Fundamentos de Big Data e Inteligencia de Negocio — Estándar (60h · $197)

Operador: ITSEIA ACADEMY S.A.S. (RUC 1793233739001)

Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

Modalidad: Virtual · Área MDT: 06 — Informática y Comunicación

Estructura: 6 módulos × 5 temas × 2h = 60h

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Para quién es

• Gerentes y analistas de negocio que quieren dominar herramientas de BI con fundamento técnico y financiero
• Profesionales de finanzas o administración que quieren automatizar reportes y evaluar proyectos de datos con VPN y TIR
• Emprendedores que buscan gestionar datos como activo estratégico en su empresa ecuatoriana
• Personas que evalúan inscribirse en la carrera de Big Data e BI de ITSEIA y quieren experiencia real previa
• Ejecutivos de área que necesitan entender el ecosistema de datos para liderar proyectos de transformación digital

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Objetivo general

Desarrollar en los participantes competencias fundamentales de programación en Python para automatización de negocios, matemáticas empresariales aplicadas (incluyendo evaluación financiera de proyectos), comprensión del ecosistema Big Data y Business Intelligence, y principios de gestión organizacional, con un proyecto integrador que demuestra la capacidad de proponer y justificar soluciones de datos con impacto financiero verificable en empresas ecuatorianas.

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Módulos y temas

Módulo 1: Python para Automatización de Negocios (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
1.1	Variables, operadores y tipos de datos para negocios	2h	Calcular precios, márgenes, porcentajes y variaciones mensuales en Python aplicados a contextos empresariales
1.2	Estructuras de control para validación de registros	2h	Aplicar if/elif/else y bucles para validar campos obligatorios en registros de ventas, compras o inventario
1.3	Funciones reutilizables y modularización	2h	Crear funciones que generan resúmenes, calculan KPIs y validan datos; organizar el código para mantenimiento
1.4	Manejo de archivos Excel con Openpyxl	2h	Leer libros existentes, escribir hojas múltiples con formatos y generar totales automáticos desde Python
1.5	Automatización de reporte ejecutivo	2h	Construir un script completo que procese ventas mensuales, calcule KPIs (margen, crecimiento, ticket promedio) y exporte Excel listo para gerencia

Módulo 2: Matemáticas Empresariales (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
2.1	Funciones de costo, ingreso y beneficio	2h	Modelar matemáticamente los ingresos y costos de un negocio; graficar e interpretar la función de beneficio con Excel
2.2	Punto de equilibrio (break-even)	2h	Calcular cuántas unidades vender para cubrir costos; aplicar a un caso de empresa ecuatoriana mediana con análisis de sensibilidad
2.3	Interés compuesto y valor del dinero en el tiempo	2h	Calcular valor presente y futuro aplicados a créditos empresariales y tasas del Banco Central del Ecuador
2.4	VPN (Valor Presente Neto)	2h	Calcular el VPN de una iniciativa de BI; interpretar cuándo el proyecto agrega valor económico real; implementar en Python con numpy-financial
2.5	TIR (Tasa Interna de Retorno) y métricas financieras	2h	Calcular la TIR y compararla con la tasa de descuento empresarial; presentar el análisis financiero ante la gerencia con Excel y Python

Módulo 3: Introducción a Big Data y Business Intelligence (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
3.1	Las 5 V del Big Data y conceptos fundamentales	2h	Explicar volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor con casos de Banco Pichincha, CNT y Corporación Favorita
3.2	OLTP vs. OLAP y el pipeline de datos empresarial	2h	Distinguir sistemas transaccionales de analíticos; describir el flujo desde fuentes hasta el dashboard ejecutivo
3.3	Ecosistema BI 2026: Power BI, Tableau y Looker	2h	Comparar herramientas de BI; identificar por qué Power BI domina el mercado corporativo ecuatoriano
3.4	Data warehouse, data lake y data lakehouse	2h	Describir cada arquitectura; seleccionar la correcta según tamaño y necesidad de la empresa ecuatoriana
3.5	Demostración Power BI: dashboard con datos Ecuador	2h	Construir un dashboard funcional en Power BI Desktop con datos de ventas o cartera bancaria; exportar como .pbix

