Curso de introducción al rol de Analista

Módulo 1: Introducción al Rol de Analista

1. Roles y responsabilidades de un analista de sistemas y de negocio
2. Tipos de análisis: análisis funcional, de sistemas, de negocio, y de datos
3. Competencias técnicas y habilidades blandas requeridas
4. Diferencias entre desarrollador y analista: enfoques y perspectivas

Módulo 2: Fundamentos de Análisis de Requisitos

1. Recopilación de Requisitos:
   • Técnicas de entrevistas (práctica con stakeholders)
   • Facilitación de workshops y focus groups
   • Observación directa y análisis de documentación existente
2. Documentación y Especificación de Requisitos:
   • Plantillas de requisitos y especificaciones funcionales
   • Documentación ágil vs. tradicional
3. Modelado de Requisitos:
   • Diagramas de flujo, casos de uso y modelado UML (herramientas: Lucidchart, Visio)
   • Historias de usuario y criterios de aceptación

Módulo 3: Metodologías de Desarrollo y Análisis Ágil

1. Metodologías de desarrollo:
   • Introducción a Waterfall y Agile (Scrum, Kanban)
   • Diferencias, ventajas y desventajas para analistas
2. Scrum para analistas:
   • Roles de Product Owner, Scrum Master y su relación con el análisis
   • Creación y gestión de backlog
3. Herramientas de Gestión Ágil:
   • Uso de Jira para gestión de backlog, sprints y reportes
   • Confluence para documentación colaborativa y reuniones retrospectivas

Módulo 4: Diseño de Soluciones y Arquitectura

1. Principios de Arquitectura de Software:
   • Monolitos vs. Microservicios, patrones de arquitectura
   • Introducción a arquitecturas serverless y cloud-native
   • Herramientas: Visual Paradigm para modelado de arquitectura
2. Diseño Orientado a Objetos y Patrones de Diseño:
   • Patrones de diseño (Singleton, Factory, Observer)
   • Diseño de diagramas de clase y secuencia en UML
3. Modelado de Procesos con BPMN (Business Process Model and Notation):
   • Creación de flujos de trabajo en herramientas como Bizagi y Lucidchart

Módulo 5: Análisis de Datos y Business Intelligence

1. Bases de Datos Relacionales y NoSQL:
   • Introducción a SQL (práctica en MySQL/PostgreSQL)
   • Bases de datos NoSQL: MongoDB (estructura, consultas básicas)
2. Extracción, Transformación y Carga (ETL):
   • Procesos ETL y herramientas como Talend y Pentaho
3. Análisis de Datos e Inteligencia de Negocios:
   • Visualización de datos en Power BI y Tableau (informes y dashboards)
   • Uso de Excel avanzado para análisis de datos
4. Introducción a Análisis Predictivo y Machine Learning Básico:
   • Algoritmos básicos en Python (usando Pandas y Scikit-Learn)
   • Implementación en Jupyter Notebooks

Módulo 6: Gestión de Proyectos y Comunicación

1. Fundamentos de Gestión de Proyectos:
   • Ciclo de vida de proyectos y fases
   • Herramientas de planificación y control: Microsoft Project
2. Herramientas de Gestión y Colaboración:
   • Uso avanzado de Jira para planificación y reportes
   • Trello y Confluence para seguimiento de tareas y comunicación
3. Documentación y Reportes Técnicos:
   • Redacción de documentación técnica y de requisitos
   • Cómo estructurar y presentar reportes de análisis
4. Comunicación con Stakeholders:
   • Técnicas de presentación de análisis a equipos no técnicos
   • Adaptación del lenguaje técnico para diferentes audiencias

Módulo 7: Pruebas, Calidad y Seguridad en el Análisis

1. Conceptos de Testing y QA:
   • Tipos de pruebas (unitarias, de integración, de sistema)
   • Herramientas de pruebas automatizadas: Selenium y JMeter
2. Automatización de Pruebas de Carga y Rendimiento:
   • Práctica de pruebas de rendimiento con JMeter
3. Seguridad en el Análisis de Sistemas:
   • Principios de seguridad en desarrollo de software (OWASP)
   • Herramientas básicas de seguridad como SonarQube y Burp Suite para analistas

Módulo 8: Análisis de Impacto, Gestión de Cambios y Mejora Continua

1. Evaluación de Impacto de Cambios:
   • Cómo analizar y documentar el impacto de un cambio en el sistema
2. Gestión de Cambios y Mejora Continua:
   • Introducción a ITIL y su enfoque en gestión de cambios
   • Uso de herramientas como ServiceNow para seguimiento de cambios
3. Análisis Post-implementación y Lecciones Aprendidas:
   • Documentación de lecciones aprendidas y métricas de éxito
   • Creación de reportes ejecutivos post-proyecto

Módulo 9: Herramientas de Automatización y RPA (Robotic Process Automation)

1. Fundamentos de RPA y Automatización de Procesos
   • Introducción a la automatización y RPA para analistas
2. Creación de Bots con UiPath y Automation Anywhere
   • Fundamentos de bots, prácticas y casos de uso
3. Automatización de Procesos Repetitivos:
   • Identificación de tareas automatizables
   • Prácticas de desarrollo de bots en entornos seguros

Módulo 10: Proyecto Final Integral

1. Definición de Requisitos y Análisis Completo
   • Definir, analizar y documentar requisitos funcionales y no funcionales
2. Diseño de la Solución y Diagramas Técnicos:
   • Modelado de la arquitectura de solución
   • Creación de prototipos y flujos de trabajo
3. Implementación y Testing del Proyecto:
   • Pruebas de concepto, validación y optimización