Big Data: Proyectos Reales — Estándar (60h · $197)

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

Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

Modalidad: Virtual · Área MDT: 06

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

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Para quién es (perfiles SENIOR)

Gerentes, directores de operaciones, analistas de procesos, administradores y profesionales con Python básico que quieren dominar el ciclo completo de datos empresariales — extraer de sistemas, analizar con estadística, visualizar en Power BI y rediseñar procesos con datos — para generar impacto real en sus organizaciones y postular a roles de analítica empresarial senior en Ecuador.

Perfiles típicos:

• Gerentes de operaciones que quieren tomar decisiones basadas en datos, no en intuición
• Analistas de procesos que quieren añadir Power BI y SQL a su perfil de BPM/BPMN
• Administradores que gestionan hojas de cálculo y quieren pasar a SQL + Power BI avanzado
• Profesionales del sector agroindustrial, retail o banca que quieren liderar proyectos de BI
• Emprendedores que quieren implementar analítica en su propio negocio

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Objetivo general

Consolidar competencias intermedias-avanzadas de Python para automatización empresarial, estadística aplicada a contextos de negocio, bases de datos con herramientas de BI profesionales y análisis de procesos con BPM — ejecutando 3 proyectos reales del contexto ecuatoriano (retail, banca cooperativa y agroindustria) que demuestren capacidad de entrega para roles de analista de BI senior o consultor de procesos con datos en Ecuador 2026.

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Módulos y temas

Módulo 1: Python avanzado para datos empresariales (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
1.1	Pandas avanzado: merge, groupby múltiple, pivot_table y melt	2h	Combinar DataFrames con todos los tipos de join, agrupar con múltiples funciones de agregación, transformar formato ancho-largo
1.2	Automatización enterprise: Openpyxl con gráficos y envío por email	2h	Generar reportes Excel con gráficos embebidos, formatos condicionales y tablas estructuradas; enviar automáticamente con smtplib
1.3	Lectura de APIs REST y múltiples fuentes con Requests	2h	Consumir APIs públicas ecuatorianas (BCE, SRI), leer múltiples fuentes (Excel, CSV, JSON) y combinar en un pipeline limpio
1.4	Programación funcional: map, filter, lambda y logging profesional	2h	Aplicar funciones de orden superior para procesar colecciones, implementar logging con loguru en scripts de producción
1.5	Scheduling y buenas prácticas: schedule, VS Code y GitHub	2h	Programar ejecución automática de reportes con schedule, gestionar proyectos con Git, aplicar PEP 8 en scripts de negocio

Módulo 2: Estadística para decisiones de negocio (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
2.1	Estadística descriptiva aplicada a ventas: outliers y series de tiempo	2h	Detectar outliers con IQR y z-score en datos de ventas, descomponer series de tiempo en tendencia, estacionalidad y residuo
2.2	Intervalos de confianza para decisiones gerenciales	2h	Calcular intervalos de confianza al 95% para diferencia de medias, aplicar a decisiones de inversión y campañas de marketing
2.3	Pruebas de hipótesis en contexto de negocio: t-test y ANOVA	2h	Ejecutar t-test para ventas antes/después de campaña, ANOVA para comparación entre sucursales, regiones o productos
2.4	Chi-cuadrado y regresión lineal para proyecciones	2h	Aplicar chi-cuadrado para segmentación de clientes por comportamiento, regresión lineal para proyecciones de ventas e ingresos
2.5	Control estadístico de calidad (SPC) e interpretación ejecutiva	2h	Construir gráficos de control Shewhart, calcular límites de control, comunicar resultados sin tecnicismos a directivos

Módulo 3: Bases de datos, Excel avanzado y Power BI (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
3.1	SQL intermedio-avanzado: funciones de ventana y CTEs	2h	Dominar ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD para análisis de tendencias temporales; escribir CTEs para consultas legibles y mantenibles
3.2	PostgreSQL, MySQL y SQL Server con DBeaver: modelado de negocio	2h	Diseñar bases de datos para sistemas de ventas, inventarios, CRM y ERP; gestionar con DBeaver, administrar permisos
3.3	Excel avanzado + Power Query para ETL de múltiples fuentes	2h	Dominar tablas dinámicas avanzadas, INDEX-MATCH, SUMIFS, Power Query para conectar y transformar Excel, CSV y SQL
3.4	Power BI: modelo estrella, medidas DAX y dashboards ejecutivos	2h	Construir modelo de datos estrella, escribir medidas DAX (CALCULATE, FILTER, ALL, DATESINPERIOD, SAMEPERIODLASTYEAR, RANKX)
3.5	Power BI Service: publicación, actualización programada y bookmarks	2h	Publicar dashboards en Power BI Service, programar actualizaciones, configurar bookmarks y drill-through

