ETL y Modelado de Datos para Business Intelligence
Modalidad
En vivo online
Apertura de aula
13 de agosto 2026
Cursada
Días y horarios (United States)
Certificación
UTN Buenos Aires
Precio del curso
US$ 286
Presentación
El procesamiento y modelado de datos se ha vuelto esencial dentro del ecosistema de Business Intelligence, especialmente en un entorno donde las organizaciones generan información en grandes volúmenes y desde múltiples fuentes. Para convertir esos datos en conocimiento útil, resulta indispensable contar con procesos sólidos de integración, limpieza y estructuración que aseguren su calidad y disponibilidad para el análisis.
En este contexto, el trayecto formativo de ETL y Modelado de Datos para Business Intelligence se crea para responder a la creciente necesidad de profesionales capaces de construir flujos de datos confiables y escalables. El curso aborda las prácticas fundamentales de extracción, transformación y carga de datos, junto con los principios clave del modelado que permiten diseñar estructuras eficientes, claras y adaptadas a las necesidades del negocio.
Uno de los ejes centrales de este trayecto es la creación de un dashboard completo en Power BI, siguiendo todo el ciclo de BI: desde la construcción del proceso ETL, el diseño del modelo de datos y la aplicación de buenas prácticas, hasta la elaboración de visualizaciones efectivas y reportes interactivos. Este enfoque integral permite al estudiante comprender cómo cada etapa del proceso impacta en la calidad del análisis y en la capacidad de comunicar información de valor.
En síntesis, este trayecto formativo tiene como objetivo general brindar a los estudiantes las competencias necesarias para transformar datos en activos confiables mediante procesos ETL robustos, modelos de datos bien estructurados y la creación de dashboards en Power BI que faciliten la toma de decisiones en proyectos de Business Intelligence.
Modalidad
En vivo online
Disfrutá de la flexibilidad online con encuentros presenciales clave para fortalecer el aprendizaje.
Encuentros en vivo
Intercambio en campus virtual
Objetivo general
Adquirir competencias en procesos ETL y modelado de datos para aplicarlos en la construcción de dashboards en Power BI que permitan transformar información de diversas fuentes en reportes claros y útiles para la toma de decisiones en contextos de Business Intelligence.
Objetivos específicos
- Aplicar un enfoque analítico para la resolución de problemas a través de la evaluación crítica de la calidad, pertinencia y confiabilidad de los datos en el proceso de Business Intelligence.
- Presentar los hallazgos del análisis BI de manera clara a diversas audiencias organizacionales.
- Crear dashboards integrales en Power BI mediante la combinación del proceso ETL, el modelado de datos y las visualizaciones estratégicas que apoyen la toma de decisiones basada en evidencia.
- Desarrollar visualizaciones y reportes interactivos en Power BI mediante la integración del modelo de datos y la aplicación de buenas prácticas de diseño orientadas a la comunicación clara y efectiva.
- Analizar los principios del modelado de datos que optimicen la organización y rendimiento de la información en entornos de Business Intelligence.
- Utilizar herramientas de manipulación y exploración de datos a través de transformaciones, cálculos y detección de patrones, tendencias y anomalías que permitan comprender el comportamiento de los datos.
- Aplicar técnicas ETL para la recolección, limpieza y preparación de datos, asegurando la calidad y consistencia de la información.
- Fomentar el aprendizaje continuo en Business Intelligence a través de la actualización permanente en herramientas, metodologías y tendencias que fortalezcan el desarrollo profesional.
- Colaborar en equipos multidisciplinarios mediante el uso de metodologías de trabajo compartidas y una comunicación efectiva que favorezcan el desarrollo de soluciones basadas en datos.
Temario
3 Módulos • 12 Clases • Carga Horaria 18 horas
- Tema 1: Conceptos esenciales de Business Intelligence y su objetivo en la organización.
- Tema 2: Diferencias entre BI, Data Analytics y Data Science.
- Tema 3: Roles y perfiles del ecosistema de datos
- Tema 4: Identificación y clasificación de stakeholders en proyectos BI.