Módulo 4: Fundamentos de Administración para Profesionales de Datos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
4.1	Estructuras organizacionales y gobierno de datos	2h	Describir estructuras funcional, divisional, matricial y por procesos; identificar cómo cada una afecta el acceso a datos
4.2	Sistemas ERP, CRM y SCM en Ecuador	2h	Identificar qué datos capturan SAP, Salesforce, HubSpot y Odoo en empresas ecuatorianas; mapear fuentes de datos
4.3	Procesos de negocio y sus datos críticos	2h	Reconocer los datos de ventas, compras, producción, RRHH y finanzas que alimentan un sistema de BI
4.4	Niveles de toma de decisiones y el dashboard correcto	2h	Distinguir decisiones operativas, tácticas y estratégicas; diseñar el dashboard adecuado para cada nivel
4.5	Mapa organizacional de datos: Corporación Favorita o Claro	2h	Construir en Miro el diagrama completo de flujos de información de una empresa ecuatoriana grande; identificar brechas

Módulo 5: Proyecto Integrador — Propuesta de Valor de Datos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
5.1	Selección del caso y análisis organizacional	2h	Elegir una empresa ecuatoriana real; analizar su estructura organizacional y flujos de información actuales
5.2	Diagnóstico de madurez de datos	2h	Identificar qué preguntas no puede responder hoy la empresa; mapear brechas de información con Miro
5.3	Diseño de la solución de BI y evaluación financiera	2h	Diseñar el pipeline y los dashboards propuestos; calcular VPN y TIR de la iniciativa con numpy-financial
5.4	Procesamiento de datos en Python	2h	Limpiar y procesar datos relacionados con el caso usando Python; generar métricas de respaldo para la propuesta
5.5	Presentación ejecutiva de la propuesta	2h	Redactar un documento de 5–8 páginas con el problema, la solución, el impacto financiero y el roadmap de implementación

Módulo 6: Evaluación, Retroalimentación y Cierre (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
6.1	Revisión de código Python y reportes (M1)	2h	Recibir retroalimentación escrita sobre calidad del script y los KPIs calculados; aplicar correcciones
6.2	Revisión del análisis financiero (M2 y M5)	2h	Revisar la corrección del VPN, TIR y punto de equilibrio; ajustar la propuesta con feedback del instructor
6.3	Revisión del dashboard Power BI y análisis BI (M3 y M4)	2h	Mejorar el diseño del dashboard y el mapa organizacional; incorporar correcciones al .pbix
6.4	Publicación del portafolio en GitHub	2h	Organizar cinco proyectos en un repositorio; redactar el README de presentación con competencias verificables
6.5	Mentoría de carrera y cierre	2h	Recibir orientación para búsqueda de empleo en BI; conocer tendencias del mercado ecuatoriano de datos 2026

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Proyectos prácticos

Proyecto	Módulo	Dataset / Fuente	Descripción
Sistema automático de reportes Excel	M1	Datos de ventas de empresa ecuatoriana simulada	Script Python con Openpyxl que calcula KPIs, genera reporte multi-hoja con formato y exporta Excel para gerencia
Evaluación financiera de proyecto BI	M2	Benchmark de costos BI en LATAM	Modelo en Python y Excel para calcular VPN, TIR y punto de equilibrio de implementar Power BI en empresa mediana
Dashboard Power BI: empresa ecuatoriana	M3	Datos públicos o simulados sector bancario/retail	Dashboard funcional con datos de ventas o cartera de una empresa ecuatoriana; exportado como .pbix
Mapa organizacional de datos	M4	Caso Corporación Favorita o Claro Ecuador	Diagrama en Miro de flujos de información, sistemas ERP/CRM y brechas de datos identificadas
Propuesta ejecutiva de valor de datos	M5	Empresa ecuatoriana real elegida	Documento de 5–8 páginas con análisis organizacional, evaluación financiera (VPN + TIR) y roadmap de BI

