Curso de Investigación para la certificación: MS PowerBI Data Analyst Associate

MS PowerBI Data Analyst Associate

El objetivo general de este curso es dar al estudiante, una visión de 360 grados sobre los proyectos de analítica e IA a través de la investigación de un problema y el estudio profundo de la plataforma de Data Science: Power BI. Asimismo el estudiante es preparado para el exámen de certificación: “MS Power BI Data Analyst Associate”.
El objetivo es desarrollar a lo largo del programa un proyecto que incluya los procesos de integración, modelación de datos, ingeniería y programación de datos, diseño, análisis avanzado, predictivo y de aprendizaje de máquina.
Este es un curso de investigación aplicada, por consiguiente, lo que se busca como objetivo final es construir una solución basada en Power BI (dashboards + modelos predictivos + reportes + aplicaciones) que den respuesta a una interrogante empresarial.

(Todas las investigaciones podrán ser difundidas por LPI con propósitos de estudio a otros interesados). 

Microsoft sigue incluyendo en todos sus productos tecnologías disruptivas de IA como el lenguaje natural, la IA generativa y el aprendizaje de máquina que permiten interactuar con los datos de una manera amplia y flexible de modo de encontrar conocimiento analítico inmediato, asi también está incluyendo Copilot que se prevé será el próximo estándar y que seguro sustituirá los exploradores actuales.


  • El curso incluye todos los módulos descritos en el programa de estudio.
  • Para las lecciones se usará un servidor real de MS PowerBI con licencias MS PowerBI Pro.
  • El curso de investigación de LPI “no es una certificación Microsoft”, pero es una excelente base para el examen PL-300 dirigido a obtener la certificación: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate.
    (El curso de investigación tiene un costo de 160 euros).
Pre-Inscripciones y Pagos
Pre-Inscripciones y Pagos

DIRIGIDO A: 

El curso está dirigido a Analistas, Investigadores en Análisis de Datos, profesionales de Ingeniería, Administración, Finanzas, Economía y carreras afines, Gerentes de Tecnología, Analistas de Sistemas, Administradores de Base de Datos, Analistas de Procesos y cualquier otro interesado en el análisis de la información y proceso de certificación.

  • Módulo 1 (3 hrs.):   ARQUITECTURA DE POWER BI
    Objetivo: Proporcionar una idea clara de cada componente de la plataforma de Data Science PowerBI, asi como comprender como están integrados y como se complementan.
    Bases del análisis. Arquitectura de MS Power BI: PowerBI Desktop, PowerBI Query, PowerBI Services, PowerBI Mobile, PowerBI Report Server.
    Componentes PowerBI Service: Capacidades, Centro de Datos One Lake, Areas de Trabajo, Paneles, Datasets, Informes, Aplicaciones.
    Servicios de Power BI Service: Aplicaciones de IA “Obtener Conocimiento”, “Conclusiones Rápidas”, Colaboración, Paneles, Datasets, subscripción a paneles e informes, exportación de información, filtros, marcadores, comentarios.
    Laboratorio 1.
  • Módulo 2 (3 hrs.): INTEGRACION DE DATOS
    Objetivo: Utilizar diversos conectores a los servicios de datos de la empresa para poder importar los datos necesarios a la plataforma PowerBI. Emplear diversas técnicas de tratamiento y transformación de datos necesarios para prepararlos para el proceso de análisis.
    Integración de datos con PowerBI Desktop: Conectividad a MSSQL Server, Access, OneDrive, GoogleDrive, Excel, CSV, TXT, XLS, Jasson, Directory, PDF. Modos de almacenamiento de datos: Direct Query, importación de datos, dual.
    Modelos semanticos y uso de One Lake.
    Preparación de datos con MS Power Query.
    Interfaz Inicio: Orígenes, especificar datos, configurar orígenes de datos. Elegir y quitar columnas y filas. Dividir, ordenar, tipos de datos fecha. Combinar y anexar consultas.
    Interfaz Transformar: Agrupar registros, transponer, invertir y contar filas, detectar tipos de datos, cambiar nombres, reemplazar valores, rellenar, columna dinámica, dividir columna, formato, extraer, estadística, estandard, científico.
    Interfaz agregar columna: Columna personalizada, columna a partir de ejemplos, columna condicional, columna de indice, duplicar columna. Formato, extraer, combinar columnas, fecha.
    Interfaz Vista: Configuración de la consulta, barra de fórmula. Mostrar espacio en blanco, calidad de columnas, distribución de columnas, perfil de columnas. Editor avanzado, dependencias de la consulta.
    Laboratorio 2.
    Proyecto: Entrega del Documento de Proyecto.
  • Módulo 3 (9 hrs.): INGENIERIA DE DATOS
    Objetivo: Crear el modelo de datos basado en el diseño “Estrella” así como crear nuevas estructuras de datos basadas en la programación DAX (Expresiones de Análisis de Datos) que serán la base de los procesos de análisis avanzado, predictivo y de aprendizaje de máquina.
    PowerBI Desktop: Visor de modelamiento, visor de informes y visor de datos. Modelamiento y análisis de datos.
    Modelo Estrella, componentes, seguridad a nivel de filas y roles. Cardinalidad. Relación de filtros cruzados.
    Columnas, jerarquías y medidas. Creación de campos calculádos, nuevas columnas, ordenamientos y grupos de datos.
    Medidas rápidas con DAX: Agregados por categoría, Filtro, Inteligencia de Tiempo, Totales, Operaciones Matemáticas, Texto.
    Laboratorio 3.
    Programación DAX. Funciones de agregación, fecha y hora, de filtro, lógicas, de texto, de Inteligencia de Tiempo.
    Laboratorio 4 (DAX)
    Programación DAX: Funciones financieras, de información, de relación, de manipulación de tablas, Otras.
    Instalación y empleo de DAX Studio.
    Proyecto: Entrega del Informe del Modelo de Datos.
    Laboratorio 5 (DAX)
    Programación DAX: Funciones matemáticas, primarias & secundarias, estadísticas. Instrucciones, operadores y consultas DAX.
    Laboratorio 6 (DAX)
  • Módulo 4 ( 8 hrs.): ANALITICA AVANZADA Y PREDICTIVA (MACHINE LEARNING)
    Objetivo: Implementar modelos predictivos y de Machine Learning de acuerdo a las necesidades empleando la plataforma Azure ML.
    PowerBI Desktop: Area de datos, área de visualizaciones (formatos, analítica), área de filtros.
    Gráficos: barras, columnas, líneas, áreas, gráfico de cascada, embudo, dispersión, circular, árboles, anillos, mapas, indicadores, filtros, tarjetas, KPIs, etc.
    Inteligencia Artificial y Machine Learning:
    -Modelo de árbol de distribución jerarquizado
    -Modelo de Factores de Influencia
    -Modelo de Asociaciones basados en Clustering, Analisís de Cluster en Tablas de Datos
    -Análisis de series de tiempo. líneas de tendencia y regresiones (bi y multivariables) con las funciones LINEST y LINESTX.
    -Previsiones de series de tiempo con “Suavizamiento exponencial de Winter”
    Power BI Report Builder, instalación y creación de reportes paginados. Conectividad con modelos semanticos en One Lake.
    Laboratorio 7.
    Proyecto: Informe de avance de los reportes.
  • Módulo 5 (4 hrs.): INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SERVICIOS CLOUD
    Objetivo: Implementar los servicios automatizados de IA, mobilidad y colaboración necesarios para la creación y mejora del conocimiento empresarial empleando la plataforma PowerBI Services.
    PowerBI Services: Areas de trabajo (creación, configuración, asignación de permisos), directorio de contenidos. Creación y edición de informes en PowerBI Services, exportación de informes, publicaciones en html, administrar permisos, compartir informes, imprimir, insertar informes, generar código QR, configuración de informes, exportar informes. Integración con One Drive. Creación de reportes automatizados.
    Creación de paneles o dashboards, distribución (compartir) por correo, enlace, teams.
    Creación de aplicaciones, actualización y configuración, definición de audiencias, contenidos.
    Inteligencia Artificial:
    -Descubrir información. Análisis de conclusiones (anomalías, tendencias, KPIs)
    -Análisis de incrementos y disminuciones.
    -Análisis de distribuciones.
    -Consultas en lenguaje natural (función: “hacer una pregunta”).
    Power BI Mobile, diseño de informes para dispositivos móviles, instalar aplicación, administración de la interfaz.
    Proyecto: Informe final.

