Curso ONLINE

Curso en Preparación y modelado de datos en Power BI

Impartido por Adolfo Garandal, Senior B.I. Consultant at LIS Data Solutions
Inicio: 31 Octubre 2024
1 mes
5

Presentación del curso

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.

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.

¿Qué aprenderás en este curso?

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

¿Para quién es este curso?

El Curso en Preparación y modelado de datos en Power BI proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
  • Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Introducción y relaciones entre datos

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?
Tema 2: Obtención de datos en Power BI

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?
Tema 3: Consultas en Power Query

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?

Experto

Adolfo Garandal

Senior B.I. Consultant at LIS Data Solutions

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  • Big data & IA
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