COMPETENCIAS DIGITALES
Visualización y narrativa de datos en la era digital con Power BI: transformando datos en decisiones
I Ed.
*250 € con el certificado incluido
El plazo de matriculación finaliza cinco días antes del inicio de la formación o en el momento de alcanzar el número máximo de plazas ofertadas
Entidad colaboradoras:
El curso de Power BI está diseñado para capacitar tanto a estudiantes como a profesionales en el desarrollo de las habilidades necesarias para tomar decisiones informadas basadas en datos. A través de este curso, aprenderás a visualizar, analizar y transformar datos complejos en informes claros y cuadros de mando interactivos que faciliten su interpretación.
En esta microcredencial, nos centraremos en enseñarte a crear narrativas efectivas a partir de datos, lo que te permitirá construir historias que ayuden a tomar decisiones más acertadas. Aprenderás a utilizar Power BI para generar visualizaciones que mejoren la comunicación interna, las presentaciones a clientes y, en última instancia, la toma de decisiones dentro de las organizaciones.
La capacidad de transformar datos en información clara y comprensible no solo mejora la eficiencia en la toma de decisiones, sino que también fomenta un uso óptimo de los recursos, contribuyendo a la sostenibilidad organizacional. Este enfoque está alineado con los objetivos de innovación y empleabilidad establecidos por la Unión Europea, brindando herramientas valiosas para el desarrollo profesional y el crecimiento empresarial.
¿Por qué estudiar Power BI?
- Desarrollo de habilidades clave para el análisis de datos.
- Mejora de la toma de decisiones basada en datos concretos.
- Optimización de recursos a través del uso eficiente de la información.
- Alineación con los objetivos de innovación y empleabilidad de la Unión Europea.
- Acceso a una formación de calidad que potencia tu perfil profesional.
Algunos datos más
¿Qué vas a aprender en la microcredencial?
Este curso está diseñado para capacitar a estudiantes y profesionales a desarrollar las habilidades necesarias para tomar decisiones basadas en datos. Para ello nos enfocaremos en aprender a visualizar y analizar los datos y a poder crear una narrativa de éstos que nos permita construir una historia. El curso capacitará con la habilidad de transformar datos complejos en informes y cuadros de mando interactivos que faciliten la comprensión y el análisis, mejorando así la comunicación interna, las presentaciones a clientes y la toma de decisiones basada en datos. Un uso eficaz y eficiente de la información fomenta, además,un uso óptimo de los recursos y mejora la sostenibilidad. Por tanto, este curso se alinea con los objetivos de innovación y Por tanto, este curso se alinea con los objetivos de innovación y empleabilidad.
Objetivos del Curso de Desarrollo Profesional Avanzado:
- Comprender los principios básicos de la visualización de datos: aprender a estructurar y diseñar cuadros de mando efectivos.
- Dominar Power BI: aprender a importar, modelar y analizar datos para crear informes interactivos y visuales.
- Aplicar técnicas de storytelling: construir narrativas sólidas y persuasivas a partir de los datos visualizados en Power BI.
- Evitar sesgos y errores comunes: garantizar que los datos presentados sean claros, precisos y relevantes.
- Personalizar visualizaciones para la audiencia: adaptar cuadros de mando y reportes a las necesidades de perfiles técnicos y no técnicos.
Resultados del aprendizaje que otorga la microcredencial:
- Crear cuadros de mando interactivos y visualmente atractivos en Power BI que resalten los puntos clave de los datos.
- Analizar y estructurar datos dentro de Power BI para contar historias que conecten con distintas audiencias.
- Identificar y corregir errores en visualizaciones para garantizar la precisión y relevancia de la información.
- Integrar y automatizar flujos de datos dentro de Power BI para optimizar procesos y mejorar la eficiencia empresarial.
- Presentar informes dinámicos que destaquen por su profesionalismo y claridad, facilitando el análisis y la toma de decisiones.
¿A quién está dirigida esta microcredencial?
