avanzar hacia arquitectura.
Profesional inicial en datos
Fundamentos, calidad, indicadores y toma de decisiones basada en datos.
Especialista en inteligencia de negocios
Modelado, SQL, visualización, tableros y análisis empresarial.
Especialista en analítica
Estadística aplicada, segmentación, diagnóstico y experimentación.
Científico de datos
Modelos predictivos, programación, validación y comunicación de resultados.
Ingeniero de datos
Canalizaciones, almacenamiento, integración, infraestructura y operación de datos.
Arquitecto empresarial de datos
Arquitectura, gobierno, seguridad y plataformas modernas de datos.
Plan de formación
Seis cursos para recorrer toda la ruta de datos y analítica
Cada curso puede tomarse de manera independiente o como parte de una certificación acumulativa.
Curso 1
Fundamentos de datos y analítica empresarial
Introducción al ciclo de vida de los datos, calidad, métricas, visualización y toma de decisiones.
- Tipos y fuentes de datos
- Indicadores y preguntas de negocio
- Calidad y preparación
- Proyecto de análisis inicial
Curso 2
Inteligencia de negocios y visualización
Construcción de modelos analíticos, consultas, indicadores, tableros y narrativas de datos.
- SQL para análisis
- Modelado dimensional
- Tableros y KPI
- Comunicación con datos
Curso 3
Analítica avanzada y estadística aplicada
Aplicación de estadística, segmentación, pruebas, experimentación y análisis diagnóstico.
- Estadística descriptiva e inferencial
- Segmentación y cohortes
- Pruebas de hipótesis
- Diseño de experimentos
Curso 4
Ciencia de datos aplicada
Desarrollo de modelos predictivos y analíticos con programación, validación y comunicación de resultados.
- Python para ciencia de datos
- Modelos supervisados
- Evaluación y explicabilidad
- Proyecto predictivo
Curso 5
Ingeniería y plataformas modernas de datos
Diseño, construcción y operación de canalizaciones, lagos, almacenes y plataformas de datos.
- ETL y ELT
- Almacén y lago de datos
- Procesamiento por lotes y eventos
- Operación y observabilidad
Curso 6
Arquitectura y gobierno empresarial de datos
Diseño de ecosistemas de datos escalables, seguros, gobernados y alineados con la estrategia.
- Arquitecturas modernas
- Catálogo, linaje y metadatos
- Seguridad y privacidad
- Gobierno y modelo operativo
Credenciales profesionales
Seis certificaciones alineadas con funciones laborales
Las credenciales validan conocimiento, práctica técnica y capacidad para resolver problemas reales.
Profesional inicial en datos
Valida conocimientos fundamentales sobre datos, calidad, indicadores y toma de decisiones.
Requiere: Curso 1 + examen situacional.
Especialista en inteligencia de negocios
Demuestra capacidad para consultar, modelar, visualizar y comunicar información empresarial.
Requiere: Curso 2 + laboratorio práctico.
Especialista en analítica
Valida competencias en estadística, segmentación, diagnóstico y experimentación.
Requiere: Curso 3 + caso aplicado.
Científico de datos
Certifica la capacidad para desarrollar, evaluar y explicar modelos analíticos y predictivos.
Requiere: Cursos 3 y 4 + proyecto.
Ingeniero de datos
Valida diseño, integración, procesamiento, despliegue y operación de plataformas de datos.
Requiere: Cursos 2 y 5 + proyecto.
Arquitecto empresarial de datos
Certifica la capacidad para diseñar arquitecturas, modelos de gobierno y plataformas empresariales.
Requiere: Ruta completa + defensa de proyecto final.
Ecosistema tecnológico
Herramientas y plataformas utilizadas durante la formación
La academia mantiene un enfoque independiente y emplea tecnologías actuales para desarrollar competencias transferibles.
SQL
Power BI
Python
Pandas
Jupyter
Excel avanzado
Google BigQuery
Databricks
Apache Spark
dbt
Aprendizaje práctico
Laboratorios y proyectos que producen evidencia de competencia
Las actividades pueden adaptarse al sector, las fuentes de datos y los indicadores de cada organización.
Tablero ejecutivo
Construcción de un modelo, indicadores y visualizaciones para apoyar decisiones gerenciales.
Segmentación de clientes
Análisis exploratorio, agrupamiento y definición de perfiles accionables.
Predicción de abandono
Preparación de datos, modelado, evaluación y explicación de resultados.
Canalización de datos
Diseño de un flujo ETL o ELT para integrar, transformar y cargar información.
Lago de datos empresarial
Organización de zonas, formatos, metadatos y políticas de acceso.
Modelo de gobierno
Definición de dominios, responsables, reglas de calidad, catálogo y linaje.
Proyecto integrador
Diseña una plataforma empresarial de datos y analítica
El proyecto final integra necesidades de negocio, fuentes de datos, arquitectura, modelos analíticos, seguridad, gobierno y operación.
Solicitar información del proyecto1. Diagnóstico y preguntas de negocio
2. Inventario y evaluación de fuentes
3. Diseño de arquitectura y modelo
4. Construcción del producto analítico
5. Presentación y defensa profesional
Perfil de ingreso
- Profesionales de negocios, tecnología, finanzas, operaciones, mercadeo o planificación.
- Analistas, desarrolladores, consultores y responsables de información.
- Conocimientos básicos de hojas de cálculo, indicadores y lógica analítica.
- Para ciencia e ingeniería de datos se recomienda experiencia técnica previa.
Perfil de salida
- Profesional inicial en datos, Especialista en inteligencia de negocios, Especialista en analítica, Científico de datos o Ingeniero de datos.
- Desarrollador de tableros, modelos analíticos y productos de datos.
- Responsable de calidad, gobierno, arquitectura o plataformas de datos.
- Consultor de estrategia y transformación basada en datos.
Preguntas frecuentes
Información clave antes de iniciar
No. Cada curso puede tomarse de forma independiente. La ruta completa es necesaria únicamente para quienes desean alcanzar la certificación de Arquitecto empresarial de datos.
Los cursos iniciales y de inteligencia de negocios no requieren programación avanzada. Ciencia e ingeniería de datos sí incluyen Python, SQL y herramientas técnicas.
Los principios son independientes de fabricante. Los laboratorios pueden utilizar Power BI u otras herramientas según la modalidad y el contexto de la cohorte.
La formación y el proceso de certificación se gestionan como componentes diferenciados, lo que permite presentar el examen al finalizar o posteriormente.
Sí. Los casos, fuentes, indicadores, laboratorios y proyecto final pueden adaptarse a los datos y necesidades reales de la organización.
Inicia tu ruta profesional en datos y analítica
Solicita información sobre próximos grupos, modalidad, precios, certificaciones y programas empresariales.