Módulo 1: Descripción del análisis de datos.
¿Le gustaría explorar la labor de un analista de datos y saber cómo cuenta una historia con datos? En este módulo, explorará los diferentes roles en los datos y aprenderá las distintas tareas de un analista de datos.
• Información general sobre el análisis de datos.
• Roles en los datos.
• Tareas de un analista de datos.
Módulo 2: Introducción a la compilación con Power BI.
Conozca mejor qué es Power BI, incluidos sus bloques de creación y cómo funcionan conjuntamente.
• Usar Power BI.
• Bloques de creación de Power BI.
• Paseo por el servicio Power BI y uso.
Módulo 3: Obtención de datos en Power BI.
Aprenderá a recuperar datos de una variedad de orígenes de datos, como Microsoft Excel, bases de datos relacionales y almacenes de datos NoSQL. También aprenderá a mejorar el rendimiento durante la recuperación de datos.
• Obtener datos de los archivos.
• Obtención de datos de orígenes de datos relacionales.
• Creación de informes dinámicos con parámetros.
• Obtención de datos de una base de datos NoSQL.
• Obtención de datos de servicios en línea.
• Seleccionar un modo de almacenamiento.
• Obtener datos de Azure Analysis Services.
• Corregir problemas de rendimiento.
• Resolver errores de importación de datos.
• Ejercicio: Preparación de datos en Power BI Desktop.
Módulo 4: Limpieza, transformación y carga de datos en Power BI.
Power Query cuenta con una gran cantidad de características dedicadas a ayudarle a limpiar y preparar sus datos para el análisis. Aprenderá a simplificar un modelo complicado, a cambiar los tipos de datos, a cambiar el nombre de los objetos y a dinamizar los datos. También aprenderá a generar perfiles de columnas para saber qué columnas tienen los datos importantes que busca para realizar análisis más profundos.
• Forma de los datos iniciales.
• Simplificación de la estructura de datos.
• Evaluación y cambio de tipos de datos de columna.
• Combinación de varias tablas en una sola.
• Generación de perfiles de datos en Power BI.
• Uso del Editor avanzado para modificar el código M.
• Ejercicio: Carga de datos en Power BI Desktop.
Módulo 5: Diseño de un modelo de datos en Power BI.
El proceso de creación de un modelo de datos complicado en Power BI es sencillo. Si los datos proceden de más de un sistema transaccional, antes de saberlo, puede tener docenas de tablas con las que tendrá que trabajar. La creación de un modelo de datos excelente consiste en simplificar el desorden. En este módulo, obtendrá información sobre la terminología y la implementación de un esquema de estrella, que es una manera de simplificar un modelo de datos. También obtendrá información sobre por qué es importante elegir la granularidad de datos correcta para el rendimiento y la facilidad de uso de los informes de Power BI. Por último, aprenderá a mejorar el rendimiento con los modelos de datos de Power BI.
• Uso de tablas.
• Creación de una tabla de fechas.
• Uso de dimensiones.
• Definición de la granularidad de los datos.
• Uso de relaciones y cardinalidad.
• Resolución de desafíos de modelado.
• Ejercicio: Modelado de datos en Power BI Desktop.
Módulo 6: Agregar medidas a los modelos de Power BI Desktop.
En este módulo, aprenderá a trabajar con medidas implícitas y explícitas. Comenzará creando medidas simples, que resumen una sola columna o tabla. A continuación, creará medidas más complejas en función de otras medidas del modelo. Además, obtendrá información sobre las similitudes y diferencias entre una columna calculada y una medida.
• Creación de medidas simples y compuestas.
• Crear medidas rápidas.
• Comparación de las columnas calculadas con las medidas.
• Ejercicio: Creación de cálculos DAX en Power BI Desktop.
Módulo 7: Incorporación de tablas y columnas calculadas a modelos de Power BI Desktop.
Al final de este módulo, podrá agregar tablas y columnas calculadas a un modelo de datos. También podrá describir el contexto de una fila, que se usa para evaluar las fórmulas de las columnas calculadas. Dado que es posible agregar columnas a una tabla mediante Power Query, también aprenderá cuándo es mejor crear columnas calculadas en lugar de columnas personalizadas de Power Query.
• Crear columnas calculadas.
• Más información sobre el contexto de fila.
• Elección de una técnica para agregar una columna.
Módulo 8: Uso de las funciones de inteligencia de tiempo de DAX en modelos de Power BI Desktop.
Al final de este módulo, habrá aprendido el significado de la inteligencia de tiempo y cómo agregar cálculos de inteligencia de tiempo de DAX a un modelo.
• Uso de las funciones de inteligencia de tiempo de DAX.
• Cálculos de inteligencia de tiempo adicionales.
• Ejercicio: Creación de cálculos DAX avanzados en Power BI Desktop.
Módulo 9: Optimización de un modelo para rendimiento en Power BI.
La optimización del rendimiento, también conocida como ajuste del rendimiento, implica la realización de cambios en el estado actual del modelo de datos para que se ejecute de forma más eficaz. Básicamente, cuando el modelo de datos está optimizado, funciona mejor.
• Introducción a la optimización del rendimiento.
• Revisión del rendimiento de medidas, relaciones y objetos visuales.
• Uso de variables para mejorar el rendimiento y solucionar problemas.
• Reducción de la cardinalidad.
• Optimización de modelos de DirectQuery con el almacenamiento de nivel de tabla.
• Creación y administración de agregaciones.
Módulo 10: Diseño de informes de Power BI.
