PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst

Acerca de este curso

Microsoft Power Platform ayuda a las organizaciones a optimizar sus operaciones simplificando, automatizando y transformando las tareas y procesos de negocio.

En el presente curso, los estudiantes discutirán los diversos métodos y las mejores prácticas que están alineadas con los requisitos comerciales y técnicos para modelar, visualizar y analizar datos con Power BI. Esta formación también mostrará cómo acceder y procesar datos de una variedad de fuentes de datos, incluidos datos relacionales y no relacionales.

Además, también enseñará a implementar estándares y políticas de seguridad adecuadas en todo el espectro de Power BI, incluidos conjuntos de datos y grupos. El curso también discutirá cómo administrar e implementar informes y paneles para compartir y distribuir contenido.

Duración

18 horas - Curso Online

Programa

Módulo 1: Descubrir análisis de datos.

• Información general sobre el análisis de datos.
• Roles en los datos.
• Tareas de un analista de datos.

Módulo 2: Introducción a la creación con Power BI.

• Usar Power BI.
• Bloques de creación de Power BI.
• Paseo por el servicio Power BI y uso.

Módulo 3: Crear informes interactivos con Copilot para Power BI.

• Preparar sus datos para usarlos con Copilot para Power BI.
• Usar Copilot para Power BI para modelar los datos.
• Crear informes con Copilot para Power BI.
• Crea resúmenes con Copilot para Power BI.

Módulo 4: Obtener datos en Power BI.

• 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 5: Limpiar, transformar y cargar datos en Power BI.

• 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.
• Ejercicio: Carga de datos en Power BI Desktop.

Módulo 6: Elegir un marco de modelo de Power BI.

• Describir los aspectos básicos del modelo de Power BI.
• Determinación de cuándo desarrollar un modelo de importación.
• Determinación de cuándo desarrollar un modelo de DirectQuery.
• Determinación de cuándo desarrollar un modelo compuesto.
• Elección de un marco de modelo.

Módulo 7: Describir modelos de Power BI Desktop.

• Diseño de esquema de estrella.
• Consultas de análisis.
• Configuración de objetos visuales de informe.

Módulo 8: Diseñar un modelo semántico en Power BI.

• Uso de tablas.
• Crear una tabla de fechas.
• Uso de dimensiones.
• Definición de la granularidad de los datos.
• Trabajar con relaciones y cardinalidad.
• Resolución de desafíos de modelado.
• Ejercicio: Modelado de datos en Power BI Desktop.

Módulo 9: Escribir fórmulas DAX para modelos de Power BI Desktop.

• Escritura de fórmulas de DAX.
• Tipos de datos de DAX.
• Trabajar con funciones de DAX.
• Uso de operadores de DAX.
• Uso de variables de DAX.

Módulo 10: Agregar medidas a modelos de Power BI Desktop.

• Creación de medidas simples.
• Creación de medidas compuestas.
• Creación de medidas rápidas.
• Comparación de las columnas calculadas con las medidas.
• Comprobación de conocimientos.
• Ejercicio: Creación de cálculos DAX en Power BI Desktop.

Módulo 11: Usar las funciones de inteligencia de tiempo de DAX en modelos de Power BI Desktop.

• Modificar el contexto de filtro.
• Uso de funciones modificadoras de filtro.
• Examinar el contexto de filtro.
• Realizar la transición de contexto.

Módulo 12: Optimización de un modelo para rendimiento en Power BI.

• 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 13: Definición del ámbito de los requisitos de diseño del informe.

• Identificación del público.
• Determinación de los tipos de informe.
• Definición de los requisitos de la interfaz gráfica de usuario.
• Definición de los requisitos de experiencia del usuario.
• Exploración de diseños de informes.

Módulo 14: Diseñar informes de Power BI.

• 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 15: Crear cálculos visuales en Power BI Desktop.

• Comprender los cálculos visuales.
• Crear cálculos visuales.
• Usar parámetros en cálculos visuales.
• Ejercicio: Crear cálculos visuales en Power BI Desktop.

Módulo 16: Configurar filtros de informe en Power BI.

• 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 17: Mejorar los diseños de informes en Power BI para la experiencia de usuario.

• Diseño de informes para mostrar detalles.
• Diseño de informes para 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 18: Realizar análisis en Power BI.

• 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 19: Crear y administrar espacios de trabajo en Power BI.

• 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 20: Administrar modelos semánticos en Power BI.

• Uso de una puerta de enlace de Power BI para conectarse a orígenes de datos locales.
• Configuración de una actualización programada de modelo semántico.
• Configuración de opciones de actualización incremental.
• Administración y promoción de modelos semánticos.
• Solucionar problemas de conectividad del servicio.
• Aumento del rendimiento con almacenamiento en caché de consultas (Premium).

Módulo 21: Crear paneles en Power BI.

• 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.
• Establecimiento de la vista para dispositivos móviles.
• Ejercicio: Creación de un panel de Power BI.

Módulo 22: Implementación de la seguridad en las filas.

• 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.