Entrena las habilidades de tu equipo y acelera la curva de aprendizaje

Conoce los programas disponibles para entrenamientos corporativos ya diseñados, listos para lanzar con tus equipos.

Cada uno incluye una estructura probada, contenidos validados y dinámicas prácticas que aseguran una experiencia de aprendizaje efectiva y ágil.

Entrenamientos de Data

En Alkemy contamos con formaciones ya diseñadas en diferentes formatos listas para implementar o adaptarlas a las necesidades de tu equipo

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 40 horas
    • Enfoque: Prioriza lo práctico (uso de herramientas) con foco en aplicación rápida.
    • Ideal para: Usuarios con conocimientos previos en Excel que quieren incorporar SQL, Python y Power BI a su trabajo diario.
  • Formación estándar
    • Duración: 56 horas
    • Enfoque: Profundiza en análisis exploratorio, limpieza de datos, visualizaciones con propósito, conexión con negocio, e incluye práctica guiada con datasets reales.
    • Ideal para: Analistas junior o equipos de negocio que están dando un salto hacia el uso de herramientas de análisis y storytelling con datos.
  • Formación integral
    • Duración: 72 horas
    • Enfoque: Formación profunda y progresiva, con trabajo por proyectos, integración de herramientas, presentaciones de insights y una introducción más sólida a machine learning.
    • Ideal para: Academias internas de datos, reconversión de perfiles, o equipos de producto, marketing, finanzas o RRHH con orientación data-driven.

Contenidos

  1. Introducción al análisis de datos y ciclo analítico
  2. Fundamentos de estadística descriptiva aplicada
  3. Pensamiento analítico y toma de decisiones basadas en datos
  4. Tipos de datos, limpieza y validación
  5. Manejo de datos con Excel/Google Sheets: funciones y tablas dinámicas
  6. Introducción a SQL para análisis de datos
  7. Consultas avanzadas en SQL: joins, subconsultas y agregaciones
  8. Manipulación y análisis de datos con Python (Pandas y NumPy)
  9. Visualización de datos con Python (Matplotlib y Seaborn)
  10. Introducción a Power BI o Tableau
  11. Creación de dashboards interactivos y storytelling con datos
  12. Indicadores clave (KPIs) y métricas de negocio
  13. Análisis exploratorio y segmentación de usuarios/clientes
  14. Introducción a modelos predictivos y machine learning básico
  15. Buenas prácticas en presentación de insights y reporte ejecutivo
  16. Caso de negocio: análisis completo de un caso real de negocio

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 24 horas
    • Enfoque: Lógica relacional, SELECT, filtros, joins, agregaciones y funciones avanzadas.
    • Ideal para: Perfiles de negocio o analistas que usan SQL como herramienta de consulta sin necesidad de modificar estructuras.
  • Formación estándar
    • Duración: 32 horas
    • Enfoque: Funciones complejas, subconsultas, estructuras de bases de datos, y vistas. Se trabaja con una base de datos real a lo largo del curso.
    • Ideal para: Perfiles que necesitan realizar consultas eficientes, participar en proyectos con equipos técnicos o preparar reportes complejos.
  • Formación integral
    • Duración: 40 horas
    • Enfoque: Profundiza en optimización, integridad referencial, consultas analíticas con window functions y prácticas con bases de datos complejas.
    • Ideal para: Academias internas, programas de reconversión, equipos que trabajan en entornos con grandes volúmenes de datos o en contextos ETL.

