Los objetivos perseguidos con este curso son los siguientes:
- Entender qué es el proceso ETL: Extract, Transform, Load
- Cómo conectarnos a datos de distintos orígenes: SQL, Excel, web, csv, txt…
- Conocer el lenguaje M utilizado por Power Query para crear o modificar consultas y efectuar transformaciones de datos.
- Ejemplos para ilustrar las estrategias utilizadas para la incorporación actual y futura de datos.
- Operaciones sobre consultas en Power Query. Creación de columnas cuantitativas y cualitativas.
- Creación de una tabla de calendario.
- Cómo trabajar con datos reales y realizar todas las operaciones de transformación necesarias para su incorporación al análisis con Power BI.
- Cómo crear modelos de datos relacionales de forma efectiva.
- Cómo crear medidas utilizando el lenguaje DAX, utilizando todos los modificadores de contexto y entendiendo su alcance y sus diferencias.
- Columnas calculadas vs medidas. Cómo distinguir cuándo usar unas u otras.
- Creación de los cálculos más frecuentes utilizando el lenguaje DAX (propio de Power BI y Power Pivot en Excel).
- Utilización de los elementos disponibles para generar informes impactantes, también llamados Cuadros de Mando (Dashboards), con todos los indicadores y KPI relevantes, presentando los datos gráficamente de forma estructurada y coherente. También de la biblioteca online disponible.
- Incorporación de la inteligencia de tiempo a los modelos.
- Interacción entre elementos. Alcance de los segmentadores.
- Recorrido por los elementos visuales introducidos en las versiones recientes. Creación de gráficos destacando valores singulares (máximos, mínimos, …) mediante las funciones DAX y el formato condicional.
- Parámetros numéricos (What if) y parámetros de campo.
- Utilizar temas externos o corporativos en los informes generados.
1. Introducción a BI
-
- 1.1 Qué es Business Intelligence. Concepto general de BI y su papel en la toma de decisiones basada en datos.
- 1.2 Qué es Power BI. Visión general de la herramienta y su ecosistema dentro de Microsoft.
- 1.3 Power BI Desktop. Descripción de la aplicación y sus utilidades en el análisis de datos.
- 1.4 Instalación e interfaz. Cómo instalar Power BI Desktop y recorrido por la interfaz de usuario.
2. Obtener datos desde diferentes fuentes
-
- 2.1 Conexión a múltiples fuentes. Importación desde Excel, CSV, TXT, Web, Access, SQL y otras bases de datos.
- 2.2 Importar datos desde carpetas. Automatización de cargas combinando archivos del mismo formato.
3. Power Query
-
- 3.1 Power Query Editor. Exploración del editor y sus herramientas principales.
- 3.2 Tipos de datos. Identificación y corrección de tipos para garantizar un modelo sólido.
- 3.3 Normalización y limpieza. Transformar, filtrar y ordenar datos para su correcta estructuración.
- 3.4 Combinar y anexar consultas. Unificación de tablas mediante merge y append para modelos más completos.
- 3.5 Agrupaciones (Group By). Creación de resúmenes y totales a partir de datos agregados.
- 3.6 Cargar consultas en el modelo. Incorporación final de las tablas transformadas al modelo de Power BI.
4. Modelado de datos
-
- 4.1 Bases de datos y relaciones. Creación de un modelo estructurado a partir de múltiples orígenes.
- 4.2 Introducción al lenguaje DAX. Conceptos clave, sintaxis y usos habituales en cálculos analíticos.
- 4.3 Funciones DAX y ejemplos. Aplicación de funciones para cálculos personalizados y analíticos.
- 4.4 Creación de medidas. Uso de medidas para generar KPIs y métricas flexibles.
- 4.5 Comparar períodos y contexto de tiempo. Cálculos de variación temporal para análisis avanzados.
5. Visualizaciones
-
- 5.1 Introducción a las visualizaciones. Por qué las visualizaciones aceleran la comprensión de datos.
- 5.2 Formatos y jerarquías. Control de niveles de detalle mediante jerarquías de datos.
- 5.3 Filtros y slicers. Creación de filtros interactivos para análisis dinámico.
- 5.4 Interacciones entre visualizaciones. Cómo controlar el comportamiento entre gráficos en un informe.
- 5.5 Filtros Top N. Mostrar solo los valores más relevantes para análisis rápido.
- 5.6 Selección del gráfico adecuado. Criterios para elegir el tipo de gráfico según el objetivo del análisis.
Duración: 15 horas
Calendario: 20, 24, 26, 31 de marzo y 2 de abril.
Horario: de 15:30 a 18:30 horas.
Lugar: el curso se impartirá por videoconferencia.
Precio: 375 €
Descuento del 10% a partir del segundo participante por empresa.
