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.

Valor añadido de PUE

Con el objetivo de facilitar a nuestros alumnos los conocimientos previos recomendados por Microsoft para un correcto aprovechamiento de la presente formación se incluye, de manera totalmente gratuita en el coste del curso, el acceso a los siguientes contenidos oficiales:

• Curso DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals en formato vídeo o Live Virtual Class (LVC).

Además, si eres miembro del programa PUE Alumni, también tienes incluido de manera totalmente gratuita en el coste del curso, el acceso a:

• Practice Test de preparación del examen DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals.
• Examen DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals, en modalidad Online Proctored.

PUE es Training Services Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Una vez finalizado el curso el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos y habilidades:

• Ingerir, limpiar y transformar datos
• Modelar de datos para rendimiento y escalabilidad
• Diseñar y crear informes para el análisis de datos
• Aplicar y realizar análisis de informes avanzados
• Administrar y compartir activos de informes

Certificación incluida

Este curso oficial es el recomendado por Microsoft para la preparación del siguiente examen de certificación oficial valorado en 245,63€ (IVA incl.), cuyo coste (una convocatoria) está incluido en el precio del curso para todos los miembros del programa PUE Alumni:

• PL-300: Power BI Data Analyst Associate

La superación de este examen es requisito imprescindible para obtener la certificación Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate.

PUE es centro certificador oficial Pearson VUE facilitando la gestión del examen al candidato. El alumno podrá realizar su certificación, bien en nuestras instalaciones o, si lo prefiere, a través de la opción Online Proctored, que permite atender la certificación oficial de Microsoft desde cualquier ubicación con una simple conexión a internet.

Contenidos

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.