Contenidos

  1. Introducción a las bases de datos relacionales y SQL
  2. Exploración de bases de datos: tablas, filas y columnas
  3. Consultas básicas con SELECT: filtrado y ordenamiento
  4. Uso de funciones y operadores en consultas
  5. Filtrado avanzado: condiciones múltiples y expresiones lógicas
  6. Agregación de datos con GROUP BY y funciones de resumen
  7. Consultas multitabla: JOIN internos y externos
  8. Subconsultas y expresiones derivadas
  9. Creación y modificación de estructuras: CREATE, ALTER, DROP
  10. Inserción, actualización y eliminación de datos (INSERT, UPDATE, DELETE)
  11. Integridad referencial y claves primarias/foráneas
  12. Índices, vistas y alias para optimización y legibilidad
  13. Funciones avanzadas: CASE, COALESCE, NULLIF, entre otras
  14. Consultas analíticas con WINDOW FUNCTIONS
  15. Buenas prácticas para escritura de consultas SQL
  16. Caso de negocio: análisis de una base de datos real

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 48 horas
    • Enfoque: Temas clave con foco en ETL/ELT, Airflow, Python y arquitecturas modernas.
    • Ideal para: Perfiles con base en SQL y Python que buscan dar el salto a roles de Data Engineer.
  • Formación estándar
    • Duración: 72 horas
    • Enfoque: Dinámicas de práctica, diseño de pipelines complejos, manejo de herramientas cloud (Redshift, BigQuery o Snowflake), control de versiones, monitoreo y casos reales.
    • Ideal para: Proceso de reconversión o para formar squads técnicos desde cero.
  • Formación integral
    • Duración: 96 horas
    • Enfoque: Proyectos colaborativos, desafíos por módulos y construcción de pipelines end-to-end en equipo.
    • Ideal para: Perfiles con conocimientos previos en datos.

Contenidos

  1. Introducción al rol del Data Engineer y ecosistema de datos
  2. Fundamentos de bases de datos: relacionales y no relacionales
  3. Modelado de datos y diseño de esquemas eficientes
  4. SQL avanzado para transformación y análisis
  5. ETL / ELT: conceptos y patrones de arquitectura
  6. Procesamiento de datos con Python (Pandas, pySpark)
  7. Uso de Apache Airflow para orquestación de pipelines
  8. Procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real
  9. Ingesta de datos desde APIs, archivos y bases externas
  10. Almacenamiento en la nube: Google BigQuery, AWS Redshift o Snowflake
  11. Data Lakes, Data Warehouses y arquitecturas modernas (Lambda/Kappa)
  12. Herramientas de streaming de datos (Kafka, Spark Streaming, etc.)
  13. Control de versiones y despliegue de pipelines (Git, CI/CD)
  14. Observabilidad y monitoreo de pipelines de datos
  15. Buenas prácticas de calidad de datos y gobierno
  16. Caso de negocio: construcción de un pipeline completo con orquestación, almacenamiento y consulta

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 48 horas
    • Enfoque: Bases sólidas de Data Science aplicadas al negocio con foco en análisis predictivo.
    • Ideal para: Empresas que quieren reconvertir perfiles analíticos o iniciar equipos de datos.
  • Formación estándar
    • Duración: 72 horas
    • Enfoque: Desarrollo de modelos con foco práctico, interpretación y storytelling de datos.
    • Ideal para: Empresas con equipos de BI o analítica que buscan incorporar predicción.
  • Formación integral
    • Duración: 96 horas
    • Enfoque: Ciclo completo con automatización, despliegue y buenas prácticas en ciencia de datos.
    • Ideal para: Empresas con infraestructura o visión data-driven que buscan consolidar equipos técnicos.

Contenidos

  1. Introducción a Data Science y ciclo de vida analítico
  2. Fundamentos de estadística aplicada a datos
  3. Exploración y limpieza de datos con Pandas
  4. Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
  5. Manipulación de datos categóricos y temporales
  6. Inferencia estadística y pruebas de hipótesis
  7. Modelos de regresión lineal y logística
  8. Árboles de decisión y random forests
  9. Clustering y segmentación con K-Means
  10. Evaluación de modelos y métricas
  11. Uso de pipelines y procesamiento automático
  12. Introducción a redes neuronales y Deep Learning
  13. Despliegue de modelos en producción
  14. Buenas prácticas y ética en ciencia de datos
  15. Caso de negocio: desarrollo de un caso completo de Data Science

