Inicia
10 de Febrero
Horas Acreditadas
130 Horas
Modalidad
Online en Vivo
Descripción del Curso
Impulsa tu capacidad analítica y toma decisiones estratégicas con nuestro curso de Power BI usando IA Diseñado para desarrollar habilidades técnicas aplicables en proyectos reales, este programa integra las herramientas de Power BI con el potencial de la inteligencia artificial, optimizando el análisis de datos y la automatización de procesos.Aprenderás a conectar, transformar y modelar datos, crear dashboards interactivos y aplicar técnicas avanzadas de machine learning con herramientas como Azure ML, Copilot y Microsoft Fabric. También trabajarás con programación en Python y R, fortaleciendo tu capacidad de análisis y predicción.
Beneficios Clave
- Dominio completo de Power BI: Aprende a manejar todas las funciones esenciales, desde la adquisición de datos hasta la creación de dashboards interactivos.
- Aplicación estratégica de Inteligencia Artificial: Integra herramientas de IA para automatizar procesos, generar análisis predictivos y optimizar la toma de decisiones.
- Toma de decisiones basada en datos: Convierte datos complejos en información clara y útil para decisiones estratégicas.
- Automatización inteligente de procesos: Optimiza tareas repetitivas con Power Automate, mejorando la eficiencia y reduciendo tiempos de ejecución.
- Análisis avanzado con Python y Machine Learning: Aplica programación y modelos predictivos para potenciar el análisis de datos y anticipar resultados clave.
Objetivos de Aprendizaje
- Desarrollar habilidades técnicas en Power BI Capacitar a los participantes para conectar, transformar y modelar datos de manera eficiente, creando reportes y dashboards interactivos.
- Integrar herramientas de Inteligencia Artificial: Aplicar funciones de IA para optimizar el análisis de datos, automatizar procesos y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
- Aplicar técnicas de análisis avanzado: Utilizar Python, R y Machine Learningen Power BI para realizar análisis predictivos y descubrir patrones clave en los datos.
- Optimizar procesos con automatización: Implementar flujos de trabajo automáticos usando Power Automate y Reflex para mejorar la productividad y eficiencia operativa.
- Garantizar la seguridad y gobernanza de los datos: Gestionar de manera segura la información, asegurando el cumplimiento de políticas de gobernanza y control de acceso en Power BI.
Plan de Estudios
Módulo 1: Introducción a Power BI e Inteligencia Artificial
• Conceptos fundamentales de Business Intelligence (BI) y Power BI
• Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada al análisis de datos
• Arquitectura y componentes principales de Power BI
• Funcionalidades clave de IA en Power BI
• Casos prácticos de IA aplicada en Power BI
Actividad práctica: Exploración de funciones de IA con un conjunto de datos
• Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada al análisis de datos
• Arquitectura y componentes principales de Power BI
• Funcionalidades clave de IA en Power BI
• Casos prácticos de IA aplicada en Power BI
Actividad práctica: Exploración de funciones de IA con un conjunto de datos
Módulo 2: Introducción a Estadística y Programación
• Fundamentos estadísticos para el análisis de datos
• Estadísticas descriptivas e inferenciales
• Principios básicos de programación para análisis
• Uso de fórmulas y funciones básicas en Power BI
• Integración de scripts estadísticos
• Actividad práctica: Informe con estadísticas descriptivas
Actividad práctica: Exploración de funciones de IA con un conjunto de datos
• Estadísticas descriptivas e inferenciales
• Principios básicos de programación para análisis
• Uso de fórmulas y funciones básicas en Power BI
• Integración de scripts estadísticos
• Actividad práctica: Informe con estadísticas descriptivas
Actividad práctica: Exploración de funciones de IA con un conjunto de datos
Módulo 3: Conexión y Adquisición de Datos
• Fuentes de datos compatibles con Power BI (SQL, Excel, APIs, nube)
• Configuración y conexión a bases de datos y servicios en la nube