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Herramientas

Herramienta	Versión 2026	Uso en el curso
Python	3.12 LTS	Automatización de reportes y cálculos financieros
VS Code	1.88+	Editor de código principal
Jupyter Notebook	7.x	Práctica interactiva y entrega de ejercicios
Google Colab	(cloud)	Alternativa en la nube sin instalación
Excel	Microsoft 365 o LibreOffice	Modelado financiero y presentación de datos
Openpyxl	3.1+	Generación y edición de archivos Excel desde Python
numpy-financial	1.0+	Cálculo de VPN, TIR y funciones financieras en Python
Power BI Desktop	Marzo 2026	Creación de dashboards e informes de BI
Wolfram Alpha	(web)	Verificación de cálculos matemáticos y financieros
Miro	(web)	Diagramas organizacionales y mapeo de procesos
Notion	(web)	Documentación estructurada del proyecto
Google Workspace	(cloud)	Presentaciones ejecutivas y colaboración
GitHub	(web)	Control de versiones y portafolio profesional

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Metodología

El curso usa el modelo "caso de negocio como eje": 20% contextualización con empresa ecuatoriana real + 40% demostración técnica del instructor + 40% aplicación autónoma con empresa diferente como entregable. El Módulo 6 incorpora retroalimentación personalizada que replica la revisión de entregables en equipos profesionales.

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Evaluación

Componente	Peso
Ejercicios prácticos Módulo 1 — Python y reportes de negocio	15%
Ejercicios Módulo 2 — matemáticas empresariales y evaluación financiera	15%
Análisis Big Data/BI y caso empresarial Ecuador Módulo 3	15%
Análisis organizacional y mapeo de flujos Módulo 4	15%
Proyecto integrador (propuesta ejecutiva, análisis financiero, presentación)	30%
Participación activa en sesiones sincrónicas y foros	10%
**TOTAL**	**100%**

• Asistencia mínima: 70% (42h de 60h)
• Calificación mínima de aprobación: 70/100
• Escala: 0–100

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Salida laboral Ecuador 2026

Rol	Salario mensual estimado	Sector principal
Analista de BI junior	$800–$1,200	Banca, telecomunicaciones, retail
Coordinador de datos empresariales	$900–$1,300	Empresas medianas y corporaciones
Analista de reportes y dashboards	$750–$1,050	Gobierno, salud, educación
Consultor junior de transformación digital	$1,000–$1,500	Consultoría, independiente
Analista financiero con datos	$900–$1,300	Banca, finanzas corporativas

Empresas que contratan en Ecuador: Banco Pichincha, Banco Guayaquil, Banco del Pacífico, Corporación Favorita, Claro Ecuador, Movistar Ecuador, CNT, Ministerio de Finanzas, IESS, consultoras de transformación digital.

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Certificado MDT

Denominación oficial: Fundamentos de Big Data e Inteligencia de Negocio

Horas: 60 · Nivel: Corta duración (MDT Ecuador — Categoría según SETED)

Emisor: ITSEIA ACADEMY S.A.S. · Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

RUC operador: 1793233739001 · Modalidad: Virtual · Área: 06 — Informática y Comunicación

Especialidad: Big Data e Inteligencia de Negocio

El certificado es emitido por el Ministerio de Trabajo del Ecuador a través del operador autorizado ITSEIA ACADEMY S.A.S. Es reconocido para bonificaciones salariales, concursos de méritos en el sector público y presentación ante empleadores privados del Ecuador.

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Fuentes

• BCE — Banco Central del Ecuador (tasas de referencia): bce.fin.ec
• SRI Ecuador — datos abiertos: sri.gob.ec
• INEC — estadísticas empresariales: ecuadorencifras.gob.ec
• MAGAP — datos agrícolas: agricultura.gob.ec
• Multitrabajos Ecuador (salarios referencia, marzo 2026)
• Computrabajo Ecuador Q1 2026

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*ITSEIA ACADEMY S.A.S. — Instituto Ecuatoriano de Inteligencia Artificial*

*itseia.ai | administracion@itseia.ai | Abril 2026*

Reservar Estándar por $197

Fundamentos de Big Data e Inteligencia de Negocio — Completo (80h · $297)