Esta microcredencial ha sido diseñada para la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción. El curso va dirigido a profesionales de cualquier sector que requiera trabajar con datos o estudiantes de último año de carrera que quiera complementar su formación. Está orientado a todo aquel que necesite interactuar con los datos para poder obtener información y poder desarrollar una narrativa en torno a dichos datos. El curso no requiere de conocimientos previos en analítica de datos. Con el curso se busca preparar a los estudiantes en su capacidad de extraer información útil para poder tomar futuras decisiones y que ayude a tomar liderazgo en proyectos con base tecnológica dentro de su perfil profesional.
Contenidos y programa de la microcredencial
El curso aborda las técnicas y herramientas para transformar datos en visualizaciones claras, efectivas y construir una narrativa en torno a dichos datos. Esta microcredencial consta de los siguientes módulos:
- Módulo 1: Narrativa de los datos (5 horas)
- Introducción
- Estructura de una narrativa efectivas
- Principios básicos de visualización para narrativas
- Módulo 2: Fundamentos de la visualización de datos (10 horas)
- Introducción
- Visualización
- Filtrado de datos
- Módulo 3: Modelado de datos (5 horas)
- Preparación de los datos
- Transformación de los datos
- Modelado dimensional
- Módulo 4: Lenguaje DAX (10 horas)
- Introducción
- Medidas y filtros
- Funciones iterativas
- Módulo 5: Diseño de un cuadro de mandos (5 horas)
- Divulgación
- Personalización
- Diseño para móviles
- Trabajo final (15 horas)
Comisión académica
Profesorado
- Miguel García Torres: doctor en Física e Informática por la Universidad de La Laguna, España (2007), con tesis sobre técnicas metaheurísticas aplicadas a minería de datos. Máster en Física e Informática por la misma universidad (2004) y Licenciado en Física (2001). Sus áreas de actuación incluyen ciencias de la computación, inteligencia artificial, física computacional y bioinformática. Posee experiencia investigativa en algoritmos inteligentes, IA aplicada, optimización, análisis de datos y visión por computadora, con producción científica vinculada a minería de datos y modelos de IA.
- Manuel Chaves Maza: doctor en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Pablo de Olavide, con formación en IA, análisis de datos y técnicas cuantitativas. Su experiencia abarca matemáticas, econometría, automatización y desarrollo de sistemas de inteligencia artificial aplicados a gestión, emprendimiento y negocios.
- Aurelio López Fernández: profesor en la Universidad de Sevilla, doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, obteniendo la calificación de Cum Laude. Además de la Licenciatura y el Máster en Informática por la Universidad Pablo de Olavide. Actualmente es Profesor Ayudante Doctor en la Universidad de Sevilla e investigador en el grupo de investigación Intelligent Data Analysis (DATAi) de la Universidad Pablo de Olavide.
- Francisco Gómez Vela: doctor en ciencias de la computación por la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla (dentro del programa de doctorado Biotecnología y Tecnología Química), además de Ingeniero Informático por la Universidad de Sevilla. Actualmente es profesor/a contratado doctor en la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, en la Escuela Politécnica Superior.
- José Luis Vázquez Noguera: doctor en ciencias de la computación por la Universidad Nacional de Asunción (dentro del programa de doctorado en Ciencias de la Computación de la Facultad Politécnica), además de Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Tecnológico León, México. Actualmente es docente investigador en la Universidad Nacional de Asunción, Facultad Politécnica. Imparte clases en el programa de Maestría y Doctorado en Ciencias de la Computación de la Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción, y profesor escalafonado del departamento de Informática de la misma Universidad . Sus principales ramas docentes se centran en Programación, Procesamiento Digital de Imágenes Básico y Avanzado. Por otro lado, sus principales líneas de investigación se ocupan de campos tales como el procesamiento digital de imágenes y la visión por computadora.
