09 – Curso Power BI

Descripción

CURSO POWER BI – Duración 50 Horas

Metodología de Trabajo Cursos On Line
Los cursos a distancia permiten estudiar desde cualquier lugar las 24 horas.
Están diseñados para que el alumno pueda decidir dónde, cuándo y a qué ritmo prefiere estudiar.
Mediante su usuario y contraseña podrá acceder al aula virtual, donde encontrará el material de estudio: videos explicados por el profesor con el uso de pantalla, con el propósito de apreciar cada detalle del uso de Excel sobre planillas reales; textos explicativos y trabajos prácticos, cada uno con su consigna para aplicar los conceptos adquiridos en cada clase.
Al final de cada unidad se rendirá un examen y su aprobación le permitirá desbloquear la siguiente clase y acceder a ella.
El seguimiento de cada curso es personalizado y se podrá consultar al profesor vía mail o telefónica ante cualquier duda.
Los textos y los trabajos prácticos podrán ser descargados para facilitar su lectura y comprensión y el alumno los conserva para su consulta a futuro.

Contenido:

Power BI es una solución de análisis empresarial que permite visualizar los datos y compartir información con toda la organización, o insertarla en una aplicación o sitio web. Tiene más de 80 conectores a múltiples tipos de bases de datos, archivos, o a aplicaciones como SAP, Salesforce o Google Analytics.

Es una herramienta que permite conectarse a cientos de orígenes de datos y cuenta con más de 140 tipos de gráficos y filtros que permiten crear informes interactivos, de forma rápida y con poco esfuerzo.

Introducción a Power BI.

Importando datos de orígenes diferentes.

Reutilizando Consultas.

•                 Duplicar Consultas.
•                 Referenciar Consultas.
•                 Copiar el código de las Consultas.

Diferentes formas de cambiar el origen de datos de las Consultas.

•                 Usar referencias.

•                 Usar parámetros.

•                 Modificar el origen de las Consultas desde Power BI.

Importar datos desde una Carpeta.

Utilizar el Lenguaje M

Consolidar Consultas.

Comando Anexar o Append.

Reducir el tiempo de actualización de las consultas.

•                 Trabajando con archivos diferentes.
•                 Trabajando con un único archivo.

Combinar Consultas o Merge Queries.

•                 Externa Izquierda.
•                 Externa Derecha.
•                 Externa Completa.
•                 Interna.
•                 Anti Izquierda.
•                 Anti Derecha.

Transformaciones.

• De tiempo.
• De textos.
• De Números.

Gestión de errores en las Consultas.

•                 Errores en las bases de datos.
•                 Errores al insertar pasos intermedios.
•                 Errores al modificar datos en el archivo origen.
•                 Errores al modificar el nombre del archivo origen.
•                 Errores al modificar la ubicación del archivo origen.

Agrupar los datos de las Consultas: Group by.

Normalización de Bases de Datos.

Normalización vs Desnormalización.

Modelamiento Dimensional para BI: Esquemas Estrella y Copo de Nieve.

Diseño de Tablas de Hechos (Fact Tables).

Diseño de Tablas Maestras (Dimension Tables).

Revisión de datos: categorización de dimensiones y hechos.

Situación 1: a partir de tablas de hechos desnormalizadas.

Situación 2: a partir de tablas normalizadas.

Vista de datos en Power BI.

Introducción a DAX y sus tres tipos de cálculos.

Relaciones entre tablas.

Tipos de datos, formatos y categorías.

Columnas calculadas en DAX.

Medidas en DAX.

Columnas calculadas vs medidas: cuándo usar una y cuándo la otra.

Tablas calculadas en DAX.

AutoTime Intelligence vs. Tablas calendario.

Optimizando el modelo: Ocultar columnas; reemplazar columnas numéricas por medidas.

Creación de jerarquías.

Filtros cruzados (cross filtering) en una o ambas direcciones: Single or Both.

Ambigüedad en las relaciones.

Función DAX USERELATIONSHIP.

Métricas y cálculos avanzados con DAX:

• Sintaxis de las funciones DAX.
• Operadores para las funciones DAX.
• Medidas rápidas.
• La función IF.
• La función SWITCH.
• Funciones de tabla: FILTER; ALL.
• Contexto de filtro.
• Contexto de Fila.
• Iteradores.
• Relaciones vs. Cálculos.
• CALCULATE.
• Relaciones Filtro Cruzado.
• CALCULATE: Filter – Comparativas – Indicadores estáticos.
• Introducción a BI de tiempos y de tiempos acumulados.
• Definición y uso de variables.

Visualizaciones de Alto Impacto

• Tablas.
• Matrices.
• Gráficos de barras.
• Gráficos de columnas.
• Gráficos de áreas.
• Gráficos de líneas.
• Gráficos en cascada.
• Gráficos combinados.
• Gráficos circulares (Pie).
• Gráficos de anillos (Donut).
• Gráficos rectangulares (Treemap).
• Explorando datos: Drill Up – Drill Down – Expand all Down.
• Visualizaciones nativas.
• Visualizaciones personalizadas (Custom visuals).
• Segmentadores de datos (slicers).
• Filtros selectivos: Visual Interactions.
• Filtros selectivos y cómo independizar los KPI´s de períodos fijos.
• Gráficos para KPI´s.
• Indicadores para KPI´s: card; multi –row card, KPI y gauges.
• Crear la Función CreatePeriodTable.
• Crear visualizaciones de KPI´s con Card with States
• Mostrar el nombre de los meses en los gráficos.
• Ordenar un gráfico cronológicamente según el nombre de los meses.
• Herramientas para el diseño de informes: Alineación; distribución; layouts y grilla.
• Formas – textos – bordes e imágenes.
• Mostrar categorías sin datos.
• Visualizaciones geográficas: Bubble map; Filled map; Shape map y Globe map.
• Gráficos de dispersión: Scatter Chart.
• Creación de clusters.
• Cálculos estadísticos; líneas de tendencia y proyecciones.
• Tool tips en mapas.
  • Ribbon Chart

Filtros Top N.

Reportes y Dashboards en el Servicio de Power BI en la Nube

• Cómo subir los modelos de Power BI Desktop al servicio de Power BI.
• Diferencia entre Dataset y Data Source.
• Informes en la nube.
• Desconectar un informe en la nube del Power BI Desktop.
• Crear Dashboards.
• Diferencia entre Informes y Dashboards.
• Crear Dashboards con preguntas y respuestas (Q & A).
• Diseñar Dashboards e Informes optimizados para móviles.
• Crear las consultas que generen y comparen períodos de tiempo.
• Crear títulos dinámicos.
• Alertas automáticas.
• Buscar patrones en los datos utilizando Machine Learning.
• Exportar, imprimir, publicar informes en la web.
• Uso de códigos QR.
• Exportar un informe a formato PBIX.

Compartir; restringir y actualizar datos de forma programada

• Actualizaciones programadas diarias.
• Actualizaciones manuales para cualquier fuente de datos
• Actualización programada con puerta de enlace personal (Personal Data Gateway).
• Actualización programada con puerta de enlace de datos locales (On – Premises Data Gateway).
• Restricción de Visualización de Datos para determinados usuarios (Row Level Security).