Operador: ITSEIA ACADEMY S.A.S. (RUC 1793233739001)

Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

Modalidad: Virtual · Área MDT: 06 — Informática y Comunicación

Estructura: 8 módulos × 5 temas × 2h = 80h

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Para quién es

• Gerentes, directores y analistas de negocio que quieren dominar el ecosistema de datos empresariales con portafolio verificable
• Profesionales de finanzas, marketing o administración que buscan la formación más completa en Big Data y BI con mentoría
• Emprendedores que quieren presentar propuestas de valor de datos con análisis financiero sólido a inversionistas o clientes
• Personas que planean inscribirse en la carrera de Big Data e BI de ITSEIA con la mejor preparación posible y créditos reconocidos
• Ejecutivos que necesitan liderar proyectos de transformación digital y quieren entender a fondo el ecosistema de datos y sus costos

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Objetivo general

Desarrollar en los participantes competencias sólidas de programación en Python para automatización de negocios, matemáticas empresariales con evaluación financiera completa, dominio del ecosistema Big Data y Business Intelligence, y gestión organizacional orientada a datos, consolidando un portafolio profesional con propuesta ejecutiva de valor de datos, dashboard funcional en Power BI, retroalimentación personalizada del instructor y mentoría grupal orientada a resultados empresariales y desarrollo de carrera.

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Módulos y temas

Módulo 1: Python para Automatización de Negocios (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
1.1	Variables, operadores y tipos para cálculos financieros	2h	Calcular precios, márgenes, porcentajes, tasas y variaciones mensuales aplicados a registros empresariales reales
1.2	Estructuras de control para validación de datos empresariales	2h	Aplicar if/elif/else y bucles for/while para validar campos, detectar inconsistencias y procesar registros de ventas
1.3	Funciones reutilizables: reportes, validaciones y KPIs	2h	Crear funciones que generan resúmenes automáticos, calculan KPIs (margen, crecimiento, ticket) y validan datos sin repetir código
1.4	Manejo de archivos Excel con Openpyxl: lectura y escritura	2h	Leer libros Excel existentes; escribir hojas múltiples con formatos de celda; generar gráficos embebidos desde Python
1.5	Automatización de reporte ejecutivo completo	2h	Construir un script que procese ventas y costos, calcule KPIs automáticos (variación mensual, margen por producto, ranking) y exporte Excel ejecutivo

Módulo 2: Matemáticas Empresariales (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
2.1	Funciones de costo, ingreso y beneficio	2h	Modelar matemáticamente los ingresos y costos; graficar e interpretar la función de beneficio en diferentes escenarios
2.2	Punto de equilibrio y análisis de sensibilidad	2h	Calcular break-even en unidades y en ingresos; analizar qué pasa si el precio o el volumen varían en ±20%
2.3	Interés compuesto y valor del dinero en el tiempo	2h	Calcular VP y VF de créditos empresariales y plazos fijos usando tasas referenciales del Banco Central del Ecuador
2.4	VPN (Valor Presente Neto): metodología completa	2h	Calcular el VPN con WACC ecuatoriano; interpretar cuándo aceptar o rechazar un proyecto de datos; implementar con numpy-financial
2.5	TIR y presentación ejecutiva del análisis financiero	2h	Calcular la TIR; comparar con la tasa de descuento empresarial; construir el modelo financiero completo en Excel y Python para presentar al directorio

Módulo 3: Big Data y Business Intelligence — Ecosistema Completo (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
3.1	Las 5 V del Big Data con ejemplos ecuatorianos	2h	Explicar volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor con casos de Banco Pichincha, CNT, IESS, SRI y Corporación Favorita
3.2	OLTP vs. OLAP y el pipeline de datos empresarial	2h	Distinguir sistemas transaccionales de analíticos; describir el flujo completo desde ERP/CRM hasta el dashboard ejecutivo
3.3	Ecosistema BI 2026: Power BI, Tableau, Looker y QlikSense	2h	Comparar herramientas con criterios de costo, curva de aprendizaje y adopción en Ecuador; justificar la elección de Power BI
3.4	Data warehouse, data lake y data lakehouse	2h	Describir cada arquitectura con costos y casos de uso; conectar con Snowflake y BigQuery como siguiente paso avanzado
3.5	Taller Power BI: modelado dimensional y medidas DAX	2h	Conectar datos, construir un modelo estrella, crear medidas DAX para variaciones y porcentajes; publicar en Power BI Service

