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Propuesta de Servicios Anita Vergara
Capacitación
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Capacitación

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Detalles Capacitación

Propuesta de servicio de capacitación adjunto temas a tratar :

INTERFACE POWER QUERY - LENGUAJE M
El Proceso de Inteligencia de Negocios
Preparación y Limpieza de Datos
Análisis y Modelamiento de Datos
Visualización y Representación de Datos
Distribución de Información
⁠
image.png
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Preparación de Datos
Exploración
Descripción
Selección
Calidad
Proceso ETL
Extract/Extracción
Aprovechando la flexibilidad de Power
Query podemos conectarnos y extraer datos desde distintos
orígenes como, por ejemplo; Archivos de Texto, Archivos de
Excel, Carpetas o diversos gestores de Bases de Datos locales,
o en la nube. Lo más interesante es que nunca ponemos en
riesgo la integridad de los datos y podemos manipularlos en el
Editor de Power Query a nuestro antojo.
Transform/transformación
Después de conectarte al origen
y extraer los datos, si es necesario, tienes que limpiarlos,
integrarlos o incluso enriquecerlos para alcanzar un Formato
Tabular, todo utilizando diversas técnicas de Limpieza e
Integración de Datos.
Load/Carga
Con los datos esculpidos en un formato tabular,
es momento de cargarlos en algún destino dentro de Excel: En
una Hoja del Libro, en el Motor DAX o crear solo la Conexión. Si
estas en Power BI existe un solo camino y es el Motor DAX,
todo para su posterior análisis.
Formato Tabular Requerimientos:
▪ Columnas con etiquetas adecuados
✓ Minimizar espacios en blanco
✓ Minimizar caracteres no imprimibles
✓ Minimizar tildes
✓ Primera letra en mayúscula
▪ Sin totales ni grandes totales
✓ Sin subtotales
✓ Sin totales generales
✓ Sin grandes totales
▪ Sin agrupación a nivel de filas (rótulos)
▪ Sin agrupaciones a nivel de columnas (ni▪ Sin columnas no apropiadas
✓ Sin columnas de error
✓ Sin columnas vacías
✓ Sin columnas no útiles (no congruen✓ Sin columnas duplicados
▪ Sin filas no apropiadas
✓ Sin filas de error
✓ Sin filas vacías
✓ Sin filas no útiles (no congruentes)
Columnas con tipos de datos apropiados
▪ Para elementos de columnas
✓ Elementos estándares
✓ Elementos bien escritos
✓ Eliminar espacios innecesarios
▪ Espacios Dobles
▪ Espacios al principio y al final
▪ Eliminar caracteres no imprimibles
▪ Tabulación
▪ Espacios especiales
▪ Enter
▪ Etc.
▪ Sólo columnas de interés para el análisis
▪ Sólo registros de interés para el análisis

Paseo Editor de Power Query
⁠
CAP2EJ1 - SKUProductos.xlsx
11.7 kB
⁠
⁠
Interfaz Power BI
LIMPIEZA DE DATOS

Extrayendo Datos de Múltiples Orígenes
Extraer Datos de un archivo de textos o formatos csv
Extraer Datos desde una tabla o rango
Conectando datos de un libro de excel
Consolidar Datos de una carpeta
Conectar Datos Web
Extracción De Datos Del Correo

Integración De Datos
Anexar Consultas
Combinar Consultas
Reordenación Avanzada De Datos
Transponer tablas
Anulación de dinamización columnas unpivot
Anulación de Dinamización con dos niveles de encabezados
Anulación de Dinamización con tres niveles de encabezados

Casos Prácticos Con Power Query

INTERFACE POWER BI - LENGUAJE DAX
Entorno de Power BI
Introducción a Power BI
Power BI Desktop
Power BI Service
Power BI Mobile
Recorrido por el entorno de Power BI Desktop
Modelación
Modelo relacional
Tipos de relaciones
Inteligencia de tiempo
Creación de tabla de calendario
Jerarquía de fechas
Cálculos en leguaje DAX
Medidas en lenguaje DAX
Columnas calculadas en lenguaje DAX
Gráficos
Explorar las opciones visuales
Tipos de gráficos
Visualizaciones para móviles
Crear modelo para ver desde los dispositivos móviles
Uso compartido
Power BI Service
Publicar modelo en la WEB
Gateway y Conexión del modelo en la nube
Establecer roles
Habilitar información por Roles
Rutinas de actualización
Power BI Mobile
Ver informes desde dispositivos móviles

Total Horas en el proceso de capacitación LENGUAJE M 12 HORAS

Total Horas en el proceso de capacitación LENGUAJE DAX 12 HORAS


El Valor de la capacitación propuesto es de $2.000.000; para el inicio de el entrenamiento solicitamos el 30% inicial y luego de terminada el 70% propuesto.



Agradecemos su atención y pronta respuesta.


Atentamente.



NESTOR MOLINA SALAZAR

Analista de Datos

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