Módulo 4: Análisis y rediseño de procesos de negocio con datos (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
4.1	BPM y BPMN con Bizagi: eventos, actividades y compuertas	2h	Modelar procesos empresariales con BPMN en Bizagi: eventos de inicio/fin, actividades de usuario/servicio, compuertas exclusivas/paralelas
4.2	Pools, lanes y subprocesos: procesos empresariales complejos	2h	Modelar procesos con múltiples departamentos usando pools y lanes, añadir subprocesos colapsados y eventos intermedios
4.3	Análisis de valor añadido VA/NVA y metodología Lean	2h	Identificar actividades de valor añadido (VA) y sin valor (NVA) en procesos ecuatorianos, aplicar principios Lean básicos
4.4	Métricas de proceso: tiempo de ciclo, throughput y tasa de error	2h	Calcular tiempo de ciclo, lead time, throughput y tasa de defectos; construir cuadro de mando de proceso con Python
4.5	Análisis costo-beneficio de automatización: ROI calculado	2h	Calcular ROI de automatizar un proceso con Python/RPA, estimar período de recuperación de inversión con datos reales ecuatorianos

Módulo 5: Proyecto 1 y 2 — Retail + Banca cooperativa Ecuador (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
5.1	Proyecto 1: sistema de monitoreo de ventas retail automatizado	2h	Construir pipeline Python que procesa ventas diarias de Supermaxi, aplica t-test para detectar caídas significativas
5.2	Reporte Excel formateado y dashboard Power BI con RANKX sucursales	2h	Generar reporte Excel enviado automáticamente, construir dashboard con RANKX de sucursales y SAMEPERIODLASTYEAR
5.3	BPMN del proceso de reposición: AS-IS con análisis de cuellos de botella	2h	Modelar el proceso de reposición de inventario en Bizagi, identificar y cuantificar cuellos de botella con datos reales
5.4	Proyecto 2: dashboard de cartera de crédito cooperativa (600+ SEPS)	2h	Construir pipeline para análisis de cartera crediticia de cooperativas SEPS, aplicar SQL con funciones de ventana para mora
5.5	Power BI con modelo estrella cooperativa y mapa de calor por cantón	2h	Implementar modelo estrella para cartera crediticia, crear mapa de calor del Ecuador por cantón con índice de morosidad

Módulo 6: Proyecto 3 — Cadena de valor cacao + portafolio GitHub (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
6.1	ETL: datos del MAGAP, ProEcuador y BCE para análisis del cacao	2h	Extraer y combinar datos de producción agrícola, exportaciones y crédito rural para análisis de la cadena de valor
6.2	BPMN completo de la cadena: finca → acopio → exportadora → destino	2h	Modelar la cadena completa del cacao ecuatoriano en Bizagi con 20+ actividades, análisis VA/NVA por eslabón
6.3	ANOVA región × variedad con Python/Pingouin (p < 0.05)	2h	Ejecutar ANOVA para comparar rendimientos por zona geográfica y variedad de cacao, documentar con p-valor y potencia
6.4	Dashboard Power BI ejecutivo con 6+ KPIs de exportación	2h	Construir dashboard con KPIs: rendimiento/ha, precio promedio de exportación por destino, tendencia con DATESINPERIOD
6.5	Propuesta de mejora con ROI y portafolio GitHub integrado	2h	Documentar propuesta de mejora de la cadena con impacto cuantificado, organizar los 3 proyectos como portafolio en GitHub

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Proyectos prácticos (5 proyectos avanzados con caso real Ecuador)

Proyecto 1 — Sistema de monitoreo de ventas: retail ecuatoriano

Sector: Retail Ecuador (Corporación Favorita — 260+ tiendas Supermaxi, TIA, Gran Akí; segunda empresa más grande de Ecuador)

Dataset: Dataset de ventas con distribuciones reales de la industria ecuatoriana — 500,000+ registros con estacionalidad y promociones

Caso real: Sistema que monitorea ventas diarias por sucursal, detecta caídas significativas y envía reporte automático al gerente

Arquitectura: Python + Pandas + SciPy (t-test) + Openpyxl (reporte Excel) + smtplib + PostgreSQL (SQL ventana) + Power BI (RANKX + SAMEPERIODLASTYEAR)

Métricas de éxito: Pipeline en 1 clic, t-test con alpha = 0.05 documentado, reporte Excel formateado enviado automáticamente, 8+ KPIs

