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Curso Completo de

ANÁLISIS DE DATOS CON POWER BI E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El curso Análisis de Datos con Power BI e Inteligencia Artificial está diseñado para ofrecer una formación integral en análisis, visualización y autom...

Acceso con Suscripción
120 horas de contenido
6,400 estudiantes
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ANÁLISIS DE DATOS CON POWER BI E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Certificados incluidos

Este curso integral de "Análisis de Datos con Power BI e Inteligencia Artificial" te transformará en un experto capaz de extraer valor inigualable de cualquier conjunto de datos. Aprenderás a dominar desde la preparación y el modelado avanzado de datos con Power Query y DAX, hasta la creación de impactantes visualizaciones y dashboards interactivos que impulsan decisiones estratégicas. Además, te sumergirás en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial, integrando modelos de Machine Learning con Python, R y Azure ML, y aprovechando las capacidades de Copilot y Microsoft Fabric para automatizar insights y asegurar la gobernanza de datos. Al finalizar, no solo manejarás las herramientas más potentes del mercado, sino que estarás preparado para liderar proyectos de análisis de datos, aportando una ventaja competitiva invaluable a cualquier organización.

  • Software:
    • Power BI Desktop (última versión, gratuita).
    • Cuenta de Power BI Service (puede ser la versión gratuita o de prueba para empezar).
    • Python (distribución Anaconda o Miniconda para incluir entornos y paquetes como scikit-learn, Pandas, NumPy).
    • R (con RStudio Desktop, gratuito).
    • Suscripción a Microsoft Azure (se puede utilizar la cuenta gratuita de Azure para los módulos de Azure ML y Fabric).
  • Hardware:
    • Ordenador con sistema operativo Windows 10/11 (se recomienda 8GB de RAM como mínimo, 16GB ideal, y procesador i5 o superior).
    • Conexión a internet estable y de alta velocidad.
  • Conocimiento básico de informática y manejo de sistemas operativos.
  • Familiaridad con conceptos fundamentales de datos (tablas, filas, columnas, tipos de datos).
  • Nociones básicas de Microsoft Excel (manejo de hojas de cálculo y fórmulas sencillas).
  • Curiosidad y ganas de aprender sobre análisis de datos e inteligencia artificial.
  • No se requiere experiencia previa en programación, aunque es un plus.

Al finalizar este curso, dominarás el ciclo completo del análisis de datos, desde la conexión y limpieza de información con Power Query hasta la construcción de modelos de datos complejos con DAX, permitiéndote crear visualizaciones y dashboards interactivos de alto impacto. Desarrollarás habilidades en la implementación de algoritmos de Machine Learning utilizando Python y R, integrando estos modelos predictivos directamente en Power BI, y aprenderás a escalar tus soluciones con Azure ML y Microsoft Fabric, potenciando tus análisis con las capacidades de Copilot. Adquirirás una comprensión profunda de la seguridad y gobernanza de datos, la automatización de procesos con Power Automate y la gestión estratégica de proyectos de BI, posicionándote como un profesional clave capaz de transformar datos en decisiones de negocio inteligentes y accionables.

  • Analistas de Datos
  • Especialistas en Business Intelligence
  • Científicos de Datos Junior
  • Consultores de BI
  • Gerentes de Proyectos interesados en análisis de datos

