El Curso en Power BI de ISEIE Colombia ofrece formación intensiva para transformar datos brutos en información estratégica y visualmente atractiva, esencial para la toma de decisiones basada en evidencia. Explorarás la conexión y limpieza de datos (Power Query), el modelado de datos (DAX) y el diseño de dashboards interactivos, vinculándolos con la inteligencia de negocios (Business Intelligence). Trabajarás con casos reales de análisis financiero y operativo. El claustro integra Data Analysts y consultores BI. Al finalizar, dominarás el ciclo completo de análisis, serás capaz de crear informes dinámicos y presentar insights de alto valor para la gerencia.
El Curso de Power BI ISEIE Colombia tiene como propósito desarrollar en los participantes la capacidad de interpretar grandes volúmenes de datos y convertirlos en visualizaciones claras que faciliten la identificación de tendencias y anomalías. Consolidarás fundamentos en modelado de datos relacionales, el lenguaje DAX y las mejores prácticas de visualización de datos, para diseñar informes que respondan a preguntas clave del negocio. Construirás herramientas para la automatización de la actualización de datos, protocolos para la optimización del rendimiento de los modelos y estrategias para compartir informes de manera segura. Aprenderás a identificar las métricas más relevantes, analizar la información con pensamiento crítico y seleccionar los gráficos más efectivos. El propósito es formar profesionales capaces de impulsar una cultura de datos en la organización, fortaleciendo la dirección estratégica.
El Curso de Power BI ISEIE Colombia se estudia para adquirir una de las habilidades tecnológicas más demandadas en el mercado laboral global: la visualización y análisis de datos. Aprenderás a utilizar las funcionalidades de Power Query para transformar datos desestructurados, a crear cálculos avanzados con DAX y a diseñar cuadros de mando que cuenten una historia. Desarrollarás estrategias para la optimización de consultas, la integración de Power BI con Excel y la elaboración de informes automáticos. Dominarás herramientas para el data storytelling y la presentación ejecutiva. Estudiarlo amplía oportunidades profesionales como Data Analyst, analista financiero o especialista en inteligencia de negocios, diferenciándote por implementar prácticas verificables, éticas y culturalmente pertinentes orientadas a la mejora continua y a la obtención de ventajas competitivas a través de los datos.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
1.1 Power Query
1.1.1 Transformación de datos desde diversas fuentes
1.1.2 Conexión y combinación de conjuntos de datos
1.1.3 Creación de consultas avanzadas para la limpieza y manipulación de datos
1.2 Power Pivot
1.2.1 Creación de modelos de datos robustos
1.2.2 Relaciones entre tablas
1.2.3 Uso de medidas y columnas calculadas
1.3 Power View
1.3.1 Creación de visualizaciones interactivas
1.3.2 Diseño de informes dinámicos
1.3.3 Utilización de diferentes tipos de gráficos y tablas
1.4 Power Map
1.4.1 Visualización de datos geoespaciales
1.4.2 Creación de mapas interactivos
1.4.3 Análisis de datos basado en ubicación
1.5 Power BI Service
1.5.1 Publicación de informes y paneles en la nube
1.5.2 Colaboración y uso compartido de informes
1.5.3 Programación de actualizaciones automatizadas
2.1 Power BI Desktop
2.1.1 Funciones y características de la aplicación de escritorio
2.1.2 Interfaz de usuario y herramientas de diseño
2.1.3 Creación de informes y paneles interactivos
2.2 Power BI Service
2.2.1 Descripción de la plataforma en la nube de Power BI
2.2.2 Publicación y compartición de informes
2.2.3 Programación de actualizaciones y automatización de tareas
2.3 Gateway de datos
2.3.1 Función y configuración del gateway de datos
2.3.2 Conexión segura a fuentes locales
2.3.3 Uso de gateway para habilitar actualizaciones programadas
2.4 Arquitectura de Datos
2.4.1 Modelado de datos en Power BI
2.4.2 Importación vs. DirectQuery
2.4.3 Consideraciones para el rendimiento y la escalabilidad
2.5 Seguridad y Privacidad
2.5.1 Configuración de permisos y roles de seguridad