- Tema 5: Flujo completo de un proyecto BI y su impacto en la toma de decisiones.
- Tema 6: KPIs vs métricas y su aplicación práctica.
- Tema 7: Sistemas OLAP y su rol en soluciones analíticas.
- Tema 8: Arquitecturas de datos moderna: Data Warehouse vs. Data Lake
- Tema 9: Buenas prácticas para diseñar un proyecto BI y sus beneficios
- Tema 1: Conceptos esenciales de Business Intelligence y su objetivo en la organización.
- Tema 2: Diferencias entre BI, Data Analytics y Data Science.
- Tema 3: Roles y perfiles del ecosistema de datos
- Tema 4: Identificación y clasificación de stakeholders en proyectos BI.
- Tema 5: Flujo completo de un proyecto BI y su impacto en la toma de decisiones.
- Tema 6: KPIs vs métricas y su aplicación práctica.
- Tema 7: Sistemas OLAP y su rol en soluciones analíticas.
- Tema 8: Arquitecturas de datos moderna: Data Warehouse vs. Data Lake
- Tema 9: Buenas prácticas para diseñar un proyecto BI y sus beneficios
- Tema 1: Concepto y función de una base de datos.
- Tema 2: Bases de datos relacionales vs no relacionales.
- Tema 3: Componentes estructurales: tablas, registros, campos y esquemas.
- Tema 4: Motores de bases de datos más utilizados.
- Tema 5: Principios de calidad y gobernanza del dato.
- Tema 6: Buenas prácticas para organizar datos para análisis.
- Tema 1: Modelo Entidad–Relación y sus componentes. Entidades, atributos, relaciones, claves primarias y foráneas.
- Tema 2: Normalización y desnormalización aplicadas al análisis.
- Tema 3: Introducción al modelado dimensional (hechos y dimensiones).
- Tema 4: Concepto de SCD (Slowly Changing Dimensions).
- Tema 5: Relación entre modelado relacional y modelo analítico.
- Tema 1: Introducción al lenguaje SQL.
- Tema 2: SQL para procesos ETL/ELT. DDL: creación, modificación y eliminación de estructuras. DML: consulta y manipulación de datos.
- Tema 3: Sentencias esenciales para análisis: SELECT, WHERE, FROM, GROUP BY, HAVING, ORDER BY.
- Tema 4: Subconsultas aplicadas al análisis. Funciones y técnicas básicas de limpieza de datos con SQL.
- Tema 1: Repaso de consultas y filtrado.
- Tema 2: Tipos y usos de JOIN (Inner, Left, Right, Outer).
- Tema 3: Unión de tablas con UNION y UNION ALL.
- Tema 4: Casos prácticos de integración y unificación de datasets.
- Tema 5: Preparación de datos para modelado y carga en Power BI.
- Tema 1: Storytelling y fundamentos de visualización.
- Tema 2: Introducción al entorno Power BI y tipos de licencia.
- Tema 3: Componentes de Power BI Desktop.
- Tema 4: Etapas del proceso de desarrollo de un dashboard Power BI. Etapa 1: Conexión y obtención de datos desde diversas fuentes.
- Tema 1: Etapa 2: Limpieza, transformación y preparación del dataset.
- Tema 2: Rol de Power Query en el proceso ETL.
- Tema 3: Creación y edición de pasos y consultas.
- Tema 4: Buenas prácticas de transformación dentro de Power BI.
- Tema 1: Relaciones entre tablas: cardinalidad y dirección. Tablas de hechos y dimensiones.
- Tema 2: Modelado relacional en Power BI.
- Tema 3: Introducción a DAX: medidas, columnas y funciones básicas.
- Tema 4: Buenas prácticas de rendimiento y diseño del modelo.
- Tema 5: Etapa 3: Modelado de datos desde Vista de modelo de Power BI.
- Tema 1: Tipos de gráficos y criterios de selección.
- Tema 2: Etapa 4: Diseño y configuración de visualizaciones.
- Tema 3: Interacciones, filtros y navegación.
- Tema 4: Construcción del dashboard final del curso.
- Tema 5: Etapa 5: Diseño del reporte de BI. Publicación y uso del servicio Power BI.