- Pastor Pérez Estigarribia: profesor de la Universidad Nacional de Asunción (Paraguay) con un doctorado en ciencias de la computación, investiga sobre modelos matemáticos teóricos para el control de epidemias. Durante la pandemia de COVID-19, ha asistido al Ministerio de Salud Pública de Paraguay con pronósticos basados en modelos matemáticos. Ha publicado artículos sobre modelado matemático para el control de epidemias, investigación sobre el uso de modelos para pronósticos y el desarrollo de sistemas informáticos para la vigilancia epidemiológica. Ha trabajado como Consultor Internacional, proporcionando capacitación en análisis de datos de emergencias sanitarias a nivel regional. Se desempeña como profesor de posgrado en la Universidad Nacional de Asunción y Encargado del Núcleo de «Bioestadística y Ciencia de Datos» en la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad Nacional de Este.
- Andrés Ortiz: licenciado en Análisis de sistemas Informáticos, desarrollador full-stack con amplia experiencia en procesamiento de datos, ETL, dashboards institucionales y sistemas de análisis. Consultor y docente universitario, desarrolla plataformas de visualización, sistemas de monitoreo, analítica aplicada y soluciones tecnológicas para instituciones públicas y privadas. Coordinador académico de diplomados y proyectos TIC.
Sistema de evaluación
El curso será evaluado a través de ejercicios prácticos y un proyecto final:
- Ejercicios prácticos (50%): cada módulo planteará una serie de ejercicios con el objetivo de reforzar los conceptos que se vayan impartiendo. Esta parte se evaluará de forma individual a través de evaluación continua.
- Proyecto final (30%): tras impartir todos los módulos se planteará un proyecto que aplicar, de manera integral, todos los conceptos vistos a lo largo de los distintos módulos impartidos para aplicarlo a un problema real que se planteará.
- Asistencia y participación activa (20%): se evaluará la asistencia y participación de los estudiantes durante el desarrollo del curso. El objetivo es involucrar al estudiante y que vaya siguiendo el curso.
Este sistema de evaluación transparente y continuo asegura que los estudiantes no solo adquieran conocimientos teóricos, sino que también desarrollen habilidades prácticas y participen activamente en su formación, garantizando un aprendizaje completo y aplicado.
Calendario de la microcredencial
El curso aborda las técnicas y herramientas para transformar datos en visualizaciones claras, efectivas y construir una narrativa en torno a dichos datos. Está diseñado para capacitar a los estudiantes en la comunicación de información basada en datos, combinando aspectos técnicos, creativos y éticos.
El horario será de 18:30-21:00 (Paraguay), de 23:30-2:30 (España), entre el 14 de septiembre y el 24 de octubre y de 22:30-1:30 entre el 25 de octubre y el 18 de noviembre.
| Fecha | Lección | Horas | Docente |
| Módulo 1: Narrativa de datos (5 horas) | |||
| 14/septiembre/2026 | Lección 1 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 16/septiembre/2026 | Lección 2 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| Módulo 2: Fundamentos de la visualización de datos (10 horas) | |||
| 21/septiembre/2026 | Lección 3 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 23/septiembre/2026 | Lección 4 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 28/septiembre/2026 | Lección 5 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 30/septiembre/2026 | Lección 6 | 2,5 | Miguel García Torres |
| Módulo 3: Modelado de datos (5 horas) | |||
| 05/octubre/2026 | Lección 7 | 2,5 | Aurelio López Fernández |
| 07/octubre/2026 | Lección 8 | 2,5 | Aurelio López Fernández |
| Módulo 4: Lenguaje DAX (10 horas) | |||
| 12/octubre/2026 | Lección 9 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 14/octubre/2026 | Lección 10 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 19/octubre/2026 | Lección 11 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 21/octubre/2026 | Lección 12 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| Módulo 5: Diseño de un cuadro de mandos (5 horas) | |||
| 26/octubre/2026 | Lección 13 | 2,5 | Pastor P. Pérez Estigarribia |
| 28/octubre/2026 | Lección 14 | 2,5 | Pastor P. Pérez Estigarribia |
