958 050 205
100% Online
1500 horas
Flexibilidad horaria
2295€
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿Quién puede acceder al master?
Este máster está dirigido a profesionales de administración, finanzas, marketing o consultoría que buscan especializarse en Power BI y Business Intelligence, así como a analistas de datos y analistas funcionales que quieren avanzar hacia el diseño de arquitecturas de datos y dashboards ejecutivos. Resulta igualmente adecuado para titulados universitarios en Administración y Dirección de Empresas, Economía, Ingeniería o Informática que deseen iniciarse en el ecosistema de datos y Business Intelligence, y para responsables de área o mandos intermedios que necesitan basar sus decisiones en datos e impulsar la adopción de BI en su equipo.
Objetivos
- Implementar soluciones integrales de Power BI, desde modelado con DAX y Power Query hasta Service y Embedded.
- Diseñar arquitecturas analíticas escalables mediante Data Warehouse, Data Lakehouse y Microsoft Fabric.
- Aplicar minería de datos, machine learning e IA generativa para generar analítica avanzada y predictiva.
- Desarrollar cuadros de mando ejecutivos en Power BI y Tableau con técnicas de data storytelling.
- Explotar datos de negocio combinando Excel avanzado (Power Pivot/Query), Google Analytics 4 y Looker Studio.
- Liderar el gobierno del dato y la adopción de BI, asegurando trazabilidad, seguridad y alineación estratégica.
Salidas Profesionales
Quienes completan este máster pueden desarrollar su carrera como analista de Business Intelligence (BI Analyst), desarrollador o desarrolladora Power BI (Power BI Developer), diseñador de dashboards y reporting ejecutivo, o especialista en arquitectura y gobierno del dato dentro de equipos de datos. El programa también abre la puerta a puestos de analista de datos con foco en Power BI, responsable de adopción de BI en la organización o consultor técnico de Power BI para clientes internos o externos, roles con demanda creciente en cualquier sector que necesite convertir sus datos en decisiones.
Temario del Máster en Power BI y Business Intelligence + 60 Créditos ECTS
MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL Y NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL Y LA SOCIEDAD DIGITAL
- Concepto de innovación y tecnología aplicada a la empresa
- Tipología de la tecnología según su disposición en la empresa y su ventaja competitiva
- Competencias y proceso de la innovación tecnológica
- Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial
- Adaptación del mundo empresarial a las nuevas tecnologías
UNIDAD DIDÁCTICA 2. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL Y PERFILES PROFESIONALES
- Perfiles del nuevo ecosistema digital: Community Manager, Chief Data Officer, Data Protection Officer, Data Scientist
- Desarrollo de competencias digitales en la organización
- El papel del CEO como líder de la transformación digital
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL
- La transición digital del modelo de negocio tradicional
- Modelo freemium, long tail y de suscripción
- Modelo cloud y SaaS
- Dropshipping, afiliación e infoproductos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
- Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
- Elaboración del roadmap de transformación digital
- Provisión de financiación y recursos tecnológicos
- Implementación y seguimiento del plan de transformación digital
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL Y LA EXPERIENCIA OMNICANAL
- Rediseño del customer experience
- Omnicanalidad en la distribución
- Buyer's journey y funnel de conversión
- Growth hacking y el funnel AARRR (Pirate Metrics) aplicado a la analítica de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS
- La transformación digital de la cadena de valor y la Industria 4.0
- Modelos y sistemas de gestión de la innovación
- Innovación en procesos a través de las TIC y el comercio electrónico
- Automatización de procesos: RPA, RBA y RDA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CASOS DE ÉXITO E INNOVACIÓN EN LA PRÁCTICA EMPRESARIAL
- Casos de éxito en transformación digital en banca, salud y retail
- Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
- Etapas de desarrollo y ciclos de vida de nuevos mercados
MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DE BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BIG DATA Y THICK DATA: LA REVOLUCIÓN DE LOS DATOS MASIVOS
- Qué es Big Data y qué es Thick Data
- Fuentes de datos: naturaleza y selección
- Fases de un proyecto de Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA APLICADO A LA TOMA DE DECISIONES Y AL CRECIMIENTO DEL NEGOCIO
- Big Data en el proceso de toma de decisiones operativas y estratégicas
- Marketing estratégico y Big Data
- Open Data: concepto y ejemplos de uso
- Internet of Things (IoT) como fuente de datos para el negocio
