Diplomado Power BI - Análisis y Visualización de Datos con Inteligencia Artificial

Plan de Estudios

• Módulo 1: Fundamentos de Business Intelligence con Power BI: de los datos a las decisiones

  • Business Intelligence (definición, importancia y beneficios).
  • Power BI y Business Intelligence (objetivos, ventajas, proceso de toma de decisiones, elementos de un sistema de business intelligence).
  • Bodegas de datos.
  • Power BI, requerimientos mínimos, instalación versión desktop.
  • Entorno de trabajo (inicio, insertar, ver, modelado, herramientas externas).
  • Conexión a diferentes orígenes de datos (Google, Teams, Sharepoint, One Drive, BD Access, Excel, PDF, CSV, TxT, WEB).
  • Conectar bases de datos con DirectQuery.
  • Los procesos críticos en las organizaciones. Fase de extracción de un ETL. Cargando datos (Get Data).
  • Editor de Power Query. Transformando datos de la web (extraer, filtrar, pasos aplicados, reemplazar valores, reducir filas, rellenar, crear tablas auxiliares).
  • Limpieza de datos.
  • Integrar datos de diferentes orígenes.
  • Realizar cálculos entre columnas de los diferentes orígenes de datos con las herramientas del editor de Power Query.

• Módulo 2: Transformación Inteligente de Datos con Power Query - Modelo Relacional

  • Fases de un ETL.
  • Power Query editor.
  • Organización de datos para el análisis (Data Mart).
  • Columna condicional, columna personalizada, columna índice.
  • Formato (recortar, limpiar, agregar prefijo y sufijo, mayúsculas y minúsculas.
  • Combinar consultas y combinar consultas para crear una nueva (diferencias).
  • Dividir columna (por delimitador, número de caracteres, por posiciones, de mayúsculas a minúsculas, de dígito a no dígito, de no dígito a dígito).
  • Anexar consultas y anexar consultas para crear una nueva (diferencias).
  • Administrar parámetros, parámetro nuevo y editar parámetros.
  • Anulación de dinamización de columnas.
  • Relaciones, campos comunes.
  • Cargar archivos y columnas calculadas.
  • Tabla calendario en el editor de Query.
  • Presentación de datos y análisis de resultados en objetos visuales.
  • Uso de parámetros.
  • El modelo relacional.
  • Uso de objetos visuales.
  • Informe 1.

• Módulo 3: Intervención de un Modelo y Automatización de Procesos: lenguaje M e IA

  • Lenguaje M.
  • Crear tabla calendario en lenguaje M.
  • Crear tabla de fechas a partir de parámetros.
  • Editor avanzado, crear rango de fechas en lenguaje M.
  • Crear funciones (Lenguaje M).
  • Programación en Lenguaje M.
  • Intervenir el código generado en Lenguaje M.
  • Uso de List.Dates, Duration. Dates, Input, List.Count, Text.Split, NumberTotText.
  • Parámetros condicionados.
  • Crear listas numéricas y alfabéticas para convertirlas en tablas.
  • Tipos de combinaciones del editor de Power Query.
  • Analizar e intervenir un modelo de datos.
  • Identificar la forma correcta de anexar los datos.
  • Generar un proceso automático en Power Query para actualizar datos conectados.
  • Inteligencia artificial Generativa.
  • Uso de ChatGPT y Copilot.
  • Creación de Prompts para fórmular en lenguaje M.
  • Informe 2 (presentación de datos y análisis de resultados en objetos visuales.).

• Módulo 4: Modelos Escalables: Métricas y Cálculos que Transforman Decisiones Utilizando el Lenguaje DAX e Inteligencia Artificial

  • Generando medidas implícitas, explícitas y rápidas.
  • Columnas calculadas.
  • Funciones DAX (CALCULATE)
  • Tabla calendario (CALENDAR y CALENDARAUTO).
  • Función ADDCOLUMNS.
  • Tablas calculadas (DISTINCT, FILTER, SUMARIZZE).
  • Formato condicional.
  • Formato condicional con funciones SELECTED VALUE y SWITCH.
  • Funciones de Texto.
  • Anidamiento de funciones de texto.
  • AND & OR en columna calculada.
  • Funciones lógicas.
  • Funciones condicionales.
  • Operadores de comparación.
  • Uso de variables.
  • Columna condicional, columna personalizada y parámetros.
  • Presentación de datos y análisis de resultados en objetos visuales.
  • Inteligencia artificial para fórmular en DAX
  • Ejemplos de IA en lenguaje DAX.

