Instructores

VICTOR AVILÉS CHACÓN

Estudios superiores en Estadísticas e Informáticas en la ESPOL. Diplomado en Administración y Supervisión en Redes de área Local de la ESPOL

Dirección

Campus de la Universidad Ecotec, km. 13.5 vía a Samborondón

Descripción

Si dedicas muchas horas a consolidar y limpiar tus datos desde diferentes orígenes para luego crear reportes y dashboards en Excel, este curso es justo para ti.

Descubrirás una nueva forma de trabajar con datos que simplificará tu rutina diaria y te convertirá en el referente de Business Intelligence de tu organización.

sábado, 9 y 16 de noviembre del 2019

Sabrás como importar, transformar y crear modelos dimensionales avanzados usando datos de diferentes orígenes que se actualicen de forma automática hasta 8 veces por día y que alimenten todos tus reportes y dashboards.

  • MÓDULO 1 | 

    Introducción al self service BI e instalación del software necesario

    En este módulo haremos una introducción al BI de autoservicio y te mostraremos cómo instalar el software necesario para trabajar tanto en Excel como en Power BI. Veremos:

    Introducción al Self Service BI.

    Proveedores de BI y Analytics: Microsoft vs. competencia.

    Cómo compartir capturas, vídeos y archivos en la plataforma.

    Elige tu entorno local de ETL y Modelado: las 4 posibilidades.

    Entorno Excel con Power Query y Power Pivot.

    Entorno Power BI Desktop (Flujo 2)

    Cómo actualizar conexiones de archivos locales en Power Query o Query Editor.

    Cómo crear una cuenta de empresa o gratuita en Power BI.

    Configurar One Drive Personal o de la Empresa.

    El Servicio de Power BI en la Nube con el Flujo 1 (Excel)

    El Servicio de Power BI en la Nube con el Flujo 2 (PBI Desktop)

    Overview de la suite de BI de Microsoft.

 

  • MÓDULO 2 | 

Importación, transformación y carga de datos de diferentes orígenes con Power Query y M (ETL)

Normalmente los datos a analizar están dispersos en bases de datos, archivos Excel, CSV’s o en la web. En este módulo aprenderás a usar el Query Editor o Power Query y el lenguaje M para poder importar, transformar y cargar los datos preparados para el modelo.

Qué aprenderás en este módulo:

Conectando múltiples orígenes de datos.

Comparativa entre Power BI Desktop, Excel y el servicio de PBI.

Primeros pasos en Power Query (Excel) y el Query Editor (PBI Desktop)

Importando datos de un CSV, archivo Excel, One Drive, Google Sheets y datos públicos de la web.

Importando datos desde bases de datos y diferencias entre “Importar” y “Direct Query”.

Reutilización de Queries: duplicado, referencia y cómo trasladar de un archivo a otro.

Cómo usar referencias para simplificar el cambio de orígen o data source.

Uso de Query Parameters para cambiar el origen de datos o data source.

Importar desde una carpeta.

Append Queries Caso 1 – Consolidando queries de distinto origen.

Append Queries Caso 2 – Cómo reducir el tiempo de actualización de queries con muchos datos.

Las 6 posibilidades para “Combinar Consultas” o “Merge Queries”.

Transponer, Unpivoting y Pivoting (+ Fill, Replace Values, Merge y Split Columns)

Creación de Columnas + Columnas Condicionales.

Crear tablas dentro de PBI Desktop, Transformaciones de Fecha, de Texto y Numéricas.

Gestión de Errores en Queries.

Agregando datos con Group By o Agrupar Por.

Actualizando queries en Power BI Desktop.

Actualizando queries en Power Query (en Excel, incluso con VBA)

Caso Práctico Integrador: Limpiando un Reporte Descargado de un Software Contable.

 

  • MÓDULO 3 | 

Diseño de modelos de datos dimensionales

Un módulo breve que te permitirá entender lo mínimo que necesitas saber sobre el diseño de modelos de datos dimensionales para lo que resta del curso. Fácilmente explicado para principiantes que no tienen conocimientos de IT o de sistemas. Veremos:

Qué es la normalización de base de datos.