Módulo 4: Gestión Empresarial para Profesionales de Datos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
4.1	Estructuras organizacionales y gobierno de datos	2h	Describir estructuras funcional, divisional, matricial y data mesh; identificar cómo cada una afecta el acceso y la calidad de datos
4.2	Sistemas ERP, CRM y SCM: datos por sistema	2h	Mapear qué datos capturan SAP S/4HANA, Salesforce, HubSpot y Odoo en empresas ecuatorianas; identificar fuentes de verdad
4.3	Procesos de negocio y datos críticos por área	2h	Describir los datos de ventas, compras, producción, RRHH y finanzas que alimentan un sistema de BI; identificar silos
4.4	Niveles de decisión y el dashboard correcto	2h	Diseñar el dashboard adecuado para cada nivel: operativo (tiempo real), táctico (tendencias) y estratégico (KPIs anuales)
4.5	Mapa organizacional de datos: caso Ecuador	2h	Construir en Miro el análisis completo de flujos de información de Corporación Favorita o Claro Ecuador; documentar en Notion

Módulo 5: Proyecto Integrador — Propuesta Ejecutiva Completa (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
5.1	Análisis organizacional y diagnóstico de madurez de datos	2h	Analizar la estructura y los sistemas de una empresa ecuatoriana real; identificar qué preguntas no puede responder hoy con sus datos
5.2	Diseño de la solución de BI	2h	Definir fuentes de datos, pipeline de transformación, modelo dimensional y dashboards objetivo para la empresa elegida
5.3	Evaluación financiera completa: VPN, TIR y sensibilidad	2h	Estimar costos (licencias, infraestructura, personal) y beneficios cuantificables; calcular VPN y TIR con análisis de sensibilidad
5.4	Dashboard demostrativo en Power BI	2h	Construir un dashboard en Power BI Desktop que ilustra cómo se vería la solución propuesta con datos reales o simulados
5.5	Presentación ejecutiva: documento y deck	2h	Redactar el documento de propuesta de 8–12 páginas y el deck de 10 slides para presentar ante el directorio

Módulo 6: Power BI Avanzado y Modelado de Datos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
6.1	Modelado dimensional: esquema estrella y copo de nieve	2h	Diseñar tablas de hechos y dimensiones; identificar granularidad correcta; construir el modelo en Power BI Desktop
6.2	DAX: medidas calculadas y KPIs avanzados	2h	Crear medidas con CALCULATE, SUMX y funciones de inteligencia de tiempo; calcular variaciones periodo a periodo
6.3	Power Query: transformaciones y limpieza de datos	2h	Limpiar y transformar datos con el editor de Power Query; documentar los pasos de transformación
6.4	Visualizaciones avanzadas y diseño de dashboards	2h	Aplicar principios de diseño visual; elegir las visualizaciones correctas para cada tipo de dato y audiencia
6.5	Publicación y compartición en Power BI Service	2h	Publicar dashboards en Power BI Service; configurar actualizaciones automáticas; exportar como .pbix y compartir

Módulo 7: Automatización Avanzada y Herramientas de Datos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
7.1	pandas: manipulación avanzada de datos	2h	Aplicar groupby, merge, pivot_table y operaciones de ventana sobre datasets empresariales ecuatorianos
7.2	SQL para analistas de datos de negocio	2h	Escribir consultas SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN y subconsultas; conectar SQL con Python para análisis combinado
7.3	Automatización de reportes con Python y programación	2h	Construir un script que genera automáticamente reportes Excel con KPIs actualizados y los envía por email con smtplib
7.4	Claude y ChatGPT para análisis de negocio	2h	Usar IA para acelerar el análisis de datos, la redacción de propuestas ejecutivas y la interpretación de resultados financieros
7.5	APIs de datos del Ecuador: INEC, BCE y SRI	2h	Acceder a datos abiertos del Estado ecuatoriano mediante APIs y descarga programática; construir un dataset actualizable