• Módulo 5: Del dato al Impacto: Visualización y Métricas Interactivas con DAX

  • Entorno de visualizaciones (elementos).
  • Funciones en DAX (CALCULATE, CALCULATABLE, SELECTEDVALUE).
  • Tablas y matrices. Combinación de herramientas de visualización.
  • Formatos condicionales en los objetos visuales.
  • Jerarquías (crear y agregar), switch en las jerarquías.
  • Funciones de Inteligencia de tiempo (DATEDIFF, PREVIOUSDAY, PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER, PREVIOUSYEAR, SAMPERIODLASTYEAR).
  • Generar Porcentajes con funciones de filtro (ALL, ALLSELECTED, ALLEXCEPT).
  • Inteligencia artificial en los reportes.

• Módulo 6: Creación de Informes Dinámicos e Interactivos con Optimización de Reportes

  • Informe (elementos de un dashboard).
  • Creación e inserción de plantillas (fondos).
  • Segmentación de datos, lista desplegable, lista vertical,
  • Tabla, matriz, matriz jerárquica.
  • Tarjetas, tarjetas de varias filas, jerarquías.
  • Gráficos de columnas o barras apiladas y agrupadas.
  • Gráficos de líneas, aéreas.
  • Gráficos de dispersión.
  • Gráficos de cascada.
  • Gráficos de embudo.
  • Mapas.
  • Combinación de herramientas de visualización.
  • Gráficos de dispersión.
  • Visualización dinámica de valores en objetos visuales.
  • Valores dinámicos en botones.
  • Informe 3.

• Módulo 7: Integración Pro: Reportes con herramientas externas (Dax Studio, Tabular Editor y objetos visuales de R)

  • Dax Studio.
  • Tabular Editor.
  • Informes de métrica.
  • Objetos visuales de R. (Guía de instalación)
  • Forecast.
  • Gráfico Lineal y Forecast.
  • Indicador con Medidor. Agrupación clustering.
  • Gráfico circular y anillo.
  • Gráfico treemap.
  • Gráfico de cintas.
  • Uso de Marcadores en página para generar visualizaciones dinámicas.
  • Top N dinámico.
  • Informe 4.

• Módulo 8: Publicación y Automatización de Informes Inteligentes en Power BI aplicando IA

  • Índice en los informes.
  • Objetos visuales:
  • KPI.
  • Esquema jerárquico.
  • Preguntas y respuestas.
  • Tarjeta (nueva).
  • Objetos visuales de la AppSource.
  • Descargar e instalar R - Script de R para creación de gráfico.
  • Publicar en Power BI.
  • Compartir informe con Power BI Pro.
  • Objetos visuales de la AppSource.
  • Descargar e instalar R - Script de R para creación de gráfico.
  • Publicar en Power BI.
  • Compartir informe con Power BI Pro.
  • Crear un área de trabajo en el servicio de la nube.
  • Descargar proyecto en Power Point.
  • Editar en Power BI Pro.
  • Exportar informe.
  • Power Automate.
  • Power BI Report Builder (introducción).
  • Uso de la inteligencia artificial en el análisis de datos.
  • Objetos visuales de inteligencia artificial.
  • Informe 5.

• Módulo 9: Conectar y Automatizar: Ecosistemas Inteligentes con Power Apps y la integración con Power BI y Automate

  • Introducción a Power Apps y la Power Platform.
  • Tipos de aplicaciones en Power Apps (basadas en lienzo, basadas en modelos y portales).
  • Interfaz de desarrollo de Power Apps.
  • Conectores y orígenes de datos.
  • Integración de Power Apps con Power BI.
  • Embeber informes de Power BI en aplicaciones.
  • Filtrado de datos mediante parámetros entre Power Apps y Power BI.
  • Mostrar visualizaciones de Power BI en aplicaciones móviles.
  • Integración con Power Automate para automatización de procesos.
  • Fórmulas y funciones en Power Apps.
  • Variables y condicionales.
  • Flujos de navegación, validación de datos y manejo de errores.
  • Publicación y compartir aplicaciones.
  • Administración de permisos y seguridad en Power Apps.
  • Power Apps en dispositivos móviles.
  • Caso práctico: Construcción de una aplicación integrada con un dashboard de Power BI.