Curso Práctico de Power BI para Análisis de Datos

Lección 1 • Instalación y configuración de Power BI Desktop

Guía a los estudiantes a través de la instalación, configuración inicial y gestión de actualizaciones. Garantiza un espacio de trabajo consistente y funcional para todos los ejercicios posteriores.

Lección 2 • Comprendiendo el ecosistema de Power BI

Cubre Power BI Desktop, Service y Mobile, y cómo se interconectan. Establece el mapa conceptual que los estudiantes necesitan antes de usar cualquier herramienta.

Lección 3 • Navegando la interfaz de Power BI

Presenta la cinta de opciones, los paneles y el lienzo de Power BI Desktop. Los estudiantes obtienen la familiaridad espacial necesaria para trabajar de manera eficiente durante todo el curso.

Lección 1 • Fuentes de datos basadas en archivos

Cubre la importación de libros de Excel, archivos CSV, JSON y XML en Power BI. Los estudiantes manejan los formatos de archivo plano más comunes encontrados en proyectos reales.

Lección 2 • Conexiones a bases de datos y almacenes de datos

Enseña los modos DirectQuery e Importación para bases de datos relacionales y almacenes de datos. Los estudiantes eligen el modo de conectividad correcto según el volumen de datos y las necesidades de actualización.

Lección 3 • Gestión y actualización de conexiones de datos

Aborda la configuración de la puerta de enlace, la actualización programada y la gestión de credenciales en Power BI Service. Los estudiantes mantienen reportes actualizados y en vivo después de la publicación inicial.

Lección 1 • Orientación al Editor de Power Query

Presenta la interfaz del Editor de consultas, el panel de Pasos aplicados y la barra de fórmulas. Los estudiantes comprenden cómo se registra cada transformación y cómo se puede auditar o revertir.

Lección 2 • Reestructuración y estructuración de datos

Enseña a pivotar, despivotar, dividir columnas y combinar consultas. Los estudiantes transforman conjuntos de datos anchos o irregulares en estructuras normalizadas listas para el modelo.

Lección 3 • Columnas personalizadas y fundamentos del lenguaje M

Presenta las columnas condicionales, las fórmulas de columna personalizada y la sintaxis fundamental de M. Los estudiantes amplían las transformaciones integradas con lógica adaptada a los requisitos del negocio.

Lección 4 • Técnicas esenciales de limpieza de datos

Cubre la eliminación de duplicados, el manejo de nulos, la corrección de tipos de datos y el recorte de texto. Estas operaciones forman la capa de calidad base para cada proyecto analítico.

Lección 1 • Conceptos de modelado dimensional

Explica las tablas de hechos, las tablas de dimensión y los patrones de esquema relevantes para Power BI. Los estudiantes aplican la teoría de modelado para estructurar los datos antes de crear relaciones.

Lección 2 • Columnas calculadas vs. Medidas

Distingue las columnas calculadas en contexto de fila de las medidas en contexto de filtro y su impacto en el almacenamiento. Los estudiantes eligen la construcción correcta para cada requisito analítico.

Lección 3 • Creación y gestión de relaciones

Cubre la vista de Modelo, el cuadro de diálogo de relación y las opciones de cardinalidad en Power BI Desktop. Los estudiantes conectan tablas correctamente para permitir un filtrado preciso entre tablas.

Lección 4 • Propiedades del modelo y configuración de tablas

Aborda la ocultación de campos, la configuración de columnas de ordenación, el marcado de tablas de fechas y la configuración de sinónimos. Los estudiantes producen un modelo limpio y fácil de usar para los autores de reportes.

Lección 1 • Funciones de inteligencia de tiempo

Aplica TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD y funciones relacionadas para análisis basados en fechas. Los estudiantes producen comparaciones período a período y totales acumulados automáticamente.