Módulo 8: Portafolio, Retroalimentación y Mentoría (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
8.1	Revisión de código Python y reportes automáticos (M1)	2h	Recibir retroalimentación sobre calidad del script y los KPIs calculados; incorporar correcciones con refactoring guiado
8.2	Revisión del análisis financiero (M2 y M5)	2h	Revisar la corrección del VPN, TIR y sensibilidad; ajustar la propuesta ejecutiva con feedback del instructor
8.3	Revisión y corrección del dashboard Power BI (M3, M5, M6)	2h	Mejorar el modelo dimensional, las medidas DAX y el diseño visual del dashboard; publicar la versión final
8.4	Publicación del portafolio completo en GitHub y LinkedIn	2h	Organizar el repositorio con todos los proyectos; redactar el README; actualizar el perfil LinkedIn con competencias adquiridas
8.5	Mentoría grupal: entrevistas ejecutivas y plan de carrera	2h	Simular una presentación ante directorio; recibir orientación para búsqueda de empleo en BI; conocer tendencias 2026–2027

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Proyectos prácticos

Proyecto	Módulo	Dataset / Fuente	Descripción
Sistema de reportes ejecutivos automáticos	M1	Datos de ventas y costos de empresa ecuatoriana simulada	Script Python con Openpyxl: KPIs automáticos, variación mensual, ranking de productos, gráficos embebidos, formato ejecutivo
Evaluación financiera completa: proyecto BI	M2	Benchmark costos BI LATAM + tasas BCE Ecuador	Modelo financiero en Python (numpy-financial) y Excel: VPN con WACC, TIR vs. tasa referencial BCE, punto de equilibrio, sensibilidad ±20%
Dashboard Power BI completo: sector bancario Ecuador	M3	Datos públicos BCE + datos simulados con estructura real	Dashboard con modelo estrella, medidas DAX, visualizaciones ejecutivas y publicación en Power BI Service; exportado como .pbix
Mapa organizacional de datos: empresa ecuatoriana	M4	Corporación Favorita o Claro Ecuador (información pública)	Análisis completo en Miro: sistemas ERP/CRM, datos por proceso, silos identificados y oportunidades de integración; documentado en Notion
Propuesta ejecutiva completa con BI y finanzas	M5	Empresa ecuatoriana real elegida	Documento de 8–12 páginas + deck de 10 slides: análisis organizacional, diagnóstico de madurez, solución de BI, VPN + TIR + sensibilidad, dashboard demostrativo
Dashboard avanzado Power BI con DAX	M6	Datos del proyecto M5	Dashboard con modelado dimensional completo, medidas DAX avanzadas, Power Query documentado y publicado en Power BI Service
Automatización avanzada con pandas y SQL	M7	INEC / BCE / datos propios del participante	Script de automatización completa: pandas, SQL, generación de reportes y acceso a datos abiertos del Estado ecuatoriano
Portafolio profesional publicado en GitHub y LinkedIn	M8	Todos los proyectos revisados	Repositorio GitHub con ocho proyectos documentados, README de presentación, archivos .pbix descargables y perfil LinkedIn actualizado

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Herramientas

Herramienta	Versión 2026	Uso en el curso
Python	3.12 LTS	Automatización de reportes y cálculos financieros
VS Code	1.88+	Editor de código principal
Jupyter Notebook	7.x	Práctica interactiva y entrega de ejercicios
Google Colab	(cloud)	Alternativa en la nube sin instalación local
Excel	Microsoft 365 o LibreOffice 7.6+	Modelado financiero y presentación de datos
Openpyxl	3.1+	Generación y edición de archivos Excel desde Python
pandas	2.2+	Manipulación avanzada de datos (Módulo 7)
numpy-financial	1.0+	Cálculo de VPN, TIR, VP y VF en Python
Power BI Desktop	Marzo 2026	Dashboards con modelado dimensional y DAX
Power BI Service	(cloud)	Publicación y compartición de dashboards
Wolfram Alpha	(web)	Verificación de cálculos matemáticos y financieros
Miro	(web)	Mapeo de procesos y flujos de datos
Notion	(web)	Documentación de requerimientos y proyectos
Google Workspace	(cloud)	Presentaciones ejecutivas y colaboración
GitHub	(web)	Control de versiones y portafolio profesional