2.5.2 Implementación de políticas de privacidad de datos
2.5.3 Mejores prácticas para garantizar la
seguridad de los datos en Power BI
3.1 Análisis de KPIs Logísticos:
3.1.1 Identificación y seguimiento de indicadores clave de rendimiento logístico
3.1.2 Importancia de medir y analizar KPIs para mejorar la eficiencia
3.1.3 Visualización de KPIs a través de cuadros de mando en Power BI
3.2 Optimización de Rutas y Transporte
3.2.1 Uso de análisis de datos para optimizar rutas de transporte
3.2.2 Reducción de costos y tiempos de entrega a través de la logística eficiente
3.2.3 Visualización de datos geoespaciales para planificación de rutas en Power BI
3.3 Gestión de Inventario y Almacén
3.3.1 Control de inventario y gestión de almacén como parte clave de la logística
3.3.2 Utilización de Power BI para monitorear niveles de inventario y flujo de productos
3.3.3 Análisis de datos para mejorar la gestión de almacenes y reducir costos
3.4 Colaboración en la Cadena de Suministro
3.4.1 Importancia de la colaboración entre socios de la cadena de suministro
3.4.2 Uso de Power BI para visualizar y compartir datos con proveedores y clientes
3.4.3 Mejora de la comunicación y coordinación a lo largo de la cadena logística
3.5 Predictive Analytics en Logística
3.5.1 Aplicación de análisis predictivo para optimizar operaciones logísticas
3.5.2 Utilización de modelos predictivos en Power BI para pronósticos de demanda
3.5.3 Ventajas competitivas de la anticipación y planificación basadas en datos predictivos
4.1 Introducción a Power BI
4.1.1 Descripción general de Power BI y sus componentes
4.1.2 Diferencia entre Power BI Desktop y Power BI Service
4.1.3 Importancia de Power BI en la visualización de datos
4.2 Conexión a Fuentes de Datos
4.2.1 Proceso de conexión a diferentes fuentes de datos
4.2.2 Transformación y limpieza de datos en Power BI Desktop
4.2.3 Importancia de la preparación de datos para análisis efectivo
4.3 Modelado de Datos
4.3.1 Creación de modelos de datos en Power BI Desktop
4.3.2 Relaciones entre tablas y campos
4.3.3 Uso de medidas y columnas calculadas para enriquecer datos
4.4 Creación de Informes Interactivos
4.4.1 Diseño de informes visuales en Power BI Desktop
4.4.2 Utilización de gráficos, tablas y otros elementos visuales
4.4.3 Interactividad y filtrado de datos en los informes
4.5 Publicación y Compartición de Informes
4.5.1 Proceso de publicación de informes en Power BI Service
4.5.2 Creación de paneles de control para visualización de datos
4.5.3 Compartición de informes con colegas y colaboradores
4.6 Análisis Avanzado con Power BI
4.6.1 Uso de funciones DAX para análisis avanzado
4.6.2 Creación de medidas personalizadas y cálculos complejos
4.6.3 Aplicación de visualizaciones y filtros para análisis detallado
5.1 Power Query:
5.1.1 Introducción a Power Query para la limpieza y transformación de datos
5.1.2 Uso de Power Query Editor para cargar datos de diversas fuentes
5.1.3 Aplicación de operaciones de limpieza, filtrado y combinación de datos
5.2 Power Pivot
5.2.1 Funcionalidades de Power Pivot para modelado de datos en Power BI
5.2.2 Creación de relaciones entre tablas y cálculos personalizados
5.2.3 Importancia de Power Pivot en la creación de modelos de datos robustos
5.3 Power View y Power Map
5.3.1 Utilización de Power View para la creación de informes interactivos
5.3.2 Visualización de datos geoespaciales con Power Map
5.3.3 Integración de Power View y Power Map en informes de Power BI
5.4 Power BI Desktop
5.4.1 Características y funcionalidades de Power BI Desktop
5.4.2 Creación de informes interactivos y paneles de control
5.4.3 Uso de herramientas de visualización para representar datos de manera efectiva
5.5 Power BI Service
5.5.1 Descripción de Power BI Service como plataforma en la nube
5.5.2 Publicación de informes y paneles en Power BI Service
5.5.3 Colaboración y compartición de informescon otros usuarios
6.1 Power BI Service Overview
6.1.1 Descripción general de Power BI Service como plataforma en la nube
6.1.2 Diferencias entre Power BI Desktop y Power BI Service
6.1.3 Ventajas de utilizar Power BI Service para compartir informes y colaborar
