POWER BI & POWER QUERY
Presentación general
En la era de la transformación digital, la capacidad de analizar datos y generar reportes estratégicos en tiempo real es fundamental para la toma de decisiones. Power BI se ha convertido en una herramienta clave para empresas de diversos sectores, permitiendo optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y facilitar la toma de decisiones basada en datos. Este curso virtual está diseñado para dotar a los profesionales de habilidades avanzadas en Power BI, utilizando el lenguaje DAX y Power Query, herramientas esenciales para la creación de reportes dinámicos y análisis de datos efectivos.
Población objetivo
Orientado a personas de diferentes áreas administrativas de empresas públicas o privadas, profesionales de distintas áreas, jefaturas y personas que, por su trabajo, deben manipular distintas fuentes de datos con diferentes tamaños para consolidarla y generar reportes.
Objetivos
Objetivos Especififcos
Aplicar principios de modelado de datos en Power BI para estructurar información de manera eficiente, optimizando el rendimiento y la escalabilidad de los informes.
Desarrollar y utilizar funciones DAX avanzadas para realizar cálculos personalizados, análisis de datos complejos y generación de métricas clave en los reportes.
Transformar y limpiar datos con Power Query (Lenguaje M) para integrar, combinar y preparar fuentes de datos heterogéneas de manera automatizada y eficiente.
Diseñar y crear dashboards interactivos que permitan visualizar información clave de manera intuitiva, facilitando la toma de decisiones basada en datos
Cobertura geográfica
Curso Completamente Virtual.
Módulos
- Sesión 1: Introducción a Power BI
· ¿Qué es Power BI?
· Componentes principales de Power BI (Power Query, Power Pivot, Power View)
· Instalación y configuración inicial · Tipos de licencias y capacidades
- Sesión 2: Introducción a Power Query
· ¿Qué es Power Query y para qué se usa?
· Carga e importación de datos desde múltiples fuentes
· Limpieza y transformación básica de datos
· Introducción al lenguaje M
-Sesión 3: Estructura de Power BI
· Relación entre Power Query, Modelado de Datos y DAX
· Buenas prácticas en la estructuración de reportes
· Configuración de conexiones a bases de datos y archivos externos
-Sesión 4: Introducción al Modelado de Datos
· Relaciones entre tablas
· Tipos de relaciones y cardinalidad
· Creación de modelos de datos eficientes
- Sesión 5: Transformaciones avanzadas en Power Query
· Filtros, agrupaciones y pivoteo de datos
· Columnas calculadas y funciones avanzadas en lenguaje M
· Manejo de errores y validación de datos
- Sesión 6: Modelado avanzado de datos
· Jerarquías y tablas de dimensiones
· Uso de medidas y columnas calculadas
· Creación de tablas de calendario y manejo de fechas
- Sesión 7: Optimización del rendimiento en modelos de datos
Reducción de tamaño del modelo
Técnicas de optimización de relaciones y consultas
Uso eficiente de almacenamiento en Power BI
- Sesión 8: Seguridad en los datos
Seguridad a nivel de filas (RLS)
Implementación de roles y permisos
Buenas prácticas en el manejo de acceso a datos
- Sesión 9: Fundamentos de DAX
Diferencias entre Medidas y Columnas Calculadas
Funciones básicas de DAX (SUM, AVERAGE, COUNT, DISTINCTCOUNT)
Creación de KPIs en Power BI
- Sesión 10: Funciones de agregación y filtros en DAX
Funciones de agregación avanzadas (SUMX, AVERAGEX, CALCULATE)
Manejo de contexto en DAX (Contexto de fila y contexto de filtro)
- Sesión 11: Funciones de tiempo en DAX
Creación de inteligencia de tiempo
Uso de funciones como DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD
Comparación de períodos (mes anterior, año anterior, etc.)
- Sesión 12: Funciones avanzadas y optimización de código DAX
Uso de variables en DAX
Funciones de iteración y condicionales
Optimización de cálculos en modelos grandes
- Sesión 13: Principios de diseño en Power BI
Creación de paneles interactivos
Uso de gráficos, mapas y tablas dinámicas
Diseño de dashboards efectivos
- Sesión 14: Interacción y segmentación de datos
Creación de segmentadores y filtros
Uso de bookmarks para mejorar la navegación
Drillthrough y jerarquías en reportes
- Sesión 15: Análisis avanzado en Power BI
Uso de gráficos dinámicos y personalizados
Creación de indicadores avanzados
Escenarios de análisis predictivo
- Sesión 16: Preparación para la certificación PL-300
Condiciones del examen
Simulacro de examen
Certificación a través de Datacamp.
- Sesión 17: Automatización con Power Query y Power Automate
Creación de flujos automatizados con Power Automate
Integración con SharePoint, Excel y SQL Server
Uso de conectores personalizados
- Sesión 18: Implementación de reportes en Power BI Service
Programación de actualizaciones automáticas
Configuración de alertas y suscripciones
Publicación en entornos empresariales
- Sesión 19: Evaluación práctica de conocimientos
Desarrollo de ejercicios prácticos en Power Query y DAX
Análisis y optimización de un modelo de datos
- Sesión 20: Presentación del proyecto final
Desarrollo de un dashboard con fuentes de datos reales
Aplicación de medidas DAX avanzadas
Presentación y retroalimentación del instructor
Horarios
60 horas.
Martes & Jueves
6:00pm - 8:00pm
Docentes
Enrique De la Hoz Domínguez, PhD.
Ingeniero Industrial con especialización en Estadística por la Universidad del Norte, Máster en Estadística por la Universidad de Barcelona y Doctor en Tecnologías de la Información por la Universitat Oberta de Catalunya. Con más de 15 años de experiencia en diversos sectores, incluyendo manufactura (Volkswagen), salud (Procaps), deportes (Genius Sports), educación (URJC), materiales (ULTRACEM) y aviación (JetBlue), aportando soluciones innovadoras basadas en el análisis de datos y la inteligencia artificial. Experto en el diseño, gestión y desarrollo de modelos de inteligencia artificial, con un enfoque aplicado a la optimización de procesos, análisis predictivo y toma de decisiones estratégicas. Certificado como Analista de Datos en Power BI (PL-300) y Científico de Datos por DataCamp, con amplios conocimientos en técnicas de visualización de datos y analítica avanzada. Profesor en áreas de estadística, inteligencia artificial y visualización de datos, con experiencia en la formación de profesionales y en la aplicación de metodologías estadísticas para la solución de problemas empresariales. Su trayectoria combina un sólido rigor académico con experiencia práctica en la implementación de modelos de datos en entornos reales, impulsando la transformación digital y la eficiencia operativa en organizaciones de múltiples industrias.
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