1. Introducción a Power Query

• Editor de Power Query.
• Fuentes de datos.
• Pasos aplicados.
• Tipos de datos.
• Calidad de datos.

2. Limpieza de información

• Eliminación de duplicados.
• Tratamiento de valores nulos.
• Reemplazo de valores.
• División y combinación de columnas.
• Cambio de tipos de datos.
• Limpieza de textos.

3. Transformación de datos

• Columnas personalizadas.
• Columnas condicionales.
• Agrupación de datos.
• Ordenamiento y filtrado.
• Anexar consultas.
• Combinar consultas.
• Concepto de JOIN.

4. Buenas prácticas

• Estructuración de consultas.
• Nomenclatura.
• Optimización de procesos de transformación.

PRÁCTICA

Preparación de una base de ventas para su análisis en Power BI.

1. Fundamentos del modelamiento

• Tablas de hechos.
• Tablas de dimensiones.
• Granularidad.
• Llaves y campos relacionados.

2. Relaciones

• Relaciones 1:1.
• Relaciones 1:N.
• Relaciones N:N.
• Cardinalidad.
• Dirección del filtro.
• Relaciones activas e inactivas.

3. Modelo estrella

• Construcción de un modelo dimensional.
• Tabla calendario.
• Jerarquías.
• Buenas prácticas de modelamiento.

4. Optimización del modelo

• Eliminación de columnas innecesarias.
• Reducción de datos.
• Organización del modelo.
• Errores frecuentes de modelamiento.

PRÁCTICA

Construcción de un modelo estrella para análisis de ventas.

1. Introducción a DAX

• ¿Qué es DAX?
• Medidas vs. columnas calculadas.
• Contexto de fila.
• Contexto de filtro.

2. Funciones fundamentales

• SUM
• AVERAGE
• COUNT
• DISTINCTCOUNT
• MIN
• MAX

3. Funciones de inteligencia analítica

• CALCULATE
• FILTER
• ALL
• ALLEXCEPT
• DIVIDE

4. Indicadores

• Ventas totales.
• Cantidad de operaciones.
• Ticket promedio.
• Margen.
• Participación porcentual.
• Variaciones.

PRÁCTICA

Construcción de un conjunto de indicadores empresariales mediante DAX.

1. DAX avanzado

• Medidas dinámicas.
• Comparaciones entre períodos.
• Acumulados.
• Variaciones porcentuales.
• Análisis mensual y anual.
• Indicadores de crecimiento.

2. Inteligencia Artificial aplicada a DAX

• ¿Cómo utilizar ChatGPT para crear DAX?
• ¿Cómo utilizar Claude para crear DAX?
• Cómo describir correctamente un modelo de datos a una IA.
• Ingeniería de prompts para análisis de datos.
• Generación de fórmulas.
• Explicación de fórmulas DAX.
• Detección y corrección de errores.

3. Validación de resultados

• Cómo verificar una fórmula generada por IA.
• Errores comunes de las IA.
• IA como asistente, no como sustituto del analista.

PRÁCTICA

Resolver problemas de DAX utilizando ChatGPT y Claude como asistentes de análisis.

Ejemplos:

«Necesito calcular las ventas acumuladas del año actual.»

«Explícame por qué esta medida DAX devuelve un resultado incorrecto.»

«Optimiza esta medida DAX y explica los cambios.»

1. Diseño de visualizaciones

• Principios de visualización de datos.
• Selección del gráfico adecuado.
• Gráficos de columnas y barras.
• Gráficos de líneas.
• Gráficos combinados.
• Tarjetas y KPIs.
• Tablas y matrices.
• Mapas y segmentadores.

2. Dashboards interactivos

• Filtros.
• Segmentadores.
• Interacciones.
• Drill-down.
• Drill-through.
• Tooltips.
• Jerarquías.

3. Diseño profesional

• Distribución de elementos.
• Jerarquía visual.
• Uso adecuado de colores.
• Títulos y etiquetas.
• Diseño orientado a la toma de decisiones.

4. IA aplicada al diseño

• ChatGPT para definir indicadores.
• ChatGPT para interpretar necesidades del usuario.
• Claude para proponer estructuras de dashboards.
• Generación de recomendaciones para visualizaciones.

PRÁCTICA

Diseño de un dashboard ejecutivo de ventas y desempeño comercial.