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Concepto y arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y factores de riesgo del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRODUCTOS Y SISTEMAS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integral (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELADO DIMENSIONAL PARA BUSINESS INTELLIGENCE
- Sistemas transaccionales de origen (OLTP) frente a sistemas analíticos
- Modelado dimensional: esquema en estrella y en copo de nieve (MOLAP, ROLAP, HOLAP)
- DataWarehouse y DataMarts: estructura, construcción y fases de implantación
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 6. BIG DATA EN LA NUBE: DE HADOOP A LOS SISTEMAS MODERNOS DE PROCESAMIENTO
- Hadoop como origen del procesamiento distribuido: HDFS y MapReduce
- Apache Spark y el procesamiento serverless en la nube
- Delta Lake y el almacenamiento en la nube (ADLS Gen2, S3) como base de las arquitecturas modernas
MÓDULO 3. EXCEL PARA ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE EXCEL PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
- Interfaz, edición de datos y formato
- Trabajo con múltiples hojas y creación de gráficos
- Personalización del entorno y ayuda de Excel
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TABLAS Y LISTAS DE DATOS
- Totalizar, resumir, filtrar y agrupar datos
- Tablas dinámicas y tablas de datos
- Datos de partida y estructuración de listas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Tablas con variables y funciones de pronóstico
- Simulación de escenarios y persecución de objetivos
- La herramienta Solver
UNIDAD DIDÁCTICA 4. POWER QUERY Y EL MODELO DE DATOS EN EXCEL
- Obtención y edición de bases de datos externas
- Funciones de bases de datos
- Fundamentos de modelado de datos con Power Pivot: la antesala del modelo tabular de Power BI
- De Power Query en Excel a Power Query en Power BI Desktop: la transición hacia el Bloque B
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNCIONES LÓGICAS Y DE BÚSQUEDA
- Relaciones y valores lógicos; toma de decisiones anidadas
- Búsqueda y selección de datos; transposición de tablas
- Selección de valores de una lista y operaciones condicionales
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GRÁFICOS, CUADROS DE MANDO Y PUBLICACIÓN DE DATOS
- Generación de gráficos, minigráficos y elementos interactivos
- Publicación e impresión de libros de Excel
- Manipulación de texto, fechas y otras funciones de interés
MÓDULO 4. FUNDAMENTOS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS Y ANALÍTICA VISUAL CON TABLEAU
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRINCIPIOS DE LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Qué es la visualización de datos y su papel en la toma de decisiones
- Principios básicos de diseño visual: proporción, color y jerarquía
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE GRÁFICOS Y SU USO SEGÚN EL DATO
- Gráficos de comparación, distribución, relación y composición
- Selección del gráfico adecuado según el mensaje
- Errores frecuentes en la elección del tipo de gráfico
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TABLEAU: INSTALACIÓN, ARQUITECTURA Y CONEXIÓN DE DATOS
- Arquitectura y componentes de Tableau
- Instalación y puesta en marcha
- Conexiones de datos y tipos de fuente
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TABLEAU: PREPARACIÓN Y MODELADO DE DATOS
- Filtros, jerarquías y conjuntos en Tableau
- Cálculos y campos calculados
- Uniones y relaciones entre fuentes de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. TABLEAU: CREACIÓN DE VISUALIZACIONES Y PANELES
- Creación de tablas y gráficos en Tableau
- Construcción de dashboards interactivos en Tableau
- Acciones e interactividad entre visualizaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS CON HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN
- Principios del análisis exploratorio de datos (EDA)
- Detección de patrones y valores atípicos mediante visualización
- De la exploración de datos a la comunicación de resultados
MÓDULO 5. MINERÍA DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS: METODOLOGÍA Y TÉCNICAS
- Metodología y ciclo de vida de un proyecto de minería de datos
- Árboles de decisión, reglas de inducción, redes bayesianas y algoritmos genéticos
- Minería de textos y web mining aplicada al marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EVOLUCIÓN DE LA IA: DE LOS SISTEMAS BASADOS EN REGLAS AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Historia de la inteligencia artificial: de los sistemas expertos basados en reglas al aprendizaje automático
- Relación entre inteligencia artificial y Big Data
- Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