Normalización vs. Denormalización.

Modelado Dimensional para BI: Esquemas Estrella y Copo de Nieve.

Diseñando Tablas de Hechos (Fact Tables)

Diseñando Tablas Dimensionales o Maestras (Dimension Tables)

Presentación del caso práctico y esquema simple del modelo de datos.

Revisión de los datos y categorización en dimensiones y hechos.

Esquema completo del modelo de datos en Excel.

Situación 1: a partir de tablas de hechos denormalizadas.

Situación 2: a partir de tablas normalizadas.

El Programa se desarrollará de forma teórica-práctica, a través de la transferencia de información por medio de casos que se elaborarán durante las horas programadas y actividades grupales para compartir experiencias entre los participantes.

La discusión de los casos permitirá al participante aplicar la teoría recibida en forma ágil, interactiva y con ejecución altamente práctica.

 

  • MÓDULO 4 | 

Modelamiento de datos en Power Pivot y en Power BI Desktop

En este módulo crearemos relaciones entre las queries definidas en el módulo 2, optimizaremos el modelo viendo qué conviene mostrar al usuario final y crearemos los primeros cálculos DAX necesarios para las visualizaciones del siguiente módulo. Veremos:

Overview de la vista Datos en Power BI y Power Pivot.

Introducción a DAX y sus 3 tipos de cálculos.

Relaciones entre queries o tablas.

Tipos de datos, formatos, categorías y defaults.

Columnas calculadas en DAX.

Creación de medidas en DAX.

Columnas calculadas vs. medidas: cuándo usar una u otra.

Tablas calculadas en DAX.

AutoTime Intelligence vs. Tablas Calendario.

Optimizando el modelo para el usuario: ocultado de columnas.

Optimizando el modelo para el usuario: reemplazo de columnas numéricas por medidas.

Creación de jerarquías para dimensiones.

Filtros cruzados (cross filtering) en una o ambas direcciones.

Ambigüedad en las relaciones y uso de la función USERELATIONSHIP.

Modelamiento de datos en Power Pivot.

Particularidades de Power Pivot: Creación de KPI´s.

Particularidades de Power Pivot: Perspectivas.

Autoevaluación del módulo 4.

 

  • MÓDULO 5 | 

Visualizaciones de alto impacto en Excel y Power BI

Este es el módulo más divertido. Aquí graficaremos la data en Power BI y en Excel. Abordaremos:

Uso de Tablas y Gráficos Dinámicos en Excel con el flujo 1.

Tablas vs. Matrices en Power BI.

Gráficos circulares (pie), de anillos (donut) y rectángulos (treemap).

Explorando datos: Drill Up + Drill Down + Expand All Down.

Visualizaciones Nativas vs. Custom Visuals.

Filtros y Segmentadores de Datos (slicers).

Filtros selectivos con la herramienta Visual Interactions.

Gráficos para KPI’s e indicadores: card, multi-row card, KPI y gauges.

Gráficos de barras, columnas, áreas, líneas, en cascada y combinados.

Cómo mostrar el nombre del mes en un gráfico, ordenado correctamente y con etiquetas en español.

Herramientas auxiliares para diseñar reportes (alineado, distribución, layouts y grilla).

Formas, textos, bordes e imágenes.

Colores de series, bordes, saturación, fondos y formato condicional.

Cómo mostrar categorías sin datos.

Visualizaciones geográficas: bubble map, filled map, shape map y globemap.

Un tipo de mapa especial: Mapas Arcgis.

Visualizaciones en Excel: Power View.

Visualizaciones en Excel: Power Map.

Gráfico de dispersión (scatter chart).

Cómo crear clusters en Power BI.

Panel de Analytics: cálculos estadísticos, líneas de tendencia y proyecciones (forecasting).

Jerarquías en ejes y filtros Top N.

Agrupando, excluyendo e incluyendo datos en una visualización.

Integrando R y Power BI.