Proyecto 2 — Dashboard de cartera de crédito: banca cooperativa

Sector: Sistema cooperativo Ecuador (600+ cooperativas registradas en SEPS; activos > $20,000M; 6M+ socios)

Dataset: Dataset sintético de cartera — 50,000+ registros con cliente, tipo de crédito, monto, cuotas, días de mora, calificación, cantón

Caso real: Sistema de inteligencia de cartera para identificar concentración de riesgo por cantón, sector y tipo de crédito

Arquitectura: PostgreSQL (modelo estrella) + SQL avanzado (RANK, LAG para tendencias de mora) + Power BI (mapa de calor por cantón, DAX complejo)

Métricas de éxito: SQL con 3+ funciones de ventana, mapa interactivo del Ecuador, propuesta de mejora del proceso con ROI

Proyecto 3 — Análisis de la cadena de valor del cacao ecuatoriano

Sector: Agroindustria exportadora Ecuador (mayor exportador mundial de cacao fino de aroma; USD 756M en 2024; 100,000+ familias productoras)

Dataset: MAGAP (producción/ha, variedad, zona), ProEcuador/BCE (exportaciones por destino, precio internacional 2019–2024)

Caso real: Análisis completo de la cadena de valor del cacao — identificar cuellos de botella y oportunidades de mejora con datos

Arquitectura: BPMN completo en Bizagi (finca → exportación) + ANOVA región × variedad con Python + SQL + Power BI ejecutivo

Métricas de éxito: BPMN con 20+ actividades y análisis VA/NVA, ANOVA con p < 0.05, 6+ KPIs ejecutivos en Power BI

Proyecto 4 — Análisis de procesos logísticos aduaneros Ecuador

Sector: Logística y comercio exterior Ecuador (importadoras, exportadoras, agentes aduaneros, SENAE)

Dataset: Dataset sintético de procesos aduaneros (tiempo de trámite, tipo de mercancía, aduana de ingreso, días de resolución)

Caso real: Identificación de cuellos de botella en el proceso de importación/exportación para reducir costos logísticos

Arquitectura: BPMN del proceso aduanero en Bizagi + ANOVA de tiempos por aduana + Power BI para KPIs de eficiencia logística

Métricas de éxito: BPMN con 3+ cuellos de botella cuantificados, análisis estadístico documentado, propuesta con estimación de reducción de tiempo

Proyecto 5 — Sistema integrado de BI para empresa ecuatoriana

Sector: A definir según perfil (retail, banca, agroindustria, telecomunicaciones, sector público)

Dataset: Datos reales de la empresa donde trabaja el participante o dataset público del sector seleccionado

Caso real: Pipeline completo de toma de decisiones basada en datos — desde BPMN hasta dashboard ejecutivo con propuesta de mejora con ROI

Arquitectura: BPMN (Bizagi) + SQL (extracción y transformación) + Python (estadística y automatización) + Power BI (dashboard ejecutivo)

Métricas de éxito: Aprobación de la clase, propuesta con cuantificación de impacto (ahorro de tiempo, reducción de costos o incremento de ingresos)

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Herramientas (10–15 enterprise-grade 2026)

Python 3.11+, Pandas, Openpyxl, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Pingouin, smtplib, schedule, loguru, VS Code, Jupyter Notebook, GitHub, PostgreSQL, MySQL, DBeaver, SQL Server, Excel (avanzado + Power Query), Power BI Desktop, Power BI Service, DAX (CALCULATE, FILTER, ALL, DATESINPERIOD, SAMEPERIODLASTYEAR, RANKX), Bizagi Modeler (BPMN), Lucidchart, Draw.io

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Metodología

• **Impacto empresarial primero:** cada proyecto evaluado por calidad técnica y por el impacto que generaría en una organización real
• **Casos Ecuador-first:** cacao, cooperativas SEPS, retail, aduanas — contextos reales, no genéricos
• **BPMN integrado desde el Módulo 4:** el análisis de procesos conecta con los datos en cada proyecto
• **Peer review orientado a negocio:** rúbrica evalúa claridad del problema, calidad de la solución y comunicación ejecutiva
• **Presentación ejecutiva obligatoria:** el Proyecto 3 y el Proyecto 5 se presentan en formato de reunión de directorio

Distribución de evaluación

Componente	Peso
Proyecto 1: Monitoreo de ventas retail (Python automatizado + SQL ventana + Power BI)	18%
Proyecto 2: Cartera de crédito cooperativa (SQL avanzado + Power BI estrella + BPMN)	20%
Proyecto 3: Cadena de valor cacao (BPMN completo + ANOVA + Power BI ejecutivo)	22%
Proyecto 4: Procesos logísticos aduaneros (BPMN + estadística + Power BI)	15%
Proyecto 5: Sistema BI empresa ecuatoriana (pipeline completo + propuesta con ROI)	15%
Participación activa, peer review y calidad de GitHub	10%
**TOTAL**	**100%**

Calificación mínima de aprobación: 70/100. Asistencia mínima requerida: 70% (42 horas de 60).