1. ChatGPT como asistente del analista

• Análisis exploratorio de datos.
• Interpretación de indicadores.
• Generación de preguntas de negocio.
• Identificación de tendencias.
• Detección de posibles anomalías.
• Generación de conclusiones.

2. Claude como asistente de análisis

• Interpretación de bases de datos.
• Generación y revisión de DAX.
• Análisis de resultados.
• Construcción de prompts especializados.

3. IA + Power BI

• Preparación de datos con asistencia de IA.
• Generación de fórmulas.
• Explicación de resultados.
• Documentación de modelos.
• Generación de insights.
• Elaboración de narrativas para informes.

4. Microsoft Copilot para Power BI

• ¿Qué es Copilot?
• Capacidades de Copilot.
• Generación asistida de informes.
• Resumen y análisis de información.
• Creación de narrativas.
• Ejemplos prácticos.
• Demostración de funcionalidades y requisitos de acceso.

Nota académica: Copilot se enseñará mediante demostración y casos de uso. No se exigirá al alumno contratar una licencia para desarrollar el curso, ya que Microsoft establece requisitos de capacidad de pago para utilizar Copilot dentro de Power BI.

PRÁCTICA

Utilización de IA para interpretar un dashboard y generar conclusiones gerenciales.

CASO 01 – ANÁLISIS COMERCIAL

• Importación de datos.
• Limpieza con Power Query.
• Modelamiento.
• Creación de medidas DAX.
• KPIs.
• Dashboard.

CASO 02 – ANÁLISIS FINANCIERO

• Ingresos.
• Costos.
• Margen.
• Rentabilidad.
• Variaciones.
• Indicadores financieros.

CASO 03 – ANÁLISIS DE RECURSOS HUMANOS

• Personal.
• Rotación.
• Distribución por áreas.
• Indicadores de desempeño.
• Dashboard de RR. HH.

INTEGRACIÓN CON IA

• Generación de medidas DAX con ChatGPT.
• Revisión de fórmulas con Claude.
• Interpretación de resultados.
• Generación de insights.
• Elaboración de conclusiones ejecutivas.

CIERRE

• Buenas prácticas profesionales.
• Errores frecuentes en proyectos Power BI.
• Cómo presentar un dashboard a un cliente o gerente.
• Recomendaciones para continuar aprendiendo Power BI e IA.

Tu kit de inicio, que contempla: material académico, formatos, plantillas de trabajo, estarán disponibles en el campus virtual 48 horas antes de la fecha de inicio del curso. El usuario y contraseña de acceso al campus virtual se te enviará al correo que registraste en la ficha de inscripción.

Las puedes seguir en diferido. Las clases son grabadas y están disponibles en el campus virtual 24/7.

Puedes interactuar en tiempo real con el docente y hacer todas las consultas que desees.

Medimos de forma integral el proceso de aprendizaje: exámenes objetivos (parcial y final), desempeño en las sesiones prácticas.

Todos los alumnos, de la modalidad online en vivo, rendirán los
exámenes en el campus virtual y en el horario programado con anterioridad.

El diploma no indica la modalidad de estudio.

Las horas académicas totales certificadas es el resultado del tiempo que le tendrías que dedicar al curso, y es la suma de las horas de clases via zoom, las horas de práctica de los ejercicios, talleres complementarios y las evaluaciones.

Todos nuestros cursos y especializaciones estan certificados por la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Agraria la Molina – UNALM que cuenta con licenciamiento de la SUNEDU.

Mas información: aquí

El certificado se envia en formato digital como máximo hasta 30 días hábiles después de culminado el curso (incluyendo la última evaluación del curso).

Si, realizamos capacitaciones InHouse e inscripciones corporativas a través de nuestra unidad Corporativa, puedes contactar una asesoría al WhatsApp: 9513 39451

Puedes pagar con:

Tarjeta de crédito – hasta 12 cuotas. según las condiciones de cada banco (*).

Tarjeta de débito – 1 pago sin interés

Trasferencia bancaria – Banco de Crédito Cta. Cte. Soles N° 191-0031059-0-26 a nombre de la Fundación para el Desarrollo Agrario FDA – Universidad Nacional Agraria La Molina. RUC 20101259014 CCI 00219100003105902650

(*) Los intereses aplicados en pagos con tarjeta de crédito dependen de cada banco y se reflejarán en el resumen de tu cuenta. La Univerisidad no puede confirmar ni informar estos recargos.