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 40 horas
    • Enfoque: Fundamentos del BI moderno y diseño de dashboards con foco en toma de decisiones.
    • Ideal para: Empresas que buscan profesionalizar el uso de datos operativos y visualizaciones.
  • Formación estándar
    • Duración: 60 horas
    • Enfoque: Modelado, ETL y automatización de reportes con herramientas líderes del mercado.
    • Ideal para: Empresas que están escalando sus prácticas de BI con equipos internos de analítica.
  • Formación integral
    • Duración: 80 horas
    • Enfoque: Implementación integral de soluciones BI con gobernanza, integración y medición de impacto.
    • Ideal para: Empresas que quieren consolidar un ecosistema BI robusto y ágil dentro de su operación.

Contenidos

  1. Introducción al Business Intelligence moderno
  2. Ciclo de vida del dato: de la captura al insight
  3. Modelado de datos para BI (Star schema, Snowflake)
  4. ETL/ELT y orquestación de flujos
  5. Herramientas de BI: panorama general (Power BI, Tableau, Looker)
  6. Indicadores clave de negocio (KPIs)
  7. Diseño de dashboards efectivos
  8. Storytelling con datos
  9. Seguridad y gobernanza de datos en entornos BI
  10. Implementación de BI en organizaciones ágiles
  11. DataOps en proyectos de BI
  12. Automatización de reportes y actualizaciones
  13. Integración con otras herramientas (Excel, APIs, SQL)
  14. Medición de impacto del BI en decisiones de negocio
  15. Caso de negocio: diseño y construcción de solución BI completa

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 32 horas
    • Enfoque: Fundamentos de Tableau y creación de dashboards interactivos y efectivos.
    • Ideal para: Empresas que buscan incorporar visualización ágil para análisis exploratorio o ejecutivo.
  • Formación integral
    • Duración: 48 horas
    • Enfoque: Dominio de Tableau con foco en storytelling, optimización y conexión a múltiples fuentes.
    • Ideal para: Empresas que desean profesionalizar reportes internos y potenciar la toma de decisiones.

Contenidos

  1. Introducción a Tableau y su ecosistema
  2. Conexión a datos y preparación del dataset
  3. Tipos de gráficos y visualizaciones básicas
  4. Filtros, parámetros y campos calculados
  5. Dashboarding y diseño responsivo
  6. Mapas y visualizaciones geográficas
  7. Uso de acciones e interactividad
  8. Jerarquías y drill-downs
  9. Storytelling con Tableau
  10. Optimización y performance de dashboards
  11. Compartir y publicar en Tableau Public/Server
  12. Caso de negocio: tablero ejecutivo con múltiples fuentes de datos

El contenido puede adaptarse de acuerdo al equipo a formar:

  • Formación intensiva
    • Duración: 24 horas
    • Enfoque: Creación de dashboards en Looker Studio con fuentes de datos comunes y visualizaciones básicas.
    • Ideal para: Empresas que buscan empoderar a equipos no técnicos en el análisis visual de datos.
  • Formación estándar
    • Duración: 40 horas
    • Enfoque: Desarrollo de tableros avanzados con personalización, interactividad y buenas prácticas visuales.
    • Ideal para: Empresas que quieren escalar el uso de Looker Studio en áreas operativas o de seguimiento de KPIs.

Contenidos

  1. Introducción a Looker Studio y conectores de datos
  2. Carga de fuentes: Google Sheets, BigQuery, Analytics, etc.
  3. Construcción de visualizaciones básicas
  4. Filtros, segmentación y controles interactivos
  5. Campos calculados y métricas personalizadas
  6. Diseño de dashboards claros y efectivos
  7. Visualización de métricas temporales y series de tiempo
  8. Comparaciones dinámicas y benchmarks
  9. Tablas dinámicas, mapas y gráficos combinados
  10. Compartir y controlar el acceso a los dashboards
  11. Buenas prácticas de diseño visual y experiencia de usuario
  12. Caso de negocio: dashboard interactivo conectado a múltiples fuentes

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