El Proyecto de Investigación es el producto final del curso y mide la calidad del proceso de conocimiento adquirido, aplicado a una realidad concreta. El proyecto deberá producir tres entregables: el Documento del Proyecto, el Modelo de Datos y los Dashboards y Paneles de la solución final.
Estos entregables garantizan al estudiante un completo conocimiento sobre todas las etapas del proceso analítico empleando la plataforma Power BI. A continuación se puede ver los entregables de uno de los tantos proyectos de la Base de Datos.

Documento de Proyecto: CP Home

Modelo de Datos: CP Home

Dashboards & Paneles: CP Home



El curso de especialización se brinda en la modalidad virtual y ofrece:
– Implementación de un caso de uso de Analítica Avanzada, Predictiva empleando las herramientas de Machine Learning e Inteligencia Artificial de Power BI.
– El caso de uso del curso se va revisando semana a semana por medio de ciclos de revisión (sprints). El estudiante debe completar ciertos entregables para poder continuar con los siguientes módulos lo que asegura una mejor absorción del conocimiento.
Servidor real de MS PowerBI con licencias originales para uso del estudiante.
– Todas las lecciones quedan grabadas y a disposición del estudiante.
– Soporte en linea de especialistas.
– Acceso a la DB del curso con materiales de estudio multimediales.

REQUISITOS
Para participar en el presente diplomado de especialización se requiere:

  • Es recomendable disponer de datos relacionados a un problema empresarial para su estudio y solución con Power BI. Para esto recibirá toda la asesoría y apoyo de LPI.
  • Formación básica en procesos de empresa, base de datos y estadítica.

DURACIÓN DEL PROGRAMA

El curso de especialización tiene una duración de 4 (cuatro) semanas de estudio, con un total de 27 horas académicas de videoconferencias con el especialista. El horario de las sesiones se coordinan con el estudiante al inicio del curso y preferiblemente serán en horarios nocturnos o los fines de semana.


Al finalizar el curso de especialización al participante se le emitirá y enviará al correo electrónico su respectivo certificado digital emitido por: Limitless Power of Information LPI Italy y nuestros asociados, el cual se acredita con un total de 26 horas académicas lectivas.
La certificación de LPI no es una certificación validada por Microsoft, pero es una excelente base para preparar al estudiante para obtener la certificación: Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate



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LPI curso Power BI by LPI AddKw

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