Descripción
Introducción y Justificación
IA Aplicada al Análisis de Datos y Power BI.
La inteligencia artificial aplicada al análisis de datos está transformando la forma en que empresas y profesionales interpretan información y toman decisiones. La combinación de herramientas como Power BI, ChatGPT y Claude permite automatizar reporting, interpretar métricas, detectar tendencias y generar insights de negocio de forma más rápida y eficiente.
El curso “IA Aplicada al Análisis de Datos y Power BI” ofrece una formación práctica y orientada al entorno empresarial para aprender a trabajar con datos mediante herramientas de Business Intelligence e inteligencia artificial. Aprenderás a crear dashboards, automatizar análisis, interpretar información compleja y optimizar procesos analíticos utilizando IA aplicada a Power BI.
Actualmente, muchas empresas continúan realizando procesos de reporting y análisis de forma manual, lo que limita la agilidad y eficiencia en la toma de decisiones. La integración de inteligencia artificial permite automatizar tareas analíticas, resumir información, explicar dashboards y generar informes ejecutivos de manera inteligente.
La combinación entre Power BI e inteligencia artificial representa una de las principales tendencias del análisis empresarial moderno. Este curso responde a la creciente demanda de profesionales capaces de utilizar IA para mejorar procesos de análisis de datos y Business Intelligence sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.
La formación tiene un enfoque 100% práctico, basado en casos reales y orientado a perfiles no técnicos que deseen mejorar sus competencias en análisis de datos, reporting e inteligencia artificial aplicada a empresas.
Objetivos – ¿qué aprenderás?
La finalidad del curso “IA, Análisis de Datos y Power BI” es capacitar al alumnado para analizar, interpretar y automatizar datos empresariales mediante Power BI e inteligencia artificial, utilizando herramientas como ChatGPT y Claude para generar insights, optimizar reporting y mejorar la toma de decisiones en entornos empresariales.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Conectar y transformar datos mediante Power BI.
- Diseñar dashboards empresariales funcionales.
- Utilizar ChatGPT y Claude para análisis de datos.
- Crear prompts orientados a interpretación analítica.
- Detectar tendencias y anomalías mediante IA.
- Automatizar reporting ejecutivo.
- Generar insights automáticos.
Destinatarios
Este curso está especialmente dirigido a:
- Analistas de datos y Business Intelligence que trabajan con Excel o herramientas básicas y quieren dar el salto a Power BI y la IA.
- Responsables y directores de área (comercial, RRHH, financiero, marketing) que consumen informes y quieren entender y generar sus propios análisis.
- Consultores y asesores empresariales que necesitan incorporar el análisis de datos como servicio diferencial a sus clientes.
- Profesionales en transición que quieren especializarse en análisis de datos para mejorar su empleabilidad o cambiar de perfil profesional.
- Emprendedores y directivos de pequeña y mediana empresa que quieren tomar decisiones basadas en datos sin depender de un equipo técnico externo.
Requisitos previos:
• Manejo básico de Excel (tablas, fórmulas simples, gráficos). No se requiere Visual Basic ni macros.
• Cuenta de Microsoft 365 (para acceso a Power BI Desktop y, opcionalmente, Power Automate).
• Acceso a Claude.ai o ChatGPT (plan gratuito es suficiente para la mayoría del contenido; plan Pro recomendado para las prácticas avanzadas).
• Ordenador con Windows 10/11 (Power BI Desktop solo funciona en Windows).
Metodología
La formación se desarrollará mediante una metodología práctica, aplicada y orientada al análisis empresarial real.
El curso combinará:
- Casos reales empresariales.
- Creación práctica de dashboards.
- Ejercicios de análisis con IA.
- Automatización de reporting.
- Uso aplicado de ChatGPT y Claude.
- Flujos automatizados de análisis.
- Actividades prácticas guiadas.
Cada módulo finalizará con:
- un dashboard real,
- un caso empresarial,
- un prompt analítico usable,
- una automatización práctica.
El Curso se imparte en la modalidad a distancia bajo metodología de aprendizaje E-Learning. La acción tutorial se desarrollará completamente a través del Campus Virtual de la Plataforma.
El Modelo de formación a distancia está basado en una combinación de una acción tutorial constante y autoaprendizaje mediante recursos didácticos multimedia e interactivos.
Según lo anterior, la formación a distancia se basa en un modelo de formación que no requiere la presencia física del alumno en una clase o centro de formación tradicional. Esto le permite compatibilizar el aprendizaje con otras actividades.