• Actualización y automatización de datos
Actividad práctica: Conexión a base de datos SQL y carga de datos
• Configuración y conexión a bases de datos y servicios en la nube
• Actualización y automatización de datos
Actividad práctica: Conexión a base de datos SQL y carga de datos
Módulo 4: Transformación y Limpieza de Datos con Power Query
• Introducción a Power Query
• Detección, manejo y corrección de errores en datos
• Funciones M y creación de columnas personalizadas
• Técnicas avanzadas de transformación de datos
Actividad práctica: Limpieza y transformación de datos desordenados
• Detección, manejo y corrección de errores en datos
• Funciones M y creación de columnas personalizadas
• Técnicas avanzadas de transformación de datos
Actividad práctica: Limpieza y transformación de datos desordenados
Módulo 5: Modelado de Datos y DAX (Data Analysis Expressions)
• Fundamentos del modelado de datos relacional
• Relaciones entre tablas en Power BI
• Sintaxis y funciones básicas de DAX
• Medidas, columnas calculadas y optimización del modelo
Actividad práctica: Modelado y aplicación de fórmulas DAX
• Relaciones entre tablas en Power BI
• Sintaxis y funciones básicas de DAX
• Medidas, columnas calculadas y optimización del modelo
Actividad práctica: Modelado y aplicación de fórmulas DAX
Módulo 6: Visualización de Datos y Storytelling
• Principios de visualización efectiva de datos
• Tipos de gráficos y mejores prácticas en diseño
• Creación de informes interactivos y storytelling de datos
• Personalización avanzada de visualizaciones
Actividad práctica: Creación de dashboards y narrativa visual
• Tipos de gráficos y mejores prácticas en diseño
• Creación de informes interactivos y storytelling de datos
• Personalización avanzada de visualizaciones
Actividad práctica: Creación de dashboards y narrativa visual
Módulo 7: Microsoft Fabric y Análisis Avanzado
• Introducción a Microsoft Fabric y su integración con Power BI
• Capacidades analíticas avanzadas
• Configuración de entornos y optimización de análisis
Actividad práctica: Integración básica con Microsoft Fabric
• Capacidades analíticas avanzadas
• Configuración de entornos y optimización de análisis
Actividad práctica: Integración básica con Microsoft Fabric
Módulo 8: Automatización con Power Automate y Reflex
• Introducción a Power Automate
• Diseño y ejecución de flujos de trabajo automáticos
• Configuración de alertas automáticas y tareas recurrentes
• Uso de Reflex para integración con IA
Actividad práctica: Creación de flujos automáticos basados en Power BI
• Diseño y ejecución de flujos de trabajo automáticos
• Configuración de alertas automáticas y tareas recurrentes
• Uso de Reflex para integración con IA
Actividad práctica: Creación de flujos automáticos basados en Power BI
Módulo 9: Automatización Avanzada para Aplicaciones Empresariales
• Uso avanzado de Power Automate en aplicaciones (Teams, Outlook)
• Flujos de aprobación y control de errores
• Automatización de procesos financieros y operativos
Actividad práctica: Diseño de un flujo de aprobación automatizado
• Flujos de aprobación y control de errores
• Automatización de procesos financieros y operativos
Actividad práctica: Diseño de un flujo de aprobación automatizado
Módulo 10: Programación en Python para Análisis de Datos
• Fundamentos de Python para Power BI
• Librerías esenciales: Pandas, NumPy, Matplotlib
• Integración de scripts de Python en Power BI
• Limpieza y visualización de datos con Python
Actividad práctica: Script Python para limpieza y gráfico en Power BI
• Librerías esenciales: Pandas, NumPy, Matplotlib
• Integración de scripts de Python en Power BI
• Limpieza y visualización de datos con Python
Actividad práctica: Script Python para limpieza y gráfico en Power BI
Módulo 11: Estadística y Modelado Predictivo en Power BI
• Modelos estadísticos básicos y avanzados
• Regresión lineal y logística
• Análisis de correlación y causalidad
• Validación de modelos estadísticos
Actividad práctica: Construcción e interpretación de un modelo de regresión
• Regresión lineal y logística
• Análisis de correlación y causalidad