- Limitaciones de los sistemas basados en reglas frente a los enfoques basados en datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Tendencias del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLUSTERING Y EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS
- Algoritmos de clustering
- Aplicaciones de la segmentación no supervisada
- Evaluación de la calidad de los clusters obtenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Filtrado colaborativo y clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
- Casos de aplicación en comercio electrónico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLASIFICACIÓN Y ALGORITMOS DE PREDICCIÓN
- Clasificadores y principales algoritmos de clasificación
- Evaluación de modelos de clasificación (matriz de confusión, precisión, recall)
- Aplicaciones de la clasificación en el entorno empresarial
UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes de una red neuronal
- Proceso de aprendizaje en redes profundas
- Aplicaciones del deep learning en el análisis de datos empresariales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PREPARACIÓN DE DATOS PARA ALGORITMOS: FEATURE ENGINEERING
- Selección y creación de variables (feature selection y feature engineering)
- Normalización, escalado y codificación de variables categóricas
- Impacto de la calidad de las variables en el rendimiento de los modelos
MÓDULO 6. ANALÍTICA WEB APLICADA A LA TOMA DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA WEB
- Qué es la analítica web; establecimiento de objetivos y KPIs
- Plan de medición y métricas principales
- Objetivos y ventajas de medir el comportamiento digital
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOOGLE ANALYTICS 4
- Interfaz, métricas y dimensiones
- Informes, filtros, segmentos y eventos
- Interpretación del comportamiento de los usuarios
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GOOGLE TAG MANAGER
- Implementación y medición con GTM
- Uso del modo de vista previa y depuración
- Configuración de etiquetas, activadores y variables
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS DE ATRIBUCIÓN
- La atribución y la multicanalidad; customer journey
- Principales modelos de atribución y modelos personalizados
- Comparación de modelos de atribución según el objetivo de negocio
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LOOKER STUDIO COMO HERRAMIENTA DE REPORTING
- Conexión de fuentes de datos y creación de informes
- Tipologías de gráficos e integración con otras fuentes de datos
- Combinación de datos de Looker Studio con Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 6. COOKIES Y TECNOLOGÍAS DE SEGUIMIENTO
- Tipos de cookies y tecnologías de tracking
- Gestión del consentimiento y RGPD
- Impacto de la desaparición de cookies de terceros en la medición
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS DE ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DEL USUARIO
- Mapas de calor y grabaciones de sesiones de usuario
- Test A/B y test multivariante para la toma de decisiones basada en datos
- Indicadores clave de rendimiento (KPI) en la optimización de la experiencia
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HERRAMIENTAS COMPLEMENTARIAS DE ANALÍTICA WEB
- Google Search Console y herramientas de medición de rendimiento
- Otras plataformas de analítica (Hotjar, Matomo, Adobe Analytics)
- Criterios de selección de herramientas de analítica según el caso de uso
MÓDULO 7. POWER BI
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A POWER BI
- ¿Qué es Power BI?
- Funciones de Power BI
- Versiones de Power BI
- Roles de Power BI
- Planificación de proyectos con Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INSTALACIÓN DE POWER BI
- Instalación y puesta en marcha
- Conexión de datos a Power BI
- Filtrado de datos
- Vista de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE DATOS
- Introducción al modelado de datos
- Creación de medidas
- Creación y relación entre tablas
- Creación de columnas y medidas calculadas
- Dinamizar columnas
- Fórmulas de consulta
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Creación de gráficas
- Tablas dinámicas
- Segmentación de datos
- Uso de objetos visuales
- Formas y cuadros de texto
- Imágenes
- Matrices y tablas
- Cómo crear un velocímetro
- Mapas
- Slicers
- Cómo modificar colores
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS
- Uso del Dashboard
- Compartir Dashboards
- Añadir Widgets
- Cómo crear reportes
- Ajustes del panel
- Preguntas y respuestas del Dashboard
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO COMPARTIDO DE DATOS
- Exportar datos de Power BI a Excel
- Exportar Dashboards
- Crear paquetes de contenido
- Presentación de informes
- Cómo públicar y compartir informes
- Introducción a Power BI mobile
MÓDULO 8. ARQUITECTURA DE DATOS MODERNA PARA BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE ARQUITECTURA DE DATOS PARA BI