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Salida laboral Ecuador 2026 (roles SENIOR)

Rol	Empresa/Sector	Rango salarial referencial
Analista de BI senior	Corporación Favorita, TIA, Supermercados	$1,200–$2,000/mes
Analista de procesos con datos	Banco Pichincha, cooperativas SEPS	$1,100–$1,900/mes
Consultor de procesos y BI	Empresas exportadoras, sector agropecuario	$1,000–$3,000/proyecto
Jefe de analítica empresarial	CNT, Movistar, empresas industriales	$1,500–$2,500/mes
Analista de datos sector público	Ministerio de Producción, SENAE, SEPS	$1,000–$1,700/mes

Fuente referencial: Glassdoor Ecuador 2025, multitrabajos.com, LinkedIn Ecuador (perfiles activos con Power BI + SQL + BPMN). La combinación Power BI avanzado + SQL con funciones de ventana + BPMN es escasa en Ecuador y genera una prima de 20–35% sobre el salario promedio del sector.

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Certificado MDT

Certificado de aprobación — "Big Data: Proyectos Reales Estándar (60h)" emitido por ITSEIA ACADEMY S.A.S. bajo registro del Ministerio de Trabajo del Ecuador (MDT). Válido para hoja de vida, concursos de méritos en sector público (SENRES/MRL), procesos de contratación privada y reconocimiento de competencias en SETEC.

Fuentes verificables

• Corporación Favorita: información pública — www.corporacionfavorita.com
• SEPS Ecuador: estadísticas cooperativas (600+ cooperativas, activos > $20,000M) — www.seps.gob.ec
• ProEcuador: exportaciones cacao USD 756M (2024) — www.proecuador.gob.ec
• MAGAP: rendimientos agrícolas — www.agricultura.gob.ec
• SENAE Ecuador: estadísticas de comercio exterior — www.aduana.gob.ec
• Power BI Microsoft: documentación DAX — learn.microsoft.com/power-bi
• Glassdoor Ecuador 2025: rangos salariales — www.glassdoor.com

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*Operador: ITSEIA ACADEMY S.A.S. — RUC 1793233739001*

*Coordinador pedagógico: Héctor Bolívar Velasco Álvarez*

*Modalidad virtual · Precio: $197 · 60 horas · Máximo 25 participantes · Área MDT: 06 — Informática y Comunicación*

Reservar Estándar por $197

Big Data: Proyectos Reales — Completo (80h · $297)

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

Coordinador: Héctor Bolívar Velasco Álvarez

Modalidad: Virtual · Área MDT: 06

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

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Para quién es (perfiles SENIOR)

Gerentes, directores de operaciones, consultores empresariales y analistas senior con visión de liderar la transformación basada en datos en organizaciones ecuatorianas. Para quienes quieren el dominio completo del stack BI enterprise — Python avanzado para automatización, estadística inferencial gerencial, Power BI con DAX avanzado, SQL complejo, BPM con Six Sigma y fundamentos de arquitectura de datos moderna — construyendo un portafolio ejecutivo de 5 proyectos y recibiendo mentoría directa de Héctor Velasco.

Perfiles típicos:

• Gerentes de operaciones o comerciales que quieren liderar su área de analítica ($2,500–$4,500/mes)
• Consultores independientes que quieren añadir datos y Power BI a sus propuestas
• Directores de procesos que quieren dominar la conexión entre BPM, datos y Power BI avanzado
• Profesionales del sector agroindustrial, banca o retail que apuntan a gerencia de inteligencia de negocio

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Objetivo general

Dominar el stack completo de inteligencia de negocio enterprise — Python avanzado con automatización completa, estadística gerencial rigurosa, Power BI con DAX avanzado y arquitectura de datos, gestión de procesos con BPM y Six Sigma, y fundamentos de arquitectura moderna de datos (data warehouse, data lake conceptual) — construyendo 5 proyectos ejecutivos con datos ecuatorianos, resolviendo un caso real supervisado de cliente ITSEIA con ROI documentado, preparándose para certificación en la nube y recibiendo mentoría 1:1 de Héctor Velasco.