Como Power BI incluye más de 30 objetos visuales principales, puede ser complicado para un principiante seleccionar el correcto. En este módulo se le guiará por la selección del tipo de objeto visual más adecuado para satisfacer los requisitos de diseño de informes.
• Especificación del diseño del informe analítico.
• Diseño de informes visualmente atractivos.
• Objetos de informe.
• Selección de objetos visuales de informe.
• Selección de objetos visuales de informe adaptados al diseño del informe.
• Formato y configuración de visualizaciones.
• Uso de indicadores clave de rendimiento.
• Ejercicio: Diseño de un informe en Power BI Desktop.
Módulo 11: Configuración de filtros de informe de Power BI.
El filtrado de informes es un tema complejo porque hay muchas técnicas disponibles para filtrar un informe de Microsoft Power BI. Pero la complejidad aporta control, lo que permite diseñar informes que cumplan los requisitos y las expectativas. Algunas técnicas de filtrado se aplican en tiempo de diseño, mientras que otras son adecuadas en tiempo de consumo del informe (en la vista de lectura). Lo importante es que el diseño del informe permita a los que lo consumen centrarse de forma intuitiva en los puntos de datos que les interesan.
• Introducción al diseño de informes para el filtrado.
• Aplicación de filtros a la estructura del informe.
• Aplicación de filtros con segmentaciones.
• Diseño de informes con técnicas avanzadas de filtrado.
• Filtrado en tiempo de consumo.
• Selección de técnicas de filtro de informe.
• Caso práctico:
- Configuración de filtros de informe basados en comentarios.
Módulo 12: Mejora de los diseños de informes de Power BI para la experiencia del usuario.
Las características y capacidades que se tratan en este módulo permitirán mejorar los informes para perfeccionarlos.
• Diseño de informes para mostrar detalles y resaltar valores.
• Diseño de informes que se comportan como aplicaciones.
• Trabajo con marcadores.
• Diseño de informes para la navegación.
• Trabajo con encabezados de objetos visuales.
• Diseño de informes con asistencia integrada.
• Optimización del rendimiento de informes.
• Optimización de los informes para su uso en dispositivos móviles.
• Ejercicio: mejorar informes de Power BI.
Módulo 13: Realización de análisis en Power BI.
Aprenderá a usar Power BI para realizar funciones analíticas de datos, cómo identificar valores atípicos en los datos, cómo agrupar los datos y cómo discretizarlos para su análisis. También aprenderá a realizar análisis de series temporales. Por último, trabajará con las características analíticas avanzadas de Power BI, como Información rápida, Conclusiones de IA y la característica Analizar.
• Introducción al análisis.
• Exploración del resumen estadístico.
• Identificación de valores atípicos con objetos visuales de Power BI.
• Agrupación y discretización de datos para el análisis.
• Aplicación de técnicas de agrupación en clústeres.
• Realización de análisis de series temporales.
• Uso de la característica Analizar.
• Creación de parámetros de hipótesis.
• Uso de objetos visuales especializados.
• Ejercicio: Realización de un análisis avanzado con objetos visuales de inteligencia artificial.
Módulo 14: Creación y administración de áreas de trabajo en Power BI.
Aprenda a navegar por el servicio Power BI, a crear y administrar áreas de trabajo y elementos relacionados, y a distribuir informes a los usuarios.
• Distribución de un informe o panel.
• Supervisión del uso y el rendimiento.
• Recomendación de una estrategia de ciclo de vida de desarrollo.
• Solución de problemas de datos mediante la visualización de su linaje.
• Configuración de la protección de datos.
Módulo 15: Administración de conjuntos de datos en Power B.
Con Microsoft Power BI, puede usar un único conjunto de datos para compilar muchos informes. Reduzca aún más la sobrecarga administrativa con las actualizaciones programadas del conjunto de datos y resolviendo los errores de conectividad.
• Uso de una puerta de enlace de Power BI para conectarse a orígenes de datos locales.
• Configurar una actualización de conjunto de datos programada.
• Configurar opciones de actualización incremental.
• Administrar y promover conjuntos de datos.
• Solucionar problemas de conectividad del servicio.
• Aumentar el rendimiento con almacenamiento en caché de consultas (Premium).
Módulo 16: Creación de paneles en Power BI.
Los paneles de Microsoft Power BI son diferentes de los informes de Power BI. Los paneles permiten a los consumidores de los informes crear un único artefacto de datos dirigidos que se personaliza solo para ellos. Los paneles pueden constar de objetos visuales anclados que se toman de informes distintos. Donde un informe de Power BI usa datos de un único conjunto de datos, un panel de Power BI puede contener objetos visuales de distintos conjuntos de datos.
• Introducción a los paneles.
• Configuración de alertas de datos.
• Exploración de los datos mediante la formulación de preguntas.
• Revisión de Conclusiones rápidas.
• Incorporación de un tema de panel.
• Anclaje de una página de informe activa a un panel.
• Configuración de un panel en tiempo real.
• Configuración de la clasificación de datos.
• Establecimiento de la vista para dispositivos móviles.
• Ejercicio: Creación de un panel de Power BI.
Módulo 17: Implementación de la seguridad de nivel de fila.
La seguridad de nivel de fila (RLS) permite crear un único informe, o un conjunto de ellos, destinado a los datos de un usuario concreto. En este módulo, aprenderá a implementar la RLS mediante un método estático o dinámico, y cómo Microsoft Power BI simplifica las pruebas de RLS en Power BI Desktop y el servicio Power BI.
• Configuración de la seguridad de nivel de fila con el método estático.
• Configuración de la seguridad de nivel de fila con el método dinámico.
• Ejercicio: Aplicación de seguridad en el nivel de fila en Power BI.
