| Sesión | Fecha y hora de inicio | Fecha y hora de finalización | Aula | Ubicación |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 23/04/2026 16:00 | 23/04/2026 17:00 | En línea | |
| 2 | 30/04/2026 16:00 | 30/04/2026 17:00 | En línea | |
| 3 | 07/05/2026 16:00 | 07/05/2026 18:00 | En línea | |
| 4 | 14/05/2026 16:00 | 14/05/2026 18:00 | En línea |
Se seleccionarán las personas participantes de acuerdo con los criterios siguientes:
- Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.
- Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.
- Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.
- En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)
JOSÉ RAMÓN DIOS FERNÁNDEZ
Mi nombre es José Dios y seré el instructor principal de este curso. Con más de 20 años de experiencia profesional, he trabajado en áreas clave como Business Intelligence, Big Data, gestión de proyectos, automatización de procesos e Inteligencia Artificial
Experiencia Profesional
A lo largo de mi carrera, he tenido la oportunidad de desempeñar roles en compañías internacionales, liderando proyectos complejos en las siguientes áreas:
1. Gestión del Dato y Business Intelligence:
• Diseño y construcción de arquitecturas de datos para la visualización operativa y estratégica.
• Implementación de soluciones ETL y cuadros de mando en plataformas como Power BI.
• Uso de técnicas de Data Mining y análisis predictivo para detectar patrones, anomalías y tendencias.
2. Automatización de Procesos:
• Definición e implementación de herramientas de automatización en plataformas como Power Automate.
• Desarrollo de flujos para optimizar procesos operativos y reducir tiempos en tareas repetitivas.
3. Inteligencia Artificial y Copilot:
• Aplicación de modelos de Machine Learning y análisis predictivo en entornos corporativos para anticipar demandas y optimizar la toma de decisiones.
• Integración de herramientas de IA generativa y asistentes como Microsoft Copilot en procesos de soporte y mantenimiento de sistemas Big Data
Objetivo General del Curso
Dotar al profesorado e investigadores universitarios de competencias en análisis avanzado de datos y visualización predictiva, integrando Power BI y Copilot para generar insights en docencia e investigación, apoyando la toma de decisiones académicas estratégicas.
Objetivos Específicos
• Conectar y transformar datos complejos (académicos y de investigación).
• Diseñar dashboards interactivos orientados a docencia y proyectos de investigación.
• Utilizar funciones avanzadas de DAX y análisis temporal.
• Aplicar predicción y visuales de IA en Power BI.
• Integrar Copilot para generación de medidas, visuales y flujos.
• Fomentar la investigación basada en datos.
Semana 1: Introducción y Nivelación
Duración total: 2 horas
Sesión 1 – Directa (1 hora)
• Presentación del curso y expectativas de los participantes.
• Conceptos clave iniciales:
o Dato vs información.
o Qué es una base de datos relacional.
o Qué es un KPI en docencia e investigación.
• Ejemplo práctico: cómo transformar un Excel de calificaciones en una tabla estructurada.
Sesión 2 – Pregrabada (1 hora)
• Introducción a Power BI Desktop.
o Descarga e instalación.
o Recorrido por la interfaz.
o Primeros pasos: cargar un Excel de matrículas.
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Semana 2: Transformación de Datos y Primeros Dashboards
Duración total: 2 horas
Sesión 3 – Directa (1 hora)
• Power Query avanzado:
o Limpieza de datos de calificaciones.
o Creación de columnas calculadas.
o Normalización de datos académicos.
Sesión 4 – Pregrabada (1 hora)
• Conexión a múltiples orígenes: Excel, CSV y carpetas.
• Preparación de datos para dashboards de investigación.
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Semana 3: Visualización Avanzada para Investigación
Duración total: 3 horas
Sesión 5 – Directa (2 horas)
• Diseño de dashboards interactivos:
o Uso de slicers, drill-down y jerarquías.
o Indicadores de rendimiento académico (abandono, rendimiento, publicaciones).
• Ejercicio guiado: crear un panel de seguimiento de proyectos de investigación.
Sesión 6 – Pregrabada (1 hora)
• Visualización avanzada: mapas, gráficos combinados y tarjetas KPI.
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Semana 4: Análisis Avanzado con DAX
Duración total: 3 horas
Sesión 7 – Directa (2 horas)
• Funciones DAX avanzadas:
o Time Intelligence (comparar años académicos).
o Medidas personalizadas.
• Ejercicio práctico: evolución de matrículas por curso.
Sesión 8 – Pregrabada (1 hora)
• Creación de modelos de datos académicos.
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Semana 5: IA y Copilot en Power BI
Duración total: 3 horas
Sesión 9 – Directa (2 horas)
• Uso de visuales de IA: Forecast, Key Influencers, Decomposition Tree.
• Aplicación práctica: predicción de matrículas y publicaciones.
• Introducción a Copilot en Power BI:
o Crear medidas en lenguaje natural.
o Generar gráficos automáticamente.
Sesión 10 – Pregrabada (1 hora)
• Casos de uso reales de Copilot en docencia e investigación.
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Semana 6: Proyecto Final
Duración total: 2 hora
Sesión 11 – Directa (2 hora)
• Presentación de proyectos finales:
o Mini-dashboard académico (calificaciones, publicaciones, matrículas).
o Retroalimentación entre grupos.
• Análisis de datos aplicados a investigación y docencia.
• Diseño de dashboards predictivos.
• Uso de IA y Copilot en la práctica docente e investigadora.