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Módulos y temas

Módulo 1: Python avanzado para automatización empresarial (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
1.1	Pandas completo: merge con indicadores, groupby transform y explode	2h	Dominar merge con indicator=True, groupby con transform para cálculos en grupo, explode para datos anidados y listas
1.2	Automatización enterprise: Openpyxl avanzado con gráficos y formatos	2h	Generar reportes Excel con gráficos embebidos, tablas estructuradas, formatos condicionales y hojas múltiples desde Python
1.3	Scheduling con schedule y envío automático de reportes con smtplib	2h	Programar ejecución automática de pipelines con schedule, enviar reportes por email con adjuntos, gestionar logs de ejecución
1.4	Logging profesional con loguru y APIs REST con httpx	2h	Implementar logging estructurado con loguru, consumir APIs con httpx para mayor rendimiento en pipelines de producción
1.5	Poetry, Git avanzado y buenas prácticas enterprise	2h	Gestionar dependencias con Poetry, aplicar branching strategy con Git, formatear con Black y analizar con flake8

Módulo 2: Estadística gerencial avanzada para decisiones (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
2.1	Series de tiempo empresarial: descomposición, tendencia y estacionalidad	2h	Descomponer series de tiempo de ventas en tendencia, estacionalidad y residuo; detectar anomalías con suavizado exponencial
2.2	Intervalos de confianza para decisiones estratégicas con bootstrap	2h	Calcular intervalos de confianza al 90/95/99% con bootstrap, aplicar a decisiones de inversión, campañas y comparación de productos
2.3	Pruebas de hipótesis gerenciales: ANOVA de dos vías y Kruskal-Wallis	2h	Ejecutar ANOVA de dos vías (sucursales × región), Kruskal-Wallis para datos de satisfacción no normales; interpretar para directivos
2.4	Regresión múltiple para proyecciones de ventas con diagnósticos	2h	Ajustar regresión lineal múltiple, diagnosticar residuos (Breusch-Pagan, Durbin-Watson), comunicar a audiencias gerenciales
2.5	Six Sigma: control de calidad SPC, DPMO conceptual y diagrama de Pareto	2h	Construir gráficos de control Shewhart con Python, calcular DPMO conceptual, crear diagrama de Pareto para análisis de defectos

Módulo 3: Arquitectura de datos + SQL avanzado + Power BI enterprise (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
3.1	Fundamentos de arquitectura: data warehouse, ETL vs. ELT y capas	2h	Entender la arquitectura Kimball vs. Inmon, capas raw/staging/marts, cuándo usar ETL vs. ELT, cómo diseñar para escalar
3.2	SQL avanzado completo: CTEs recursivas, vistas materializadas y stored procedures	2h	Escribir CTEs simples y recursivas, crear vistas materializadas para rendimiento, implementar stored procedures básicos y triggers
3.3	PostgreSQL avanzado: particionamiento, JSONB y pg_stat_statements	2h	Particionar tablas por fecha y rango, almacenar datos semiestructurados con JSONB, analizar rendimiento con pg_stat_statements
3.4	Power BI enterprise: muchos-a-muchos, USERELATIONSHIP y RLS por región	2h	Gestionar relaciones muchos-a-muchos, aplicar USERELATIONSHIP para relaciones inactivas, configurar RLS por región y sucursal
3.5	DAX avanzado completo: análisis temporal, SWITCH complejo y API de Power BI	2h	Dominar TOTALYTD/QTD/MTD, DATEADD, HASONEVALUE, SWITCH con condiciones complejas; usar API de Power BI para automatización

Módulo 4: Gestión avanzada de procesos + BPM + Lean Six Sigma (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
4.1	BPMN avanzado: subprocesos, eventos de error y puertas basadas en eventos	2h	Modelar procesos complejos en Bizagi con subprocesos colapsados, eventos de error y compensación, puertas basadas en eventos
4.2	Metodología DMAIC completa: Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar	2h	Aplicar DMAIC completa a un proceso empresarial ecuatoriano real, con métricas cuantificadas por cada fase
4.3	VSM, diagrama de Ishikawa y FMEA: herramientas Lean avanzadas	2h	Construir Value Stream Map (VSM) de un proceso, analizar causas raíz con Ishikawa, evaluar riesgos con FMEA básico
4.4	Simulación de procesos con Bizagi Modeler y análisis de bottlenecks	2h	Ejecutar simulación básica en Bizagi Modeler, analizar tiempos de ciclo y utilización de recursos, identificar cuellos de botella
4.5	RPA avanzado: UIPath/Power Automate y análisis costo-beneficio con ROI	2h	Evaluar criterios de selección de RPA en Ecuador, estimar ahorro con Power Automate, calcular ROI y período de recuperación

