Sesión 1: IMPORTANCIA, APLICACIONES Y ENTORNO DE MICROSOFT POWER BI

• Fundamentos de BI: Problemática de los datos y soluciones de BI  

• Fundamentos de BI: Evolución de análisis

• Entorno Power BI: Características, propiedades, arquitectura y componentes

• ¿Cómo importar datos a Power BI?

• ¿Cómo transformar los datos? - Con Power Query y Lenguaje M

• Taller 1: Beneficio de Power BI para la toma de decisiones en las empresas

• Taller 2: Aterrizando un caso empresarial al estilo de Power BI

Sesión 2: PROCESO ETL EN QUERY EDITOR

• Extracción: ejercicios de importación de data en distintos formatos  

• Transformación: ejercicios de transformación y depuración de DATA

• Carga de data: tipos, ejercicios de carga únicamente de la data del modelo

• Taller 3: Importación y depuración de una base de datos en SQL Server

Sesión 3: MODELO DE DATOS Y LENGUAJE DAX

• Conceptos de UX entorno a Power BI

• Entorno de trabajo

• Modelos de datos: Modelo estrella vs copo de nieve

• Diferencias entre un modelo transaccional vs un modelo dimensional

• Lenguaje DAX: Introducción al lenguaje DAX con ayuda de CHAT GPT

• Taller 4: Aterrizando casos empresariales al modelo de datos de Power BI

Sesión 4: DAX ORIENTADO A INDICADORES - KPI'S

• Creación de medidas DAX

• Creación de tipos de funciones en DAX

• Fórmulas DAX - Time intelligence

• Inteligencia de tiempo: Importancia y funciones DAX de formatos de tiempo

• Creación de medidas de soporte: Semáforo, mensajes de error, entre otros

• Taller 5: Indicadores de negocio a full DAX

Sesión 5: INTERPRETACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

• Tipos de gráficos en función al mensaje a transmitir o edición  

• Personalización y tipos de objetos visuales - Viz nativas o estándares

• Diseño de informe y gráficos en Power BI: Informe de 1 y más páginas

• Herramientas avanzadas: creación de tooltips, bookmars, drilldown, entre otras

• Taller 6: Elaboración de un informe con data corporativa con tooltips

Sesión 6: POWER BI SERVICE: POWER BI EN LA NUBE

• Publicación de un informe a la WEB

• Generación de dashboard y creación de alertas

• Power BI mobile: Instalación del APP, login y visualización móvil

• Power BI mobile: Alertas, suscripciones y favoritos

• Taller 7: Toma de decisiones con Power BI

Presentación y exposición de PROYECTO INTEGRADOR

Sesión 1: FUNDAMENTOS Y APLICACIONES CON PYTHON

• La importancia de aprender Python

• Ventajas de Python sobre otros lenguajes e interfaces de trabajo

• Aplicaciones de Python y uso en las organizaciones

• Explorando Python: palabras claves, identificadores y operadores aritméticos.

• Taller 1: Instalación de Python en Anaconda y uso en Google Colab

• Taller 2: Instalación de librerías en un notebook

Sesión 2: TIPOS Y ESTRUCTURA DE DATOS CON PYTHON

• Entrada y salida de datos con Python

• Listas: Append, insert, pop, remove, clear

• Tuplas, Diccionarios, Conjuntos

• Textos, índices y slicing, lectura por teclado y variables

• Funciones: Index, count, len, extend, reverse, sort, entre otros

• Taller 3: Operaciones con String y Estructura de Datos

Sesión 3: ESTRUCTURAS SELECTIVAS Y REPETITIVAS

• Conociendo la estructura de programación en Python

• Ventajas del uso de estructuras selectivas y repetitivas

• Estructura Selectiva: Simple, Doble, Múltiple y Anidada

• Estructuras Repetitivas: For, While, Do-While

• Interrumpiendo ciclos con break y continue

• Taller 4: Aplicación de estructuras selectivas para la toma de decisiones lógicas

Sesión 4: CREACIÓN DE FUNCIONES Y MÉTODOS

• ¿Qué es una función?

• Sintáxis de una función y procedimientos, variables locales y globales

• Aplicación de funciones y procedimientos

• Comprensión de listas y funciones lambda

• Documentación del código y llamada de funciones en módulos

• Taller 5: Creación de mi primera función en Python

Sesión 5: MANIPULACIÓN DE DATOS CON PANDAS

• Uso de librería Pandas, Series y Dataframes

• Lectura y escritura de múltiples formato de datos: txt, csv, xlsx, parquet, entre otros

• Creación de campos y uso de sentencias: group by, delete, drop, entre otros.

• Combinación y cruce de Datasets

• Análisis Estadístico de Datos con Pandas

• Taller 6: Exploración de datos de un caso de negocio con Pandas

Sesión 6: ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOLIB Y SEABORN

• Entendiendo la librería de Matplotlib y Seaborn

• Creación y manipulación de gráficos con Matplotlib y Seaborn

• Tipos de visualizaciones de gráficos según Comparación, Relación, Distribución y Composición

• Gráficos univariados, bivariados y multivariados

• 10 mejores técnicas para la visualización de datos

• Taller 7: Exploración automática de datos con Sweetviz

Presentación y exposición PROYECTO INTEGRADOR