Con el Curso en Preparación y modelado de datos en Power BI aprenderás a generar un modelo de datos con la propia herramienta de Power BI.
Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este curso forma parte del Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos.
Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos
a quién va dirigido
QUÉ APRENDERÁS
Al finalizar el Curso en Preparación y modelado de datos en Power BI serás perfectamente capaz de:
- Saber cargar información en Power BI, generando las conexiones a los orígenes de datos necesarios
- Saber diseñar y preparar el modelo de datos para su posterior uso
PLAN DE ESTUDIOS
Resumen
En esta clase se desarrollarán los conceptos teóricos sobre modelado de datos dimensional más relevantes: tablas de hechos y de dimensiones, granularidad, cardinalidad, modelos en estrella y copo de nieve, jerarquías de dimensiones, claves subrogadas, etc., con el objetivo de que sirvan de base sólida para implementar procesos de ETL (Extracción-Transformación-Carga) óptimos que obtengan información no dimensional y la estructuren para su correcto análisis.
Objetivos
- Conocer los fundamentos teóricos sobre modelado dimensional.
- Entender las diferencias con los modelos E/R enfocados al almacenamiento.
- Conocer en qué consisten los procesos de ETL como vía para obtener un buen modelo de datos dimensional.
Temario
- Introducción al modelado de datos dimensional
- Modelo de datos y modelado dimensional
- Cómo construir una solución BI y proceso del modelado dimensional
- Elementos del modelo dimensional y ejemplo práctico
- Granularidad, jerarquías de dimensiones y normalización de modelos
- Proceso de ETL
- Arquitectura clásica de una solución BI / DWH y Fase de extracción
- Elección del tipo de extracción, fase de transformación y modelado Dimensional vs. Modelado E/R
- Tareas de Transformación, claves subrogadas y fase de carga
- Cierre
- ¿En qué consistirá el sprint 1?
Resumen
A través de un caso práctico tutorizado, se pondrán en práctica los conocimientos teóricos adquiridos en la Clase 1, utilizando la herramienta Power BI Desktop. El caso práctico consistirá en un pequeño ejemplo real en el que se toman requisitos del departamento de marketing de una empresa ficticia y se propone la creación de una solución BI que los satifaga; para lo cual será necesario diseñar el modelo de datos óptimo, obtener los datos de las fuentes y transformarlos para ajustarse al modelo diseñado. Durante el desarrollo utilizaremos los datos del archivo comprimido “DatosClases2y3.zip” para trabajar sobre ellos en nuestro proyecto. Para su uso se deben descomprimir en una carpeta local y utilizarse desde dicho origen.
Objetivos
- Poner en práctica los conocimientos teóricos de la Clase 1.
- Familiarizarse con Power BI Desktop, el lenguaje M y el lenguaje DAX para modelar datos.
- Conocer y utilizar los diversos conectores de datos disponibles en Power BI.
- Utilizar el editor de consultas y la vista de modelado de Power BI para realizar las modificaciones necesarias en los datos.
Temario
- Obtención y modelado de datos en PowerBI
- Introducción
- Prerrequisitos técnicos y primeros pasos en PowerBI
- Caso práctico guiado
- Presentación del caso: Iteración 1 - Marketing
- Obtención de datos - Parte I
- Obtención de datos - Parte II
- Combinación de consultas - Parte I
- Combinación de consultas - Parte II
- Limpieza de datos - Parte I
- Limpieza de datos - Parte II
- Columnas calculadas
- Relaciones - Parte I
- Relaciones - Parte II
- Afinando el modelo
- Cierre
- ¿En qué consistirá el sprint 2?
Resumen
Continuaremos con nuevos requisitos a aplicar sobre el caso práctico tutorizado presentado en la clase 2. Determinaremos el impacto que los nuevos requisitos provocan en los modelos de datos y como el rediseño de este es vital para obtener los resultados deseados. Incorporaremos nuevas tablas de hechos a nuestro modelo con distintas granularidades y trabajaremos intensamente con la dimensión tiempo, parte fundamental de cualquier modelo dimensional. Durante el desarrollo utilizaremos los datos del archivo comprimido “DatosClases2y3.zip” para trabajar sobre ellos en nuestro proyecto. Para su uso se deben descomprimir en una carpeta local y utilizarse desde dicho origen.
Objetivos
- Poner en práctica los conocimientos teóricos de la Clase 1.
- Incorporar nuevas tablas de hechos y los retos que supone: concatenado de hechos, ajustes de granularidad, claves subrogadas, pivotado de tablas.
- Manejo de la dimensión tiempo como parte fundamental de un modelo dimensional.
Temario
- Caso práctico guiado: Iteración 2 – Canal Online
- Presentación del caso
- Claves subrogadas - Parte I
- Claves subrogadas - Parte II
- Dimensión tiempo - Parte I
- Dimensión tiempo - Parte II
- Concatenación de hechos - Parte I
- Concatenación de hechos - Parte II
- Caso práctico guiado: Iteración 3 - Presupuesto
- Presentación del caso y pivotado de tablas
- Unión del presupuesto al modelo
- Cierre
- ¿En qué consiste el sprint 3?
profesorado
aprende con los mejores expertos
OPINIONES del Curso en Preparación y modelado de datos en Power BI
Orlando Hernández Jiménez
Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Arantxa Martínez Capitán
Técnico BPO en Integra HCM
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Juan Manuel Hernández Espinosa
Senior Petroleum Economist & Data Scientist
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.
Roberto Esteves
Gerente General en Masapp
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
resumen
del Curso en Preparación y modelado de datos en Power BI
DURACIÓN
1 mes (40 horas)
INICIO
30 Octubre
Modalidad
Online - Accesible 24/7
precio
510 U$S
incluye
Diploma IEBS y bolsa de empleo
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
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