Módulo 5: Proyecto 1 — Inteligencia de ventas retail con automatización (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
5.1	ETL enterprise: pipeline de ventas diarias con 1M+ registros	2h	Construir pipeline Python que procesa 1M+ registros de ventas en menos de 5 minutos con logging y manejo de errores
5.2	ANOVA entre sucursales y t-test ventas vs. período anterior	2h	Ejecutar ANOVA entre sucursales para detectar rendimiento anómalo, t-test para comparar vs. período anterior con alpha = 0.05
5.3	PostgreSQL con particionamiento mensual y SQL con ventanas	2h	Particionar tabla de ventas por mes, calcular RANK de sucursales y LAG para tendencias con funciones de ventana
5.4	Power BI con RLS por región y medidas DAX enterprise	2h	Configurar RLS para 3 roles gerenciales (nacional, regional, sucursal), implementar RANKX, TOTALYTD y SAMEPERIODLASTYEAR
5.5	Reporte Excel enterprise enviado automáticamente al equipo gerencial	2h	Generar reporte Excel con Openpyxl (gráficos, formatos condicionales, tablas), programar envío automático con smtplib y schedule

Módulo 6: Proyecto 2 — Data warehouse cooperativa + Six Sigma DMAIC (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
6.1	Diseño del data warehouse: modelo estrella de cartera cooperativa	2h	Diseñar el data warehouse con modelo estrella (hechos: transacciones de cartera; dimensiones: tiempo, cliente, cantón, sector, asesor)
6.2	ETL Python completo: extracción, validación, transformación y carga	2h	Implementar ETL con validación de datos, manejo de duplicados, transformaciones de tipo y carga incremental en PostgreSQL
6.3	SQL complejo: subconsultas correlacionadas y PERCENT_RANK de asesores	2h	Escribir subconsultas correlacionadas para análisis de cartera, calcular PERCENT_RANK para ranking de asesores por mora
6.4	Power BI enterprise: tabla calendario, TOTALYTD y semáforos con SWITCH	2h	Crear tabla de calendario en DAX, implementar TOTALYTD/SAMEPERIODLASTYEAR, usar SWITCH para semáforos de cartera
6.5	DMAIC del proceso de crédito: BPMN TO-BE con reducción -30% de tiempo	2h	Aplicar DMAIC completa al proceso de crédito de la cooperativa, modelar BPMN TO-BE con reducción documentada de tiempo de ciclo

Módulo 7: Proyectos 3 y 4 — Cacao exportación + Analítica RRHH (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
7.1	BPMN avanzado de la cadena del cacao: 30+ actividades y VA/NVA	2h	Modelar en Bizagi la cadena completa del cacao (finca → exportación) con 30+ actividades y análisis de valor añadido por eslabón
7.2	ANOVA de dos vías zona × variedad y regresión múltiple	2h	Ejecutar ANOVA de dos vías sobre rendimientos de cacao, ajustar regresión múltiple (R² > 0.75), calcular potencia estadística
7.3	Power BI ejecutivo: mapas interactivos Ecuador y destinos de exportación	2h	Construir dashboard con mapa coropléto del Ecuador (producción por provincia) y mapa mundial (destinos de exportación) en Power BI
7.4	Proyecto 4: analítica de talento humano — rotación y brechas salariales	2h	Analizar rotación, ausentismo y brechas salariales en dataset de RRHH ecuatoriano con Python + SciPy + Pingouin
7.5	BPMN del proceso de selección + Power BI RRHH con 8+ KPIs	2h	Modelar el proceso de selección de personal en Bizagi, construir dashboard de RRHH con RANKX de áreas por desempeño

Módulo 8: Consultoría real + mentoría Héctor + certificación (10h)

#	Tema	Horas	Aprenderás
8.1	Caso real cliente ITSEIA: levantamiento de requerimientos y mapeo AS-IS	2h	Aplicar técnicas de entrevista para levantar requerimientos, mapear proceso AS-IS con BPMN, identificar el problema de datos central
8.2	Caso real: análisis de datos, solución Python + SQL + Power BI	2h	Resolver el problema con el stack completo aprendido, documentar el pipeline y construir el dashboard ejecutivo
8.3	Caso real: propuesta TO-BE con ROI documentado y presentación ejecutiva	2h	Modelar el proceso TO-BE, calcular ROI de la solución propuesta, preparar y presentar ante el cliente o panel evaluador
8.4	Preparación certificación: PL-300, AWS CLF-C02 y simulacros de examen	2h	Repasar simulacros de examen para Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300), AWS Cloud Practitioner y Google Cloud Digital Leader
8.5	Mentoría 1:1 Héctor: portafolio ejecutivo, carrera y carta de recomendación	2h	Revisión personalizada del portafolio de 5 proyectos, estrategia de carrera como Gerente de Analítica o consultor independiente