Lección 2 • Funciones de agregación básica y lógicas

Cubre SUM, AVERAGE, COUNT, IF, SWITCH y funciones relacionadas para KPIs fundamentales. Los estudiantes construyen las métricas estándar utilizadas en la mayoría de los tableros de negocio.

Lección 3 • Patrones DAX avanzados y optimización

Presenta variables, DIVIDE, patrones de ranking y DAX Studio para el perfilado de rendimiento. Los estudiantes escriben medidas legibles y eficientes que escalan a grandes conjuntos de datos.

Lección 4 • Sintaxis DAX y contexto de evaluación

Explica las reglas de sintaxis DAX, el contexto de fila y el contexto de filtro como la base de todos los cálculos. Los estudiantes evitan errores comunes al comprender cómo el contexto moldea los resultados.

Lección 1 • Configuración y formato de objetos visuales

Cubre el panel de Formato, el formato condicional, las etiquetas de datos y la información sobre herramientas. Los estudiantes producen objetos visuales pulidos y con identidad de marca que cumplen con estándares profesionales de presentación.

Lección 2 • Principios de diseño de reportes y UX

Aplica alineación de cuadrícula, espacio en blanco, jerarquía visual y pautas de accesibilidad a las páginas de reporte. Los estudiantes crean diseños que guían la vista del espectador hacia los hallazgos clave.

Lección 3 • Segmentaciones, filtros e interactividad

Enseña tipos de segmentación, niveles del panel de filtros y configuraciones de interacción entre objetos visuales. Los estudiantes construyen reportes donde los usuarios pueden explorar datos sin necesidad de conocimientos técnicos.

Lección 4 • Marcadores, desglose jerárquico y navegación

Implementa marcadores, páginas de desglose jerárquico y navegación basada en botones para una narrativa guiada. Los estudiantes agregan interactividad que transforma reportes estáticos en aplicaciones analíticas.

Lección 1 • Implementación de seguridad a nivel de fila

Define roles de RLS en Desktop y los valida en Service para restringir datos por identidad de usuario. Los estudiantes protegen datos confidenciales manteniendo un único reporte compartido.

Lección 2 • Publicación de reportes en Power BI Service

Recorre el flujo de trabajo de publicación, la selección del espacio de trabajo y la verificación posterior a la publicación. Los estudiantes mueven reportes de Desktop a Service sin pérdida de datos ni objetos visuales rotos.

Lección 3 • Monitoreo de uso y gobernanza

Utiliza métricas de uso, registros de actividad y etiquetas de confidencialidad para gobernar la adopción y el cumplimiento de los reportes. Los estudiantes rastrean el estado del reporte y aplican las políticas de datos organizacionales.

Lección 4 • Opciones de uso compartido, inserción y exportación

Explica los enlaces de uso compartido, códigos de inserción, exportación a PDF o PowerPoint y correos electrónicos de suscripción. Los estudiantes entregan hallazgos a través del canal más adecuado para cada interesado.

Lección 1 • Arquitectura de solución y planificación

Diseña el flujo de datos, la estructura del modelo y la jerarquía del reporte para la solución completa. Los estudiantes producen un plan de arquitectura que guía un desarrollo eficiente y con poco reproceso.

Lección 2 • Publicación, transferencia y documentación

Cubre los pipelines de implementación, materiales de capacitación para usuarios y documentación técnica para la transferencia. Los estudiantes aseguran que la solución sea mantenible y comprensible para los futuros propietarios.

Lección 3 • Recopilación de requisitos y alcance

Traduce preguntas del negocio en KPIs medibles, requisitos de datos y especificaciones de reporte. Los estudiantes alinean el resultado analítico con las expectativas de los interesados antes de construir algo.

Lección 4 • Desarrollo iterativo y pruebas

Aplica ciclos de iteración ágiles, validación de DAX y control de calidad visual para construir reportes confiables. Los estudiantes detectan errores temprano e incorporan retroalimentación sin interrumpir la solución completa.