ANÁLISIS DE DATOS CON EXCEL: POWER QUERY, POWER PIVOT Y POWER BI
Formación gratuita dirigida a Personas Ocupadas
Duración: 60 horas 100% online
Objetivo del curso:
El objetivo principal del curso es proporcionar a los participantes las habilidades
necesarias para realizar análisis de datos avanzados utilizando las herramientas de
Microsoft Excel (Power Query y Power Pivot) y Power BI. Al finalizar el curso, los alumnos
serán capaces de:
1. Importar, transformar y limpiar datos de diversas fuentes utilizando Power Query.
2. Crear modelos de datos relacionales y realizar análisis complejos con Power
Pivot.
3. Visualizar datos de manera efectiva mediante tablas dinámicas y gráficos en
Excel.
4. Utilizar Power BI para crear informes y paneles interactivos que faciliten la toma
de decisiones.
5. Automatizar procesos de análisis de datos y mejorar la eficiencia en el manejo de
grandes volúmenes de información.
Contenidos del curso:
El curso se estructura en módulos que cubren las principales herramientas y técnicas de análisis de datos. Los contenidos incluyen:
1. Introducción al análisis de datos:
o Conceptos básicos de análisis de datos.
o Herramientas de Microsoft para el análisis de datos: Excel, Power Query,
Power Pivot y Power BI.
2. Power Query:
o Importación de datos desde diversas fuentes (archivos, bases de datos,
web, etc.).
o Transformación y limpieza de datos.
o Combinación de consultas y fusión de datos.
o Automatización de procesos con Power Query.
3. Power Pivot:
o Creación de modelos de datos relacionales.
o Introducción a DAX (Data Analysis Expressions).
o Creación de medidas y columnas calculadas.
o Análisis avanzado con tablas dinámicas y gráficos.
4. Power BI:
o Introducción a Power BI y su interfaz.
o Conexión a fuentes de datos y creación de informes.
o Diseño de paneles interactivos y visualizaciones avanzadas.
o Compartir y publicar informes en Power BI Service.
5. Integración de herramientas:
o Uso conjunto de Power Query, Power Pivot y Power BI.
o Automatización de flujos de trabajo y análisis de datos.
6. Casos prácticos y proyectos:
o Aplicación de los conocimientos adquiridos en casos reales.
o Desarrollo de proyectos completos de análisis de datos.
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