Además, el alumno es quien establece sus horarios, el ritmo y el lugar de realización del curso, aunque dentro del Plan de Trabajo establecido.
El autoaprendizaje es necesario a través del estudio y el trabajo individual.
Más información sobre el sistema de bonificación
Formación bonificada
https://cursos-bonificados.aulaformacion.org/formacion-bonificada/
Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE) y el sistema de bonificación
https://www.fundae.es/empresas/home/como-bonificarte
IA Aplicada al Análisis de Datos y Power BI
📘Unidad 1. Fundamentos del análisis de datos moderno e IA
Introducción al Business Intelligence. • Cultura del dato y toma de decisiones. • KPIs y métricas empresariales. • Análisis moderno impulsado por IA. • Automatización analítica y productividad.
📘 Unidad 2. Power BI: primeros pasos y conexión de datos
Entorno Power BI Desktop: instalación y navegación. • Fuentes de datos y tipos de conexión. • Carga y transformación básica con Power Query. • Modelo de datos: tablas y relaciones. • Primeras visualizaciones: gráficos, tablas y tarjetas.
📘Unidad 3. Power Query avanzado y modelado con DAX
Transformaciones avanzadas en Power Query y columnas personalizadas. • La tabla de calendario y el análisis temporal. • Introducción al lenguaje DAX: medidas esenciales. • Inteligencia de tiempo: comparativas, acumulados YTD y variación YoY. • Columnas calculadas vs. medidas: criterios de uso.
📘 Unidad 4. Dashboards y visualizaciones profesionales en Power BI
Principios de diseño de dashboards efectivos. • Catálogo de visualizaciones y criterios de selección. • KPIs visuales: tarjetas, medidores y semáforos. • Gráficos avanzados: cascada, dispersión y mapas. • Interactividad, filtros, tooltips personalizados y navegación multi-página.
📘Unidad 5. ChatGPT y Claude aplicados al análisis de datos
Capacidades y límites de los LLMs como herramienta analítica. • Prompting eficaz: estructura, técnicas y plantillas. • Análisis de tablas y datasets con IA. • Generación y depuración de fórmulas DAX y código M con IA. • Narrativas y resúmenes ejecutivos automáticos.
📘Unidad 6. IA para interpretación de dashboards y KPIs
Framework de los 3 niveles: descriptivo, diagnóstico y prescriptivo. • Sistemas de alertas inteligentes: tipos y diseño eficaz. • Análisis de causa raíz asistido por IA (método 5 Por Qués). • Smart Narrative, Q&A y Copilot en Power BI. • Detección de anomalías y patrones con IA.
📘Unidad 7. Generación automática de insights y reporting ejecutivo
Arquitectura de un sistema de reporting inteligente: niveles de automatización. • Plantillas de prompt reutilizables para informes recurrentes. • Personalización del reporting por rol y audiencia (CEO, zona, CFO, marketing). • Generación de insights no evidentes con IA. • El informe ejecutivo mensual: proceso paso a paso en 30 minutos.
📘Unidad 8. Automatización de reporting con Power Automate
Power Automate: tipos de flujo e integración con Power BI. • Disparadores y acciones: diseño de flujos de reporting. • Conexión a la API de IA (Claude/OpenAI) desde Power Automate. • Alertas inteligentes automáticas a Teams y email. • Flujos avanzados: condicionales, bucles y manejo de errores.
📘Unidad 9. Casos empresariales reales: ventas, RRHH, finanzas y marketing
Metodología de análisis departamental aplicada. • Caso ventas: pipeline comercial, forecast y tasa de conversión. • Caso RRHH: rotación, eNPS y coste de personal. • Caso finanzas: P&L, EBITDA y control presupuestario. • Caso marketing: ROI de campañas, CAC, LTV y dashboard de dirección general.
📘Unidad 10. Proyecto práctico integrador Final
Proyecto completo sobre GreenWave Distribución S.A. (empresa ficticia). • Construcción del modelo de datos, medidas DAX y dashboard ejecutivo multi-página. • Diseño e implementación del sistema de alertas con IA. • Reporting automático y documentación del sistema completo. • Rúbrica de evaluación, recursos de apoyo y siguientes pasos profesionales.
📘Recursos y materiales diácticos del curso
- Glosario
- Recursos complementarios: 40 recursos externos verificados: herramientas, datasets, cursos, comunidades
