Programa del Curso

Introducción

  • Descripción general de Power BI características y arquitectura
  • Herramientas avanzadas y análisis de datos en Power BI

Empezar

  • Instalación de Power BI y otros componentes
  • Estrategias de datos para la eficiencia
  • Aspectos básicos del lenguaje DAX

Gestión de datos

  • Consulta y agregación de datos
  • Integración de R y consulta M
  • Importación y transferencia de datos
  • Datos pivotantes y anuladores
  • Transposición y unión de tablas de datos
  • Consejos y trucos sobre funcionalidades avanzadas

Modelado avanzado de datos

  • Trabajar con tablas y dimensiones
  • Definición de la granularidad de los datos
  • Trabajar con relaciones y cardinalidad
  • Creación de medidas mediante DAX
  • Optimización de modelos para mejorar el rendimiento
  • Solución de problemas comunes en el modelado

Reglas y cálculos avanzados con DAX

  • Creación de tablas mediante una fórmula
  • Aplicación de funciones condicionales
  • Filtrado de varias tablas
  • Trabajar con tablas desconectadas
  • Trabajar con variables en DAX
  • Cálculo y filtrado del contexto
  • Trabajar con medidas dinámicas

Visualizaciones, informes y paneles avanzados

  • Tipos de visualización en Power BI
  • Personalización de elementos visuales
  • Creación de Power BI visualización de mapas
  • Creación de Power BI objetos visuales con R
  • Uso de filtros y segmentaciones de datos en los informes
  • Mejora de los elementos visuales de los informes
  • Creación de un flujo automatizado con Power Automate
  • Creación de objetos visuales de preguntas y respuestas en informes
  • Optimización de paneles para dispositivos móviles
  • Consejos para diseñar cuadros de mando eficaces

Trabajar con Embedded Analytics en Power BI

  • Configuración del entorno de análisis
  • Exploración Power BI de las API de REST y las API de cliente
  • Ejemplos prácticos y casos de uso

Solución de problemas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con Power BI
  • Familiaridad con el lenguaje DAX

Audiencia

  • Business Analistas
  • Analistas de datos
  • Desarrolladores
 21 horas

Número de participantes



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