• Validación de modelos estadísticos
Actividad práctica: Construcción e interpretación de un modelo de regresión
Módulo 12: Modelos de Aprendizaje Automático con Python y R
• Introducción al Machine Learning con Python y R
• Clasificación, regresión, árboles de decisión y random forest
• Implementación de modelos predictivos en Power BI
• Evaluación de modelos con métricas de precisión
Actividad práctica: Desarrollo e integración de modelo predictivo
• Clasificación, regresión, árboles de decisión y random forest
• Implementación de modelos predictivos en Power BI
• Evaluación de modelos con métricas de precisión
Actividad práctica: Desarrollo e integración de modelo predictivo
Módulo 13: Machine Learning con Microsoft Fabric
• Fundamentos de ML en Microsoft Fabric
• Integración y monitoreo de modelos en Fabric
• Creación y optimización de pipelines de datos para ML
Actividad práctica: Pipeline de Machine Learning y visualización de resultados
• Integración y monitoreo de modelos en Fabric
• Creación y optimización de pipelines de datos para ML
Actividad práctica: Pipeline de Machine Learning y visualización de resultados
Módulo 14: Azure Machine Learning y Copilot para Power BI
• Introducción a Azure ML y su integración con Power BI
• Creación y supervisión de modelos en Azure ML Studio
• Automatización de análisis con Copilot
Actividad práctica: Diseño e implementación de modelo predictivo con Azure ML y Copilot
• Creación y supervisión de modelos en Azure ML Studio
• Automatización de análisis con Copilot
Actividad práctica: Diseño e implementación de modelo predictivo con Azure ML y Copilot
Módulo 15: Diseño de Dashboards Interactivos y Seguridad
• Principios de diseño de dashboards ejecutivos
• Elementos interactivos: filtros, segmentaciones y botones
• Visualización de KPIs y optimización para dispositivos móviles
• Seguridad y gobernanza: configuración de roles y permisos
Actividad práctica: Diseño de dashboard interactivo seguro y optimizado
• Elementos interactivos: filtros, segmentaciones y botones
• Visualización de KPIs y optimización para dispositivos móviles
• Seguridad y gobernanza: configuración de roles y permisos
Actividad práctica: Diseño de dashboard interactivo seguro y optimizado
Perfil del Egresado
- Dominio integral de Power BI: El egresado estará plenamente capacitado para configurar, conectar y modelar datos en Power BI, usando herramientas clave como Power Query y DAX para construir modelos de datos sólidos, eficientes y adaptados a necesidades empresariales.
- Implementación avanzada de Inteligencia Artificial: Será capaz de diseñar e implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial en Power BI, integrando modelos predictivos mediante plataformas como Azure Machine Learning y Copilot para optimizar los procesos analíticos y generar insights automatizados que potencian la toma de decisiones estratégicas.
- Capacidad en análisis avanzado y modelado estadístico: Tendrá habilidades para aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos utilizando programación en Python y R, desarrollando modelos estadísticos complejos y algoritmos de aprendizaje automático para análisis predictivo y prescriptivo.
- Automatización eficiente de flujos de trabajo: Podrá diseñar, desplegar y gestionar automatizaciones complejas mediante Power Automate y Reflex, integrando flujos de datos automatizados con aplicaciones empresariales para mejorar la eficiencia operativa y reducir tiempos en procesos críticos.
- Gestión avanzada de datos, seguridad y gobernanza: Tendrá la competencia para configurar políticas rigurosas de seguridad y gobernanza de datos, administrar la publicación y colaboración de reportes a través de Power BI Service, asegurando la integridad, confidencialidad y cumplimiento normativo en ambientes corporativos colaborativos.
Certificación
Al concluir los módulos y aprobar el proyecto final, obtendrás el Certificado a nombre del Centro de Capacitación Profesional (CCPRO). Este documento cuenta con un Código QR para verificación inmediata de autenticidad por parte de empleadores.