CONTENIDODEL CURSO

21 módulos
01Definición de Inteligencia de Negocio.
02Flujo de trabajo de una solución de BI.
03Definición y componentes de Power BI.
04Entorno de trabajo de Power BI Desktop.
05Tipos de conexión: Import vs Direct Query.
01Power Query Editor.
02Importancia de la calidad y limpieza de datos.
03Transformaciones básicas:
04Uso de primera fila como encabezados.
05Remover columnas.
06Cambiar tipos de datos.
07Añadir columnas de ejemplos.
01Transformaciones avanzadas:
02Añadir columnas condicionadas.
03Rellenar filas hacia abajo.
04Pivotar columnas.
05Anular dinamización de columnas.
06Combinar consultas.
07Anexar consultas.
08Editar avanzado.
01Definición y características del modelo Tabular.
02Modelos o Esquemas Copo de Nieve y Estrella.
03Construcción de relaciones.
01Solución a problemas y escenarios de modelado.
02Modelado de Tablas de Fechas.
03Consideraciones finales a tener en cuenta al diseñar un Modelo de Datos Tabular.
01Introducción.
02Conceptos básicos de DAX.
03Primeros pasos con DAX.
01Funciones de tabla: FILTER, VALUES, DISTINCT, All, ALLEXCEPT, ALLSELECTED.
02La función CALCULATE.
03Funciones de Inteligencia de tiempo: DATEADD, YTD, QTD, MTD, PREVIOUS MONTH, DATESBETWEEN.
01Acciones para la Depuración y Sinceramiento contable.
02Plan de Depuración y Sinceramiento.
03Elaboración del diagnóstico de las cuentas contables.
04Identificación de cuentas contables.
05Acciones generales para la búsqueda de información sobre los saldos de depurar.
06Registrar contables necesarios para la Depuración y Sinceramiento.
07Registros contables de las acciones de Sinceramiento contable.
08Análisis de cuentas de Activo, Pasivo y Patrimonio.
09CASOS PRÁCTICOS.
01Visualizaciones de Datos de Tendencia.
02Visualizaciones de KPI.
03Visualizaciones de datos usando Cards.
04Visualizaciones Datos Geográficos.
05Combinar objetos visuales con Bookmarks.
06Páginas de informes como Tooltips.
01Requerimientos técnicos.
02Explorando Power BI Service.
03Implementación de informes en el servicio de Power BI.
04Publicación y distribución de informes.
01Modelos estadísticos básicos.
02Regresión lineal y logística.
03Análisis de correlación y causalidad.
04Validación de modelos estadísticos.
01Introducción a Machine Learning en Python y R.
02Clasificación y regresión con scikit-learn.
03Árboles de decisión y random forest.
04Implementación de modelos predictivos en Power BI.
05Evaluación de modelos con métricas de precisión.
01Fundamentos de Machine Learning en Microsoft Fabric.
02Integración de modelos con Power BI.
03Implementación de pipelines de datos.
04Monitoreo de modelos en Fabric.
05Optimización de procesos de aprendizaje automático.
01Introducción a Azure Machine Learning.
02Creación de modelos en Azure ML Studio.
03Implementación de Copilot en Power BI.
04Automatización de insights con Copilot.
05Monitoreo de modelos en Azure.
01Principios de diseño de dashboards.
02Elementos interactivos: filtros, segmentaciones y botones.
03Personalización de gráficos.
04Creación de informes dinámicos.
05Mejores prácticas para dashboards ejecutivos.
01Definición de KPIs.
02Configuración de indicadores clave en Power BI.
03Visualización de métricas de desempeño.
04Diseño de informes de seguimiento.
05Automatización de actualizaciones de KPIs.
01Diseño responsivo para dispositivos móviles.
02Configuración de vistas móviles en Power BI.
03Optimización de dashboards móviles.
04Interacción y navegación móvil.
05Publicación de informes en dispositivos móviles.
01Políticas de seguridad en Power BI.
02Configuración de roles y permisos.
03Protección de datos sensibles.
04Auditoría y seguimiento de uso.
05Cumplimiento de normativas de datos.
01Conceptos de Data Warehousing.
02Integración de Power BI con almacenes de datos.
03Modelado estrella y copo de nieve.
04Actualización de datos desde almacenes.
05Optimización de consultas en Power BI.
01Publicación de informes en Power BI Service.
02Configuración de espacios de trabajo.
03Colaboración en informes.
04Programación de actualizaciones.
05Compartición segura de datos.
01Planificación de proyectos de análisis de datos.
02Definición de objetivos de negocio.
03Implementación de dashboards y modelos.
04Monitoreo del proyecto con Power Bl.
05Presentación de resultados a stakeholders.
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