Curso Diseñando conocimientos con PowerBi Analítica avanzada + IAV2

Modelamiento de Datos para Análisis Avanzado

Este primer tema establece los fundamentos estructurales del análisis avanzado, enfatizando que un buen análisis comienza con un buen modelo de datos.
Contenidos: -Conceptos fundamentales del modelamiento de datos.
-Modelo estrella: hechos y dimensiones.
-Tipos de relaciones entre tablas y cardinalidades.
-Creación y gestión de relaciones en Power BI.
-Uso de la vista de modelo para administrar el modelo de datos.
-Buenas prácticas de modelamiento orientadas al rendimiento y la claridad analítica.
-Ejemplo práctico de modelamiento de datos aplicado a un caso real.
-Uso de IA para:
Validar la estructura del modelo.
Sugerir mejoras en la organización de tablas y relaciones.

Diseño y Uso de una Tabla de Calendario Profesional
En este tema los estudiantes comprenden el rol crítico del tiempo en el análisis de datos, sentando las bases para la analítica temporal.
Contenidos:
-Importancia de la tabla de calendario en Power BI.
- Métodos de creación de una tabla de calendario:
-Creación mediante DAX.
-Creación mediante Power Query. -Definición de columnas temporales:
-Año, Mes, Día, Semana, Trimestre. -Relación de la tabla de calendario con tablas de hechos.
- Ejemplo práctico de creación de una tabla de calendario profesional.
-Uso de IA para: -Sugerir estructuras de calendario según el tipo de negocio.
- Proponer análisis temporales relevantes a partir de los datos.

Preparación y Enriquecimiento de Datos con Columnas a partir de Ejemplo
Este bloque se enfoca en eficiencia y productividad, mostrando cómo Power BI reconoce patrones y acelera el trabajo del analista.
Contenidos:
-Introducción a las columnas creadas a partir de ejemplo.
- Extracción, combinación y formateo de datos sin necesidad de fórmulas.
- Reconocimiento automático de patrones por parte de Power BI.
-Aplicación consistente del patrón a toda la columna.
-Uso en tareas repetitivas de limpieza y enriquecimiento de datos.
- Ejercicio práctico de creación de columnas a partir de ejemplos.
-Uso de IA para:
-Sugerir transformaciones y enriquecimientos de datos.
- Validar consistencia y calidad de los resultados.

Creación y Uso de Medidas Calculadas para Análisis Dinámico
(Pasar de datos estáticos a métricas inteligentes)
Aquí los estudiantes profundizan en DAX como lenguaje analítico, comprendiendo cómo las medidas permiten análisis dinámicos y flexibles.
Contenidos:
-Introducción a las medidas calculadas.
? Diferencias entre columnas calculadas y medidas.
-Creación de medidas con DAX para cálculos dinámicos.
-Uso de funciones básicas y avanzadas:
-SUM, AVERAGE, CALCULATE, entre otras.
-Creación de indicadores clave de desempeño (KPI).
-Integración de medidas en visualizaciones interactivas.
-Ejercicio práctico de creación y aplicación de medidas.
-Uso de IA para:
-Sugerir métricas relevantes según el objetivo del análisis.
-Ayudar a interpretar resultados y detectar patrones.

DAX Avanzado e Inteligencia de Tiempo para Generación de Insights
(Analizar la evolución, comparar periodos y proyectar escenarios)
Este último tema consolida el curso, permitiendo que los estudiantes construyan análisis temporales avanzados y extraigan insights de alto valor.
Contenidos:
Funciones DAX de tiempo:
-DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD.
-Funciones de inteligencia de tiempo:
-TOTALYTD, TOTALQTD, TOTALMTD.
-Uso avanzado de CALCULATE para modificar contextos de filtro.
-Ejemplo práctico de análisis con inteligencia de tiempo.
-Uso de IA para:
-Interpretar tendencias y variaciones temporales.
-Sugerir comparaciones relevantes entre periodos.
-Construir un relato final que destaque los insights clave del tablero.