| Proyecto Final (15 horas) | |||
| 02/noviembre/2026 | Lección 15 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 04/noviembre/2026 | Lección 16 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 09/noviembre/2026 | Lección 17 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 11/noviembre/2026 | Lección 18 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 16/noviembre/2026 | Lección 19 | 2,5 | José Luis Vázquez Noguera |
| 18/noviembre/2026 | Lección 20 | 2,5 | José Luis Vázquez Noguera |
| Fecha | Lección | Horas | Docente |
| Módulo 1: Narrativa de datos (5 horas) | |||
| 14/septiembre/2026 | Lección 1 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 16/septiembre/2026 | Lección 2 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| Módulo 2: Fundamentos de la visualización de datos (10 horas) | |||
| 21/septiembre/2026 | Lección 3 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 23/septiembre/2026 | Lección 4 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 28/septiembre/2026 | Lección 5 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 30/septiembre/2026 | Lección 6 | 2,5 | Miguel García Torres |
| Módulo 3: Modelado de datos (5 horas) | |||
| 05/octubre/2026 | Lección 7 | 2,5 | Aurelio López Fernández |
| 07/octubre/2026 | Lección 8 | 2,5 | Aurelio López Fernández |
| Módulo 4: Lenguaje DAX (10 horas) | |||
| 12/octubre/2026 | Lección 9 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 14/octubre/2026 | Lección 10 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 19/octubre/2026 | Lección 11 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 21/octubre/2026 | Lección 12 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| Módulo 5: Diseño de un cuadro de mandos (5 horas) | |||
| 26/octubre/2026 | Lección 13 | 2,5 | Pastor P. Pérez Estigarribia |
| 28/octubre/2026 | Lección 14 | 2,5 | Pastor P. Pérez Estigarribia |
| Proyecto Final (15 horas) | |||
| 02/noviembre/2026 | Lección 15 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 04/noviembre/2026 | Lección 16 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 09/noviembre/2026 | Lección 17 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 11/noviembre/2026 | Lección 18 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 16/noviembre/2026 | Lección 19 | 2,5 | José Luis Vázquez Noguera |
| 18/noviembre/2026 | Lección 20 | 2,5 | José Luis Vázquez Noguera |
| Fecha | Lección | Horas | Docente |
| Módulo 1: Narrativa de datos (5 horas) | |||
| 14/septiembre/2026 | Lección 1 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 16/septiembre/2026 | Lección 2 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| Módulo 2: Fundamentos de la visualización de datos (10 horas) | |||
| 21/septiembre/2026 | Lección 3 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 23/septiembre/2026 | Lección 4 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 28/septiembre/2026 | Lección 5 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 30/septiembre/2026 | Lección 6 | 2,5 | Miguel García Torres |
| Módulo 3: Modelado de datos (5 horas) | |||
| 05/octubre/2026 | Lección 7 | 2,5 | Aurelio López Fernández |
| 07/octubre/2026 | Lección 8 | 2,5 | Aurelio López Fernández |
| Módulo 4: Lenguaje DAX (10 horas) | |||
| 12/octubre/2026 | Lección 9 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 14/octubre/2026 | Lección 10 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 19/octubre/2026 | Lección 11 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| 21/octubre/2026 | Lección 12 | 2,5 | Andrés Ortíz |
| Módulo 5: Diseño de un cuadro de mandos (5 horas) | |||
| 26/octubre/2026 | Lección 13 | 2,5 | Pastor P. Pérez Estigarribia |
| 28/octubre/2026 | Lección 14 | 2,5 | Pastor P. Pérez Estigarribia |
| Proyecto Final (15 horas) | |||
| 02/noviembre/2026 | Lección 15 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 04/noviembre/2026 | Lección 16 | 2,5 | Manuel Chaves Maza |
| 09/noviembre/2026 | Lección 17 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 11/noviembre/2026 | Lección 18 | 2,5 | Miguel García Torres |
| 16/noviembre/2026 | Lección 19 | 2,5 | José Luis Vázquez Noguera |
| 18/noviembre/2026 | Lección 20 | 2,5 | José Luis Vázquez Noguera |
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