6.2 Creación y Publicación de Informes
6.2.1 Proceso de creación de informes en Power BI Desktop para su publicación en la nube
6.2.2 Subida de informes a Power BI Service para compartirlos con otros usuarios
6.2.3 Programación de actualizaciones automáticas de datos en Power BI Service
6.3 Dashboards Interactivos
6.3.1 Creación de paneles de control interactivos en Power BI Service
6.3.2 Incorporación de múltiples visualizaciones en un único dashboard
6.3.3 Configuración de filtros y opciones de interactividad en los dashboards
6.4 Colaboración y Compartición de Informes
6.4.1 Funcionalidades de colaboración en Power BI Service
6.4.2 Compartición de informes con otros usuarios internos y externos a la organización
6.4.3 Gestión de permisos y seguridad en la compartición de informes
6.5 Q&A y Análisis Natural del Lenguaje
6.5.1 Uso de la función de preguntas y respuestas (Q&A) en Power BI Service
6.5.2 Habilitación de análisis natural del lenguaje para explorar datos
6.5.3 Creación de visualizaciones a partir de consultas de lenguaje natural
6.6 Integración con Aplicaciones y Servicios Externos
6.6.1 Conexión de Power BI Service con otras aplicaciones y servicios en la nube
6.6.2 Integración con Microsoft Azure y otras plataformas de datos
6.6.3 Automatización de flujos de trabajo mediante integraciones externas
6.7 Administración de Recursos y Configuraciones
6.7.1 Configuración de ajustes y preferencias en Power BI Service
6.7.2 Administración de recursos, conjuntos de datos y almacenamiento en la nube
6.7.3 Monitorización y optimización del rendimiento de informes en la nube
6.8 Seguridad y Cumplimiento Normativo
6.8.1 Funcionalidades de seguridad y cumplimiento normativo en Power BI Service
6.8.2 Configuración de permisos de acceso y roles de usuario
6.8.3 Cumplimiento de regulaciones de protección de datos en la nube
6.9 Análisis Avanzado en la Nube
6.9.1 Uso de capacidades de análisis avanzado en Power BI Service
6.9.2 Creación de medidas y cálculos complejos en la nube
6.9.3 Aplicación de visualizaciones personalizadas y técnicas de análisis avanzado
6.10 Optimización de Rendimiento y Escalabilidad
6.10.1 Estrategias para optimizar el rendimiento de informes en Power BI Service
6.10.2 Escalabilidad de soluciones en la nube para grandes conjuntos de datos
6.10.3 Consejos para mejorar la eficiencia y velocidad de carga en la nube
Desarrollo y presentación de un plan integral basado en Power BI
Aplicación de los conocimientos a un caso práctico real
Evaluación de habilidades técnicas y analíticas
Profesionales y estudiantes interesados en adquirir conocimientos en esta área del saber. Público general que quiere adquirir competencias básicas en Power BI.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta
y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso power bi , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
Power BI es una herramienta de Business Intelligence desarrollada por Microsoft que permite a los usuarios conectarse a diferentes fuentes de datos, transformar y modelar los datos para crear visualizaciones interactivas y personalizables, así como compartir e informar sobre la información obtenida.
En un curso de Power BI, los participantes pueden aprender habilidades como la conexión a diferentes fuentes de datos, la transformación de datos, la creación de visualizaciones interactivas y personalizables, el uso de funciones y herramientas avanzadas de Power BI, y la creación de informes y visualizaciones personalizadas para su organización o clientes.
No necesariamente. Si bien tener conocimientos básicos de Business Intelligence puede ser útil para comprender algunos conceptos, un buen curso de Power BI debe ser diseñado para enseñar a los participantes desde los conceptos básicos hasta los avanzados.
Sí, existen muchos cursos de Power BI en línea que ofrecen una experiencia de aprendizaje efectiva y flexible para los participantes.
Algunos cursos de Power BI ofrecen certificaciones al finalizar, lo que puede ser útil para demostrar las habilidades y conocimientos adquiridos a posibles empleadores o clientes.
