Curso especialista big data
Fórmate como experto en el análisis de datos, utilizando las últimas tecnologías y plataformas como Power BI e Inteligencia Artificial.
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El objetivo principal del curso es aprender los conceptos involucrados en la inteligencia de negocio y formar expertos capaces de gestionar e interpretar la información de un cuadro de mando.
El alumno utilizará de forma profesional tecnologías como Power BI y SQL, dominando desde el modelado de datos hasta el despliegue en la nube mediante Microsoft Fabric.
La formación integra Inteligencia Artificial, gobierno de datos y CI/CD, preparando al alumno para superar la certificación oficial Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) y sentando las bases analíticas de la certificación Fabric Analytics Engineer (DP-600).
La importancia de las herramientas de análisis de datos es tan grande que son necesarias en los más diversos ámbitos, desde el sitio web más pequeño a la multinacional más grande.
Formarte como Analista de Datos en Power BI (una de las herramientas de visualización y análisis de datos más populares y utilizadas del mundo) significará adquirir un perfil profesional muy atractivo y demandado en el mercado laboral de hoy en día, sobre todo si consideramos que cuenta con el aval de un gigante como Microsoft.
Además, la incorporación de la Inteligencia Artificial y Copilot al análisis de datos está redefiniendo el perfil del Analista, exigiendo profesionales capaces de combinar Power BI, SQL y automatización con IA para tomar decisiones más rápidas y precisas.
El hecho de que el análisis y visualización de datos resulten fundamentales para el funcionamiento de millones de empresas alrededor del mundo abre un gran mercado laboral para los Analistas de Datos, un perfil cada vez más solicitado y mejor remunerado.
Entorno de trabajo Power BI Desktop. Obtención y carga de datos modo import y direct query. Modelo lógico y manejo de relaciones. Transformación de los datos. Introducción a lenguaje M.Programación avanzada con DAX. Reporting avanzado Power BI: Bookmarks, navegación y plantillas. Vista móvil y vista web. Filtros, grupos y jerarquías. Inclusión de scripts y visualizaciones de R y Python. Parámetros, What-if y NQL. Configuración de actualizaciones. Seguridad, roles y entorno colaborativo. Ingesta de datos en tiempo real. Exportación de datos. Creación de alarmas. Casos prácticos aplicados al uso actual de Business Intelligence.
Conceptos de Dato-Información-Conocimiento. Modelo de transformación de datos y el ciclo de vida de la información desde eventos reales hasta acciones. Sistemas Transaccionales y sus características en el mundo actual. Sistemas Informacionales y su utilidad analítica.
Dirección Estratégica e Información Útil para las organizaciones. La importancia de la toma de decisión orientada al dato y los métodos analíticos. Sistemas de Información en las Empresas en el Mundo Actual.
Introducción básica a los DM y DWH. Arquitectura y fases del Proceso de ETL (Extracción, Transformación y Carga). Big Data vs Business Intelligence: diferencias y convergencias. Planteamientos del BI con Big Data y volúmenes masivos de información.
Definición de Métricas, indicadores y KPI's principales. Realización de KPI's reales, eficientes y efectivos bajo la metodología SMART. Diseño y aplicación del Cuadro de Mando Integral (CMI o Balanced Scorecard).
Introducción a Power BI y configuración del entorno Desktop. Obtención y carga de datos en modo import y direct query. Limpieza y Transformación de los datos mediante el editor de consultas. Introducción a lenguaje M para transformaciones avanzadas.
Construcción del Modelo lógico y manejo de relaciones entre tablas. Gestión de Filtros, grupos y jerarquías dimensionales. Creación de medidas, columnas calculadas e iteradores en DAX. Programación avanzada con DAX aplicado a inteligencia de tiempo.
Reporting avanzado Power BI: creación de Bookmarks, navegación y plantillas. Configuración de la Vista móvil y vista web. Uso de Parámetros, What-if y narración inteligente. Integración de visualizaciones personalizadas y formato condicional.
Funcionamiento del servicio SaaS: gestión de espacios de trabajo, aplicaciones y permisos. Diferencia técnica y uso estratégico entre dashboards y reports web. Configuración de Gateways para mantener los datos actualizados automáticamente. Implementación de Row Level Security (RLS) para controlar quién ve qué datos según su rol.
Integración continua: cómo trabajar con informes de Power BI como si fueran proyectos de código. Configuración y uso del control de versiones (Git) para trazabilidad de cambios. Estrategias de colaboración en equipo para evitar conflictos y sobreescrituras en informes. Uso de pipelines de despliegue: entornos de desarrollo, pruebas y producción controlada.
El nuevo ecosistema de IA en el análisis de datos. Introducción a los MCPs y cómo permiten conectar agentes de IA generativa con Power BI. Casos reales: generación de métricas, detección de errores y documentación automática de modelos. Automatización de flujos y tareas manuales repetitivas mediante integración de IA externa.
Modelo Entidad-Relación y su uso en el modelado de bases de datos. Uso de lenguajes Data Definition Language (DDL) y Data Manipulation Language (DML). Extracción de datos mediante cláusulas SELECT, FROM y funciones generales. Aprender a combinar y apilar datos de diferentes tablas mediante Joins y Subconsultas.
Introducción a Microsoft Fabric: la unificación de herramientas de datos en un solo producto SaaS. El almacén unificado (OneLake): convivencia de bases relacionales y ficheros Data Lake. Estrategias de conexión optimizada y rápida desde Power BI a los datos de Fabric. Visión completa del ecosistema de datos moderno de Microsoft y su arquitectura.
Introducción al ecosistema de herramientas de Business Intelligence del mercado. Comparativa práctica entre Power BI, Tableau y Looker Studio. Exploración guiada de Tableau Public: creación básica de visualizaciones. Exploración guiada de Looker Studio: conexión a datos y creación de informes simples.
Seminario de certificación para prepararte para los exámenes oficiales de Microsoft Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) y Ingeniero Asociado de Analítica de Fabric (DP-600).
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Todas las experiencias de nuestros alumnos son clave y conocerlas nos ayuda para seguir dando el máximo de nosotros.
Una parte fundamental de nuestro compromiso para la mejora continua son las encuestas de satisfacción acerca de la calidad formativa.
Cuando se termina una convocatoria semipresencial, pedimos a los alumnos la valoración de forma anónima del curso en términos generales, material ofrecido y evaluación del profesor. También se podrá compartir cualquier sugerencia que nos ayude a mejorar la calidad de nuetras acciones formativas.
La puntuación media de este curso según las encuestas de satisfacción es de 4.5 sobre 5 (basada en 9 encuestas).
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