Power Pivot Creación y Normalización de un Data Warehouse para Excel

Con este contenido de curso profesional el alumno llevará a cabo la creación normalización de un Data Warehouse para Excel mediante Power Pivot.

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Información del Curso

¿A quién va dirigido este curso?

Profesionales de cualquier sector que quieran mejorar sus técnicas en el uso de las bases de datos, poniendo especial énfasis en trabajadores que se responsabilicen del proceso de datos.

Malla Curricular del Curso

1. ¿Qué es Power BI?
2. Elementos Power BI.
3. Power BI en Excel.
4. Power BI como aplicación independiente.

1. ¿Qué es Power Pivot?
2. ¿Qué es una Base de datos y cómo funciona?
3. Normalización de las tablas de las bases de datos.
    3.1 Exclusión de las repeticiones.
    3.2 El campo clave.
4. Funcionamiento de Power Pivot.

1. Obtener datos con Power Pivot.
2. Fuentes de daos en Power Pivot.
    2.1 Obtener datos perdiendo el origen de los mismos.
    2.2 Eliminar las tablas obtenidas desde cualquier origen.
3. Modelo de datos relacional.
4. Tipos de relaciones.
5. Realizar modificaciones en las características de los datos.
6. Consejos de trabajo previo para simplificar el modelo de datos

1. Creación de nuevos elementos dentro del administrador del modelo de datos.
2. Un nuevo lenguaje. DAX (Data Analysis eXpressions).
3. ¿Qué son las columnas calculadas y medidas?
4. Columna calculada.
5. Notación de tablas en el modelo de datos.
6. Medidas.
7. Los contextos en DAX.
8. Conclusiones sobre los cálculos.
9. Buenas prácticas en la formulación DAX.

1. Introducción a las tablas dinámicas.
2. Creación de tablas dinámicas desde Excel.
3. Tablas dinámicas desde Power Pivot.
4. Creación de la tabla dinámica.
5. Configuración del campo valor.
6. Acciones con las tablas dinámicas.
7. Características de los datos.
8. Organización de los campos.
9. Opciones de diseño.
10. Gráficos creados desde Excel.
11. Segmentadores.

1. Jerarquía y agrupaciones.
2. Crear agrupaciones sin datos de tipo fecha.
3. Jerarquías con el modelo de datos.
4. KPI (Indicadores clave de rendimiento).
5. Formato condicional en tablas dinámicas.

1. Lenguaje DAX.
    1.1 ¿Qué es DAX?
    1.2 Descripción de las fórmulas DAX.
2. Funciones y tipos de datos2.1 Fórmulas y Relaciones.
3. ¿Dónde utilizamos el lenguaje DAX?
4. Trabajar con El Lenguaje DAX.
5. Funciones de Conteo.
6. Funciones Lógicas.
7. Funciones de Texto.
8. Calculate. La fórmula de Schrödinger.
9. Iteraciones con X.

1. Inteligencia de Tiempo.
2. Tablas de Calendario.
3. Time Intelligence VS Funciones de Fecha y Hora.
4. Familias de Funciones: DATESYTD | MTD |QTD.
5. Familias de Funciones: CLOSINGBALANCEYEAR|MONTH | QUARTER.
6. Familias de Funciones: OPENINGGBALANCEYEAR|MONTH | QUARTER.
7. DATESBETWEEN.
8. LASTDATE & FIRSTDATE.
9. DATEADD.
10. Familias de Funciones: STARTOFMONTH | QUARTER |YEAR.

Duración y Acceso al Curso

  • Duración del Curso: 35 horas cronológicas.
  • Acceso al Curso: 90 días, tiempo en que tendrás que consumir los contenidos y rendir la prueba para obtener tu diploma de certificación.
  • Incluye: Curso incluye diploma de certificación, con código de verificación única.

Competencias a Desarrollar

  • Conocer los fundamentos esenciales de Power BI y el flujo natural de trabajo para manejar el programa de forma eficaz.
  • Conocer y experimentar con técnicas que proporcionen modelos de datos bien estructurados y eficientes.
  • Ser capaz de obtener datos de diferentes fuentes de datos y transformarlos y ordenarlos adecuándolos a nuestras necesidades
  • Conocer adecuadamente los conceptos relacionados con la inteligencia de tiempo y aplicarlos en la creación de nuevos elementos.
  • Obtener la capacidad de generar de forma efectiva nuevos elementos y campos en el modelo de datos a partir de cálculos y funciones avanzadas para completar y enriquecer nuestro trabajo.
  • Utilizar el contenido desarrollado para generar informes visualmente atractivos dentro de la aplicación de cálculo (excel).
  • Crear nuevos contenidos, tanto datos como visuales, a partir del contenido del modelo de datos volcándolos en nuevos tipos de visualización.
  • Conocer, de forma introductoria, un nuevo lenguaje de funciones y aplicarlo de forma efectiva en operaciones que aumenten las posibilidades de nuestro modelo.

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