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Proyectos prácticos (5+ proyectos avanzados con caso real Ecuador)

Proyecto 1 — Sistema de inteligencia de ventas retail con automatización completa

Sector: Retail Ecuador (Corporación Favorita — Supermaxi, TIA, Gran Akí, Juguetón; facturación estimada > $3,000M/año)

Dataset: Dataset de ventas retail con 1M+ registros, estacionalidad real, categorías y sucursales ecuatorianas

Caso real: Sistema enterprise que procesa ventas diariamente, detecta anomalías estadísticas y genera reportes automáticos al equipo gerencial

Arquitectura enterprise: Python + Pandas (ETL con logging) + schedule + SciPy (ANOVA + t-test) + PostgreSQL particionado + Openpyxl enterprise + Power BI con RLS

Métricas de éxito: Pipeline en < 5 min para 1M registros, RLS para 3 roles, 5+ pruebas estadísticas documentadas

Proyecto 2 — Data warehouse cooperativa: Six Sigma en crédito

Sector: Sistema cooperativo Ecuador (600+ cooperativas SEPS; activos > $20,000M; 6M+ socios)

Dataset: Dataset sintético de cartera con 100,000+ registros — calificaciones SEPS A-E, mora, cantón, asesor

Caso real: Arquitectura completa de data warehouse para inteligencia de cartera con rediseño Six Sigma DMAIC del proceso de crédito

Arquitectura enterprise: Data warehouse con modelo estrella + ETL Python completo + PostgreSQL avanzado + SQL complejo + Power BI enterprise + BPMN Six Sigma

Métricas de éxito: Data warehouse con diccionario de datos, ETL con manejo de errores, BPMN TO-BE con reducción de tiempo de ciclo -30%, ROI calculado

Proyecto 3 — Inteligencia de exportaciones del cacao ecuatoriano: cadena completa

Sector: Agroindustria exportadora Ecuador (mayor exportador mundial de cacao fino de aroma; USD 756M en 2024; crecimiento del 48% interanual; 100,000+ familias productoras)

Dataset: MAGAP (producción/ha, variedad, precipitación 2015–2024), ProEcuador/BCE (exportaciones por destino, precio internacional), BanEcuador (crédito agropecuario)

Caso real: Sistema de inteligencia completo de la cadena de valor del cacao para exportadoras y asociaciones de productores

Arquitectura enterprise: BPMN avanzado en Bizagi (30+ actividades, VA/NVA) + ANOVA de dos vías con potencia + regresión múltiple + PostgreSQL (modelo estrella) + DAX complejo + Power BI con 2 mapas interactivos

Métricas de éxito: BPMN con 30+ actividades, R² > 0.75, dashboard con mapa Ecuador y mapa mundial, propuesta de mejora con impacto en USD/tonelada

Proyecto 4 — Dashboard de analítica de talento humano: empresa ecuatoriana

Sector: RRHH — aplicable a cualquier empresa ecuatoriana mediana o grande (100+ empleados)

Dataset: Dataset sintético de 5,000 empleados — cargo, área, salario, desempeño, ausentismo, rotación, cantón, antigüedad

Caso real: Sistema de analítica de talento que identifica patrones de rotación, brechas salariales y costo del ausentismo

Arquitectura enterprise: Python + Pandas + SciPy/Pingouin (chi-cuadrado, ANOVA) + PostgreSQL + Power BI con 8+ KPIs de RRHH + BPMN del proceso de selección

Métricas de éxito: 8+ KPIs de RRHH en Power BI, análisis de brechas salariales documentado, BPMN con 2+ cuellos de botella identificados

Proyecto 5 — Caso real cliente ITSEIA: consultoría empresarial supervisada

Sector: A definir según perfil y disponibilidad de empresas del ecosistema ITSEIA

Dataset: Datos reales del cliente (con confidencialidad) o datos públicos del sector seleccionado

Metodología: Six Sigma DMAIC completa: Definir → Medir → Analizar → Mejorar → Controlar

Caso real: Problema de negocio real con impacto económico demostrable — el participante actúa como consultor supervisado por Héctor Velasco

Entregables: Informe ejecutivo de 10–15 páginas, dashboard Power BI, presentación ejecutiva, ROI documentado y defendible

Métricas de éxito: Aprobación del cliente o de Héctor como evaluador, ROI cuantificado, propuesta de segunda fase de consultoría

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Herramientas (10–15 enterprise-grade 2026)

