Análisis de datos con Power BI

Curso de 24 horas, repartidas en 8 sesiones de 3 horas, impartidas de forma online síncrona. Más detalles en Formato.

Resultados de aprendizaje

Habilidades

Objetivos

El curso tiene dos objetivos:

• Formar a los estudiantes en el uso de Power BI para el análisis de datos;
• Proporcionar los fundamentos teóricos del análisis de datos en el contexto de Business Intelligence.

Con “fundamentos teóricos” no nos referimos a una introducción teórica a Business Intelligence, o su relación con objetivos de negocios, sino a la teoría subyacente a los métodos. Es decir, a conceptos de:

• a) ingeniería de datos, como data warehouse, ETL, modelado dimensional y lenguajes M y DAX, con especial énfasis en este último;
• b) minería de datos, como la visualización de datos; y
• c) inteligencia artificial, como clustering, forecasting, y analítica predictiva.

El curso proporciona fundamentos sólidos para preparar la certificación PL-300 de Microsoft, “Power BI Data Analyst Associate”.

¿Por qué aprender Power BI?

Los analistas de Business Intelligence son muy demandados, dado que las organizaciones dependen, cada vez más, de la toma de decisiones en base a datos. Microsoft Power BI es la herramienta líder en análisis de datos, inteligencia empresarial y generación de informes, utilizada por el 97% de las empresas Fortune 500.

Perfil del asistente

El curso está dirigido a profesionales que tienen algo de experiencia en, o al menos nociones básicas sobre, el trabajo con datos y buscan introducirse en el análisis de datos. Si bien no necesariamente saben programar, se entiende que tienen nociones de bases de datos relacionales y del lenguaje SQL.

Formato

Fechas

La duración del curso es de 24 horas, repartidas en 8 sesiones síncronas de 3 horas, a lo largo de 5 semanas. El curso arranca el 21 de mayo y concluye el 13 de junio. Hay dos sesiones semanales, los días martes y jueves.

Modalidad

Las clases se impartirán online. Si bien se grabarán y los estudiantes tendrán podrán verlas en diferido, es necesario asistir a la clases en directo para poder optar al certificado de asistencia (ver Preguntas frecuentes).

Contenido

• Introducción
• Carga y transformación de datos
• Modelado
• Elaboración de informes
• Publicación y mantenimiento
• Analítica avanzada e IA

Metodología

Cada clase incluye un segmento teórico, demostraciones prácticas y un segmento aplicado, donde los estudiantes aplican lo aprendido en su propio ordenador, además de cuestionarios para evaluar el progreso y propuestas de trabajo independiente fuera de clase. Se elaborará, de forma gradual, un proyecto de análisis de datos realista, desde cero hasta su publicación en Power BI Service.

Empezamos elaborando informes desde el primer día y usamos la práctica para motivar los conceptos teóricos subyascentes, como el modelado dimensional, la minería de datos, o el lenguaje DAX. Dotando la parte aplicada de una sólida base teórica busca facilitar la comprensión del material y permitir al estudiante una mayor autonomía y posterior avance e incursión en temas más avanzados de la ciencia de datos. Esto es importante, por ejemplo, de cara a preparar certificaciones como la PL-300.

Profesorado

Bojan Mihaljevic, profesor del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.

Inscribirse

La inscripción cierra el miércoles 15 de mayo a las 18:00 horas, mientras que el precio reducido es aplicable hasta el 30 de abril (see Precio). Para matricularse es necesario pagar la cuota de inscripción y luego proporcionar los siguientes datos por correo electrónico (ver Contacto):

• Nombre completo;
• Número de DNI o pasaporte;
• Comprobante del pago de la matrícula;
• [Opcional] Prueba de ser exalumno de la UPM (p. ej., el título).

Las plazas están limitadas a 30 participantes y se ocuparán por orden de inscripción.

El número mínimo de estudiantes matriculados es 6. En caso de no llegarse a ese mínimo, el curso no se celebrará y se reembolsará a los matriculados el importe total de su matrícula.

Pago

El pago es mediante transferencia bancaria. Actualmente no están habilitados los pagos con tarjeta (ver Preguntas frecuentes). Una vez validado el pago, te enviaremos un correo electrónico de confirmación.

Los datos bancarios para el pago son:

• IBAN: ES83-0182-2370-4200-1299-8933
• Concepto: Curso “Análisis de datos con Power BI” (43844819027)
• Titular de la cuenta: Fundación General de la Universidad Politécnica de Madrid
• Dirección del titular de la cuenta: C/ Pastor nº 3, 28003, Madrid
• Nombre del banco: Banco Bilbao Vizcaya Argentaria BBVA
• Dirección del banco: Paseo de Recoletos, 10, 1. planta, E-28001, Madrid
• SWIFT: BBVAESMMXXX

Por favor contácta con nosotros (ver Contacto) si necesitas una factura proforma y/o formal para la inscripción.

Precio

Para inscripciones no posteriores al día 30 de abril es aplicable un precio reducido:

A estos precios es aplicable un descuento del 15% para alumnos y antiguos alumnos de la Universidad Politécnica de Madrid.

Preguntas frecuentes

• ¿Qué necesito para asistir al curso?

Necesitará Power BI Desktop (gratuito) y un ordenador con Windows. Se enviarán instrucciones detalladas antes de que comience el curso.

• ¿Se puede pagar con tarjeta?

Los pagos con tarjeta no estan habilitados actualmente. Si no ve alternativas viables al pago con tarjeta, por favor póngase en contacto con nosotros.

• ¿Recibiré un certificado?

Sí, los estudiantes que asistan al curso obtendrán un certificado de asistencia. Si bien las clases se grabarán y los estudiantes tendrán podrán verlas en diferido, es necesario asistir en directo a 6 de las 7 sesiones para poder optar al certificado de asistencia. El certificado también indicará si el estudiante ha aprobado/reprobado/se ha saltado el examen final.

• ¿El curso es elegible para bonificación por parte de FUNDAE?

Sí. Contáctenos para más detalles.

• ¿Durante cuánto tiempo podré acceder al curso?

El contenido del curso estará disponible en línea por un período de tiempo limitado.

Contacto

• Correo electrónico: b.mihaljevic@upm.es
• Teléfono: +34-91-067-2903