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Análisis de Datos mediante Workflows

Curso Análisis de datos mediante workflows

Información General

  • Icono título profesional La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorga certificado de asistencia
    Título
  • Icono título profesional 24 Horas Duración
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  • Icono título profesional nocturna Jornada

Presentación

Curso Análisis de datos mediante workflows

Análisis de Datos mediante Workflows click para reproducir video
Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Descubra cómo transformar datos en decisiones inteligentes optimizando los procesos con análisis de datos mediante Workflows: una forma eficiente, visual y automatizada de llevar los análisis al siguiente nivel.

Aprenda a optimizar y automatizar el análisis de datos utilizando flujos de trabajo sin programación, mediante diseño visual de los análisis.

"Los workflows automatizados les permiten a las organizaciones aumentar la eficiencia operativa al simplificar los procesos de análisis de datos, reducir los errores humanos y mejorar la toma de decisiones basada en datos en tiempo real"

Gartner.

Las herramientas Low-Code o Not-Code para tratamiento y analítica de datos están cobrando cada vez mayor relevancia, en la medida en que se comprende que la interdisciplinaridad de los profesionales a cargo del análisis de datos no permite encasillar la necesidad de lenguajes específicos en programación. De ahí que hayan surgido herramientas que permitan hacer limpieza y transformación de datos, así como análisis descriptivos y desarrollo de modelos predictivos por medio de flujos de trabajo donde cada nodo cumple una función específica sobre los datos, configurada de forma intuitiva por el científico de datos.

Por qué estudiar con nosotros

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Incorporar herramientas de vanguardia y temas relevantes con análisis de datos, mediante el diseño automatizado por medio de flujos de trabajo.

Metodología

Se presentarán conceptos teóricos para aplicarlos en herramientas computacionales acordes con los temas desarrollados. Además, se expondrán algunos casos a partir de problema reales. Al finalizar el curso se realizará una evaluación que permita conocer la opinión de los participantes con relación con la calidad de la capacitación, la metodología, el contenido temático y el desempeño del profesor.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no esté bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de tener otra cuenta en Microsoft Teams, cerrar las sesiones relacionadas y acceder mediante un navegador con caché vacío.
  • Conectarse a las sesiones de clase al menos diez minutos antes para verificar la conexión y realizar ajustes.

Certificación

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorga certificado de asistencia a quienes participen, como mínimo, en el 90% de las actividades programadas.

Perfil del aspirante

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  • El participante del curso será capaz de diseñar, implementar y optimizar flujos de trabajo automatizados para el análisis de datos, utilizando herramientas especializadas que permitan la integración de diversas fuentes de datos y la ejecución de procesos analíticos eficientes. Poseerá habilidades para estructurar flujos de trabajo orientados a la limpieza, transformación, análisis y visualización de datos de manera reproducible y escalable, reduciendo errores manuales y aumentando la eficiencia en proyectos de análisis. Además, comprenderá los principios fundamentales para la creación de pipelines de datos, aplicando buenas prácticas en la gestión y automatización de tareas analíticas.

Contenido temático

Módulo 1. Introducción a herramientas de trabajo de datos por medio de flujos de trabajo (6 horas)

  1. Instalación y exploración de la herramienta Knime.
  2. Creación de espacios de trabajo, configuración del espacio, instalación de extensiones.
  3. Contextualización de la metodología de flujos de trabajo.

Módulo 2. Obtención de datos de diferentes fuentes y manipulación de datos (8 horas)

  1. Lectura de datos: nodos de lectura local, lectura de directorios y lectura de bases de datos.
  2. Conversiones de tipos de datos, filtrado, binning, separación de celdas, manejo de duplicados, estandarización de tablas, tratamiento de datos faltantes y correlaciones, datos tipo fecha y hora.
  3. Variables de flujo, creación y uso de variables de flujo, creación y configuración de componentes.
  4. Bucles, interruptores (switches), ensaya-atrapa (try-catch).
  5. Pivoteo, despivoteo, agrupamiento y desagrupamiento de datos.

Módulo 3. Construcción e interpretación de modelos (6 horas)

  1. Problemas de clasificación y de agrupamiento: (K-means, K-medioides).
  2. Métodos jerárquicos, métodos difusos, medidas de calidad, análisis de la canasta de mercado, reglas de asociación.
  3. Reducción de dimensionalidad, correlación, componentes principales (PCA).
  4. Problemas de regresión: árboles de decisión, agrupamiento.
  5. Métodos avanzados en la analítica de datos: métodos de ensamble, bosques aleatorios.

Módulo 4. Generación de tableros de visualización como apoyo al negocio (4 horas)

  1. Familiarización con la herramienta PowerBI para visualización y creación de tableros.

Fechas y horario

El curso se desarrollará del 02 de julio al 20 de agosto de 2025.  Las clases se realizarán los miércoles de 5:00 p.m. a 8:00 p.m., en modalidad remota sincrónica a través de Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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  • Entender el funcionamiento de aplicaciones que trabajan por medio de flujos de trabajo para tratamiento y analítica de datos.
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  • Aprender a construir, ejecutar y depurar flujos de trabajo en un aplicativo específico que será utilizado como herramienta en el curso.
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  • Aprender a conectar datos de diferentes fuentes e integrarlos en los grupos de trabajo.
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  • Realizar el análisis descriptivo y prescriptivo para los datos y generar bases analíticas como insumo para modelos y tableros de visualización.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de $ 1.260.000 (Un millón doscientos sesenta mil pesos m/cte.), por participante.

Descuento del 5 % por pronto pago hasta el 17 de junio de 2025

Inscripciones hasta el 02 de julio de 2025

Conferencista Invitado

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Edna Rocío Pérez Malaver

Edna Rocío Pérez Malaver - Julio Garavito

Ingeniera industrial y magíster en Ingeniería Industrial con énfasis en Ventas y Ciencia de Datos. Experiencia en la industria impulsando el crecimiento de las ventas, cultivando relaciones sólidas con los clientes y superando los objetivos de ingresos. Capacidad para comprender las necesidades de los clientes y brindar soluciones personalizadas que impulsen la satisfacción y la lealtad del cliente. Trayectoria en la utilización de estrategias de ventas basadas en datos, la gestión eficiente de sistemas CRM y la ejecución de campañas de ventas exitosas. Experta en estrategias de trabajo tanto en colaboración como independiente para lograr los objetivos organizacionales.

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