- Tema 6: Fundamentos de visualización y errores comunes.
Destinatarios
- Está especialmente orientado a quienes deseen iniciar un trayecto formativo sólido en procesos ETL, modelado de datos y visualización en herramientas de Business Intelligence, adquiriendo las bases necesarias para desarrollarse en roles vinculados al tratamiento, análisis y presentación de información dentro de organizaciones basadas en datos.
- El curso está dirigido a programadores, analistas, ingenieros en sistemas, estudiantes de carreras afines y público en general interesado en introducirse en el mundo del análisis de datos.
Equipo docente
Natalia Ramos
COORDINADOR
Mi nombre es Natalia Ramos y soy Ingeniera en Telecomunicaciones, graduada de la Universidad Nacional de Río Cuarto (UNR…
Metodología de enseñanza-aprendizaje
La formación es 100% en vivo a través del campus virtual, disponible las 24 horas y con clases cada semana. Además, tendrás recursos digitales y espacios de interacción con docentes y compañeros.
Características de la formación
- Clases virtuales en vivo.
- Asistencia mínima del 75%.
- Interacción con docentes y alumnos.
- Material obligatorio y complementario.
- Actividades y trabajos integradores individuales y grupales.
A quiénes está dirigido
- Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.
Modalidad de evaluación y acreditación
Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo.
- Leer y analizar todos los materiales de cada clase.
- Asistir al 75% de las clases en vivo (las inasistencias justificadas no serán consideradas dentro del porcentaje total de asistencia requerida).
- Las clases quedan grabadas y disponibles en el aula virtual para que el estudiante pueda verlas cuando lo desee
- Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
Evaluación final
Una vez finalizada la última clase, contarás con dos semanas para completar la Evaluación Integradora Final y su instancia de recuperación.
Importante: La cursada debe completarse dentro del período establecido. Una vez finalizado, no se podrán entregar actividades pendientes. En caso de no cumplir con los requisitos, deberás inscribirte en una nueva edición del curso para finalizarlo.
Certificación
Los certificados emitidos por Centro de e-Learning UTN BA cuentan con un sistema de validación basado en tecnología blockchain, que garantiza autenticidad, trazabilidad y transparencia en todo momento.
¿Cómo inscribirse?
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Precio del curso
US$ 286
Certificación con aval de UTN Buenos Aires
Certificado oficial UTN
Avalado por la UTN Buenos Aires. Se otorga al cumplir con los requisitos de asistencia y evaluación.
Validación blockchain
Autenticidad y trazabilidad digital garantizada. Tu título es único, seguro y verificable de forma permanente.
Preguntas frecuentes
En la sección “Requisitos” de esta página se indica el nivel necesario. La mayoría de nuestras formaciones iniciales no requieren conocimientos previos, pero te recomendamos revisar el programa detallado.
El acceso se habilita el día de inicio de tu curso. Para ingresar, solo tenés que entrar a tu Panel del Alumno y dirigirte a la sección “Mi formación”.
Cada curso tiene una modalidad específica (online, en vivo, presencial o combinada). Podés ver el detalle en la sección “Modalidad” de esta página.
Si tu modalidad incluye encuentros sincrónicos (en vivo), las sesiones se graban y se suben al campus para que las veas cuando quieras. Si tu curso es autoasistido, todos los contenidos ya están disponibles 24/7 para que avances a tu propio ritmo. Te recomendamos de todos modos revisar la modalidad y condiciones de asistencia de cada propuesta.
Sí. Al completar el curso y cumplir los requisitos, obtendrás un certificado oficial de UTN BA con verificación Blockchain. Si este curso forma parte de una Diplomatura, también podrás acreditarlo para ese trayecto.
El pago se realiza de forma segura dentro del Panel del Alumno. Allí podrás elegir entre los medios de pago disponibles y aprovechar las opciones de cuotas sin interés vigentes.
Tendrás acceso a foros de consulta permanentes dentro del campus virtual y, en las clases en vivo, espacios de interacción directa. Siempre contarás con el respaldo del equipo docente para resolver tus dudas.
