Herramientas De Power Bi Para El Análisis De Datos

El curso está dirigido a analistas de datos del área de gestión de información, que se desempeñan en funciones relacionadas con la recolección, transformación, análisis y presentación de datos empresariales mediante el uso de sistemas y plataformas digitales. La brecha detectada se relaciona con el uso limitado y poco estructurado de herramientas de análisis de datos avanzadas, específicamente en Power BI. El curso permitirá superar esta brecha mediante la capacitación en el uso completo y eficaz de Power BI Desktop, potenciando las habilidades en: ¿¿ Conexión a diversas fuentes de datos, modelado relacional y limpieza avanzada. ¿¿ Diseño y construcción de dashboards interactivos y visualizaciones empresariales efectivas. ¿¿ Uso del lenguaje DAX para generar indicadores clave (KPIs), fórmulas avanzadas y reportes dinámicos. Esto contribuirá a mejorar la productividad, calidad de los análisis, capacidad de visualización y entrega oportuna de información, fortaleciendo las competencias

• Describir los principales elementos de Power BI Desktop, incluyendo obtención y modelamiento de datos, considerando distintas fuentes de información
• Diseñar visualizaciones y dashboards interactivos en Power BI Desktop, considerando principios de comunicación visual y efectividad, de acuerdo con buenas prácticas de visualización Construir fórmulas y cálculos utilizando el lenguaje DAX en Power BI, aplicados al desarrollo de reportes e indicadores empresariales, cumpliendo estándares de precisión y eficiencia

• El participante debe revisar la inducción tecnológica metodológica incluida en la guía de usuario disponible en la plataforma
• Contar con un equipo computacional, con acceso a internet y tener instalado el navegador Google¿Chrome
• Manejo básico (nivel usuario) de programas computacionales en ambiente operativo Windows
• Microsoft Power BI Desktop instalado (versión gratuita descargable desde el sitio oficial de Microsoft)
• Dispositivo con audio (parlantes o auriculares) y micrófono para acceder a materiales multimedia y, si corresponde, para participar en sesiones de consulta o tutoría

El proceso de autoaprendizaje esta diseñado para facilitar el proceso de capacitación de los participantes. La formación se realiza mediante la presentación del propósito general del curso, seguido de la revisión e interacción con los contenidos organizados en módulos temáticos, con tareas estructuradas en la plataforma LMS de libre dedicación, lo que permite a los participantes avanzar a su propio ritmo y de forma completamente autogestionable, accediendo a los contenidos las 24 horas del día desde cualquier dispositivo con conexión a internet. A través de técnicas expositivas e inductivas, el participante revisa por módulo videos animados que presentan de forma guiada y progresiva los contenidos correspondientes. Cada módulo aborda un conjunto específico de funciones de Power BI a nivel práctico y avanzado. Mod 1: Video explicativo Video explicativo sobre la conexión e importación de datos desde diversas fuentes y el modelado de datos. A continuación, para apoyar aprendizaje,

Se realizará una evaluación diagnóstica y evaluaciones formativas por cada módulo, además de una evaluación final del curso. Las evaluaciones contemplan preguntas con retroalimentación automática, la cual se ajusta dependiendo si la respuesta es correcta e incorrecta. La calificación final¿del curso¿se¿expresará¿en una escala numérica de 1.0 a 7.0, hasta con un decimal, siendo la calificación mínima de aprobación la nota¿4.0. Además, será necesario como parte del proceso de aprobación la emisión de una declaración jurada suscrita entre el organismo técnico y el participante.¿ El instrumento de evaluación es una prueba¿final¿calificada que agrupa preguntas, de tipo conceptual, y resolución de problemas con los siguientes criterios de evaluación: Identifica las principales herramientas de Power BI Desktop y las funcionalidades básicas para la conexión y modelado de datos. Conecta datos desde al menos dos fuentes distintas y modela relaciones entre tablas según necesi