Master en Power BI y Business Intelligence en formación programada online. Formación Bonificada

Master en Power BI y Business Intelligence

MATRICULACIÓN

Entidad:

INESEM Formación Programada
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 1695 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN

La sociedad digital de hoy día genera una cantidad ingente de datos en todos sus procesos, tanto en el ámbito personal como en los entornes profesionales. Estos datos, sin un adecuado análisis, carecen de valor por completo. Es por tanto que un adecuado manejo de los mismos, análisis y creación de representaciones que nos ayuden a entenderlos es de altísima importancia.Este máster en Power BI y Business Intelligence te prepara para afrontar todo el proceso desde la recuperación de los datos almacenados en bases de datos o data warehouses, pasando por su correcto tratamiento y finalizando con la creación de dashboards que ayuden a la toma de decisiones en base a los resultados. Además, serás capaz de manejarte en proyectos enfocados a una metodología ágil.

OBJETIVOS
  • Conocer qué es la inteligencia de negocio.
  • Introducirse al manejo de bases de datos SQL y NoSQL.
  • Conocer cómo se almacenan los datos en data warehouses.
  • Utilizar Power BI para la creación de dashboards.
  • Manejar proyectos con metodología ágil: SCRUM.
PARA QUÉ TE PREPARA

Este máster en Power BI y Business Intelligence te prepara para desenvolverte en el mundo de la inteligencia del negocio y hacer uso de las diferentes herramientas que Power BI nos proporciona para ello. Aprenderás las bases del business intelligence, cómo usar los datos provenientes de bases de datos y data warehouses y cómo encarar los diferentes tipos de dashboards haciendo uso de la amplia variedad de herramientas que nos ofrece Power BI.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

El máster en Power BI y Business Intelligence está dirigido a cualquier persona interesada en introducirse en el mundo de la inteligencia de negocio, la creación de reportes usando Power BI y el conocimiento de cómo almacenar/usar los datos, así como a profesionales que deseen seguir formándose o actualizando sus conocimientos en esta área.

Metodología

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  1. Nociones básicas
  2. Concepto de DataWareHouse
  1. Aplicación
  2. Elementos
  3. Data Warehouse en la nube
  1. Datamart
  2. DataMart: Componentes
  1. Base de datos central
  2. Productos Open Source para BI
  1. Creación de Cubos
  2. Transformación, extracción y carga
  1. Discoverer Administrador
  2. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  3. Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
  4. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  5. Cliente y Servidor
  6. Discoverer Desktop
  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos Genéticos
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. Data mining y marketing
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Definición de KPIs
  2. KPI, CSF y metas
  3. Principales KPIS
  4. Ejemplos de KPIS
  5. Supuesto práctico: Cálculo de KPI con Excel
  1. Introducción a los cuadros de mando y dashboard
  2. Estrategias para la creación de un cuadro de mando
  3. Dashboard en Excel o Google Analytics
  1. Aplicaciones gratuitas
  2. Aplicaciones propietarias
  1. Introducción al Business Intelligence
  2. Origen del Business Intelligence
  3. Direfencias entre BI y Big Data
  4. Power BI Desktop
    1. - Conceptos básicos Power BI Desktop
    2. - Instalación Power BI Desktop
    3. - Entorno Power BI Desktop
  1. Modelo de datos dimensional
  2. Técnicas de esquemas
    1. - Esquema de estrella
    2. - Esquema en copo de nieve
  3. Añadir datos a Power BI Desktop
  1. ¿Qué son las visualizaciones?
    1. - La elección de los gráficos
  2. Tipos de visualizaciones
  3. Crear una visualización en Power BI
  1. ¿Qué son las interacciones?
  2. Habilitar interacciones de objetos visuales
  3. Editar interacciones
  4. Tipos de interacciones
  1. ¿Qué es una Dashboard?
  2. Importar datos a Power BI
  3. Dashboard en Power BI
    1. - Crear un informe en el servicio Power BI
    2. - Crear un panel en el servicio Power BI
  1. ¿Qué es DAX?
  2. Usos de DAX
    1. - Trabajar con DAX
  3. Sintaxis DAX
    1. - Requisitos de la sintaxis
    2. - Requisitos de nomenclatura
  1. Tipos de datos DAX
  2. Operadores y constantes DAX
  3. Funciones DAX
    1. - Agregar una función DAX con Power BI
    2. - Principales funciones DAX
  4. Uso de variables para mejorar las fórmulas
  1. Colaborar con Power BI
    1. - Colaboración en un área de trabajo
    2. - Compartir los paneles e informes
  2. Métodos para compartir informes en Power BI
    1. - Compartir con usuarios que no tienen Power BI
    2. - Compartir con usuarios que tienen Power BI
  3. Publicar informes
    1. - Publicar informes y conjuntos de datos de Power BI Desktop
    2. - Republicación o reemplazo de un conjunto de datos publicado desde Power BI Desktop
  1. Introducción
  2. Objetivos
  3. Mapa Conceptual
  4. Instalación de Power BI Mobile
  5. Aplicación móvil Power BI
    1. - Aplicaciones en Android
    2. - Aplicación en iPhone
    3. - Aplicacion en iPad
  6. Exploración de paneles e informes en la aplicación móvil de Power BI
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehou
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
  1. ¿Qué es? Objetivos
  2. Fundamentos: base en procesos empíricos
  3. Principios ágiles
  4. SCRUM como proceso interactivo e incremental. Beneficios. Valores de SCRUM. Entornos de aplicabilidad de SCRUM
  1. Autoridad del grupo
  2. Scrum Master (Director de proyecto)
  3. Product Owner (representa a los interesados)
  4. Team (desarrolladores). Roles auxiliares
  5. Equipos y creación de equipos autoorganizados. Razones para no tener un líder designado en el equipo
  1. Periodos de tiempo
  2. Productos potencialmente entregables al final de cada sprint
  3. Sprint planning. Definición de la magnitud de cada sprint. Estimación de tareas. Tipos de tareas
  4. Incrementos del producto
  5. Requisitos de alto nivel priorizados o Product backlog
  6. La Pila de producto
  7. Desafíos
  8. Implementaciones: notas amarillas, pizarras, paquetes de software
  1. Daily Scrum. Scrum de Scrum
  2. La agenda
  3. Reunión de planificación del sprint (sprint planning meeting)
  4. Revisión (sprint review): diaria, de cierre y retrospectiva (sprint retrospective)
  1. El producto (product backlog), sprint backlog, burn up y burn Down: gráfico de cumplimiento y tabla de lanzamiento de datos
  2. Criterios para la estimación y métricas
  3. Estimación de Pocker
  4. Frecuencia de actualización de la tabla
  1. Identificar los obstáculos mayores para usar SCRUM en una organización
  2. Actividades y técnicas al Equipo Scrum puede emplear para alcanzar los objetivos de la reunión
  1. Otras herramientas ágiles
  2. Ejercicios prácticos
  3. Aspectos del examen de certificación scrum manager
  1. El scrum aplicado al desarrollo de software
Titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."

Requisitos Acceso
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
  • Estar trabajando para una empresa privada.
  • Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
  • Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
  • Que la empresa autorice la formación programada
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
Master en Power BI y Business Intelligence
Duración total:
1500 h.
Teleformación:
450 h.
Modalidad:
Online
Precio: 1695 €
Bonificable hasta el 100%
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