Fundamentos de Power BI: DAX y Modelado de Datos

Las organizaciones dependen de datos claros y precisos para tomar decisiones empresariales críticas. Comprender cómo estructurar estos datos y extraer métricas significativas es una habilidad muy solicitada para cualquier aspirante a analista de datos. Este curso basado en texto te guía a través de los principios fundamentales del modelado de datos y el lenguaje de expresiones DAX en Power BI. Comenzarás con la terminología central y los conceptos básicos antes de avanzar a la estructuración de modelos semánticos, la escritura de columnas calculadas y el desarrollo de medidas para informes corporativos. También cubrimos las mejores prácticas modernas, incluidos los conceptos básicos de optimización del rendimiento y el trabajo con cadenas de formato dinámico para mantener tus habilidades actualizadas. Lo que aprenderás: • Comprender la terminología central del modelado de datos relacionales y la inteligencia empresarial. • Construir modelos de datos robustos utilizando principios de esquema de estrella para informes eficientes. • Escribir fórmulas DAX esenciales, incluidas CALCULATE y funciones de inteligencia de tiempo. • Aplicar patrones DAX modernos y formato dinámico para mejorar las capacidades analíticas. • Diseñar estructuras lógicas para informes corporativos que respondan a preguntas empresariales reales. • Practicar los conceptos básicos de optimización del rendimiento para mantener tus modelos semánticos funcionando sin problemas. El plan de estudios fluye lógicamente desde definiciones fundamentales hasta ejercicios prácticos y escritos de transformación de datos y creación de fórmulas. Leerás explicaciones paso a paso y fragmentos de código que desarrollarán tus habilidades analíticas progresivamente. Este curso está diseñado para principiantes y aspirantes a analistas de BI sin necesidad de experiencia previa en Power BI o modelado de datos. Comienza a leer hoy para desarrollar las habilidades fundamentales necesarias para el análisis de datos profesional.