Python 3.11+, Pandas, Openpyxl, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Pingouin, Statsmodels, loguru, schedule, smtplib, httpx, Poetry, Black, flake8, VS Code, Jupyter Notebook, GitHub (portafolio público), PostgreSQL, SQL Server, DBeaver, Excel (avanzado + Power Query), Power BI Desktop, Power BI Service, DAX completo, Power BI API (básica), Snowflake (introducción conceptual), Databricks (introducción conceptual), Bizagi Modeler (BPMN avanzado), Lucidchart, Draw.io

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Metodología

• **Executive-grade output:** cada proyecto genera entregables de calidad de consultoría — reportes que se podrían presentar a un directorio de empresa ecuatoriana
• **Six Sigma integrado:** la metodología DMAIC estructura todos los proyectos del Módulo 5 al 8
• **Casos Ecuador-first con datos verificables:** cacao (USD 756M exportaciones 2024), cooperativas SEPS (600+ entidades), Corporación Favorita (empresa top 2 Ecuador)
• **Peer review con perspectiva de negocio:** rúbrica evalúa impacto empresarial, calidad técnica, claridad de comunicación y reproducibilidad
• **ROI obligatorio en todos los proyectos:** cada proyecto incluye una estimación del valor económico de la solución

Distribución de evaluación

Componente	Peso
Proyecto 1: Inteligencia de ventas retail (Python enterprise + SQL + Power BI con RLS)	18%
Proyecto 2: Data warehouse cooperativa (ETL + SQL avanzado + Power BI + Six Sigma DMAIC)	22%
Proyecto 3: Cadena cacao exportación (BPMN avanzado + estadística + Power BI + ROI)	20%
Proyecto 4: Analítica de talento humano (estadística RRHH + Power BI + BPMN + KPIs)	15%
Proyecto 5: Caso real cliente (impacto + ROI + presentación ejecutiva — evaluado por Héctor)	15%
Participación activa, peer review y calidad de GitHub	10%
**TOTAL**	**100%**

Calificación mínima de aprobación: 70/100. Asistencia mínima requerida: 70% (56 horas de 80).

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Salida laboral Ecuador 2026 (roles SENIOR)

Rol	Empresa/Sector	Rango salarial referencial
Gerente de analítica / Director de BI	Corporación Favorita, Banco Pichincha, CNT	$2,500–$4,500/mes
Consultor de inteligencia de negocio	Exportadoras, cooperativas, empresas industriales	$2,000–$6,000/proyecto
Jefe de transformación digital	Empresas medianas Ecuador (100–500 empleados)	$2,000–$3,500/mes
Analista de BI senior con Power BI PL-300	Banca, retail, telecomunicaciones	$1,800–$3,000/mes
Gerente de procesos con datos	Ministerio de Producción, SEPS, SENAE	$1,700–$2,800/mes

Fuente referencial: Glassdoor Ecuador 2025, multitrabajos.com, LinkedIn Ecuador (perfiles activos con Power BI avanzado + SQL + BPMN + Six Sigma en el mercado ecuatoriano). El nivel Completo con data warehouse + Six Sigma DMAIC + caso real con ROI + certificación PL-300 ubica al participante en el segmento de mayor remuneración para perfiles de BI en Ecuador.

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Certificado MDT

Certificado de aprobación — "Big Data: Proyectos Reales Completo (80h)" emitido por ITSEIA ACADEMY S.A.S. bajo registro del Ministerio de Trabajo del Ecuador (MDT). El nivel Completo incluye carta de recomendación firmada por Héctor Velasco para procesos de selección laboral, propuestas de consultoría independiente o postulaciones a programas de formación avanzada.

Fuentes verificables

• Corporación Favorita: información pública — www.corporacionfavorita.com
• SEPS Ecuador: estadísticas cooperativas (600+ cooperativas, activos > $20,000M) — www.seps.gob.ec
• ProEcuador: exportaciones cacao USD 756M (2024, crecimiento 48% interanual) — www.proecuador.gob.ec
• MAGAP: rendimientos agrícolas — www.agricultura.gob.ec
• BanEcuador: estadísticas de cartera agropecuaria — www.banecuador.fin.ec
• SENAE Ecuador: estadísticas comercio exterior — www.aduana.gob.ec
• Power BI Microsoft: documentación PL-300 — learn.microsoft.com/power-bi
• Glassdoor Ecuador 2025: rangos salariales — www.glassdoor.com

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*Operador: ITSEIA ACADEMY S.A.S. — RUC 1793233739001*

*Coordinador pedagógico: Héctor Bolívar Velasco Álvarez*

*Modalidad virtual · Precio: $297 · 80 horas · Máximo 25 participantes · Área MDT: 06 — Informática y Comunicación*

Reservar Completo por $297