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Metodología

El curso Completo aplica el modelo "propuesta de negocio como eje": desde el inicio, el participante trabaja hacia una propuesta ejecutiva que justifica financieramente una iniciativa de datos, replicando el proceso real que un profesional de BI debe ejecutar para obtener aprobación gerencial. El Módulo 8 incorpora revisión técnica de cada proyecto, corrección de dashboards en vivo y simulación de presentación ante directorio.

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Evaluación

Componente	Peso
Proyecto Módulo 1 — reportes automáticos con Python y Openpyxl	10%
Proyecto Módulo 2 — evaluación financiera completa (VPN, TIR, sensibilidad)	10%
Dashboard Power BI Módulo 3 — modelo datos + DAX + publicación	10%
Análisis organizacional Módulo 4 — Miro + Notion	10%
Proyecto integrador Módulo 5 (propuesta ejecutiva, dashboard, presentación)	25%
Dashboard avanzado Power BI Módulo 6	10%
Automatización avanzada Módulo 7	5%
Portafolio GitHub completo con retroalimentación (Módulo 8)	10%
Participación en sesiones sincrónicas, foros y mentorías	10%
**TOTAL**	**100%**

• Asistencia mínima: 70% (56h de 80h)
• Calificación mínima de aprobación: 70/100
• Escala: 0–100

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Salida laboral Ecuador 2026

Rol	Salario mensual estimado	Sector principal
Analista de BI con portafolio y dashboard Power BI	$1,000–$1,400	Banca, telecomunicaciones, retail
Coordinador de datos de negocio	$1,000–$1,500	Empresas medianas y corporaciones
Consultor junior de transformación digital	$1,100–$1,700	Consultoría, LATAM remoto
Gerente de proyectos de datos — entry	$1,200–$1,800	Empresas corporativas, gobierno
Freelancer de BI y análisis de negocio	$900–$2,500	Independiente, proyectos LATAM

Empresas que contratan en Ecuador: Banco Pichincha, Banco Guayaquil, Banco del Pacífico, Corporación Favorita, Claro Ecuador, Movistar Ecuador, CNT, Ministerio de Finanzas (SIGEF), IESS, firmas de auditoría (Deloitte Ecuador, PwC Ecuador, KPMG Ecuador), startups fintech (Kushki Pagos, Datil).

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Certificado MDT

Denominación oficial: Fundamentos de Big Data e Inteligencia de Negocio

Horas: 80 · Nivel: Corta duración (MDT Ecuador — Categoría según SETED)

Emisor: ITSEIA ACADEMY S.A.S. · Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

RUC operador: 1793233739001 · Modalidad: Virtual · Área: 06 — Informática y Comunicación

Especialidad: Big Data e Inteligencia de Negocio

El certificado es emitido por el Ministerio de Trabajo del Ecuador a través del operador autorizado ITSEIA ACADEMY S.A.S. Es reconocido para bonificaciones salariales, concursos de méritos en el sector público y presentación ante empleadores privados del Ecuador.

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Fuentes

• BCE — Banco Central del Ecuador (tasas de referencia): bce.fin.ec
• SRI Ecuador — datos abiertos: sri.gob.ec
• INEC — estadísticas empresariales: ecuadorencifras.gob.ec
• MAGAP — datos agrícolas: agricultura.gob.ec
• Multitrabajos Ecuador (salarios referencia, marzo 2026)
• Computrabajo Ecuador Q1 2026

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*ITSEIA ACADEMY S.A.S. — Instituto Ecuatoriano de Inteligencia Artificial*

*itseia.ai | administracion@itseia.ai | Abril 2026*

Reservar Completo por $297