- Del Data Warehouse al Data Lake: evolución de la arquitectura de datos
- Criterios de selección de arquitectura según el caso de uso
- Componentes de una arquitectura de datos moderna
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA LAKEHOUSE
- Concepto y componentes de un lakehouse
- Ventajas frente a arquitecturas tradicionales de DW y Data Lake
- Principios de diseño de la arquitectura Medallion: capas Bronze, Silver y Gold
- Casos de uso empresarial del lakehouse
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MICROSOFT FABRIC COMO ECOSISTEMA UNIFICADO DE DATOS
- Componentes de Microsoft Fabric: OneLake, Data Engineering y Data Warehouse
- Integración de Power BI dentro del ecosistema Fabric
- OneLake y almacenamiento unificado en Fabric
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELADO DE DATOS EN EL LAKEHOUSE: MEDALLION ARCHITECTURE EN LA PRÁCTICA
- Implementación de las capas Bronze, Silver y Gold en Microsoft Fabric
- Transformación progresiva de datos entre capas
- Buenas prácticas de organización de un lakehouse en producción
UNIDAD DIDÁCTICA 5. AZURE SYNAPSE ANALYTICS: ANTECEDENTE Y ARQUITECTURA HÍBRIDA
- Arquitectura y componentes de Azure Synapse como antecedente de Fabric
- Escenarios de arquitectura híbrida Synapse-Fabric
- Migración y convivencia entre Synapse y Fabric en organizaciones existentes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTEGRACIÓN Y FLUJOS DE DATOS (ETL/ELT)
- Procesos ETL y ELT en arquitecturas modernas
- Orquestación de flujos de datos
- Herramientas de integración de datos en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOBIERNO DEL DATO
- Calidad, linaje y catalogación del dato
- Roles y responsabilidades en el gobierno del dato
- Políticas de gobierno del dato en la organización
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SEGURIDAD Y CUMPLIMIENTO EN ARQUITECTURAS DE DATOS
- Seguridad del dato en la nube
- Cumplimiento normativo en el tratamiento de datos empresariales
- Cifrado y control de accesos en plataformas de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ESCALABILIDAD Y COSTES EN LA NUBE
- Modelos de coste de plataformas de datos en la nube
- Escalabilidad y rendimiento de arquitecturas de datos
- Optimización de recursos en entornos de datos en la nube
MÓDULO 9. POWER BI AVANZADO: DAX Y POWER QUERY
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DAX AVANZADO: CONTEXTO DE FILA Y DE FILTRO
- Contexto de evaluación en DAX
- La función CALCULATE y los modificadores de contexto
- Funciones ALL, ALLSELECTED y FILTER en el control del contexto
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNCIONES DE INTELIGENCIA TEMPORAL EN DAX
- Cálculos interanuales, acumulados y comparativas de periodos
- Tablas de calendario y su rol en el modelo
- Funciones de inteligencia temporal (SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD, TOTALYTD)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS AVANZADAS Y KPIS
- Diseño de medidas complejas y variables en DAX
- Definición de KPIs de negocio con DAX
- Buenas prácticas de documentación y organización de medidas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELADO EN ESTRELLA Y MODELADO AVANZADO
- Esquema en estrella frente a esquema en copo de nieve
- Relaciones activas e inactivas: relaciones muchos a muchos
- Tablas de hechos y dimensiones: buenas prácticas de diseño
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODOS DE ALMACENAMIENTO: IMPORT, DIRECTQUERY Y DIRECT LAKE
- Modo Import: ventajas y limitaciones
- Modo DirectQuery: cuándo usarlo y su impacto en el rendimiento
- Direct Lake: lectura directa desde archivos Parquet en OneLake
UNIDAD DIDÁCTICA 6. POWER QUERY AVANZADO
- Transformaciones avanzadas y columnas personalizadas con lenguaje M
- Parámetros y funciones personalizadas en Power Query
- Consultas dinámicas e incrementales en Power Query
UNIDAD DIDÁCTICA 7. OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO DEL MODELO
- Buenas prácticas de modelado para el rendimiento
- Reducción del tamaño del modelo y optimización de consultas
- Uso del analizador de rendimiento de Power BI Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TABLAS CALCULADAS Y FUNCIONES DE TABLA EN DAX
- Funciones de tabla y agregación
- Creación de tablas calculadas para análisis avanzado
- Funciones iteradoras (SUMX, AVERAGEX, FILTER)
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SEGURIDAD A NIVEL DE FILA (RLS)
- Configuración de seguridad a nivel de fila
- Roles dinámicos de seguridad
- Pruebas y validación de roles de seguridad
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PARÁMETROS DE CAMPO Y SEGMENTACIONES AVANZADAS
- Parámetros de campo para informes dinámicos
- Segmentaciones y controles avanzados de interacción
- Segmentaciones sincronizadas entre páginas de un informe
UNIDAD DIDÁCTICA 11. CASOS PRÁCTICOS DE MODELADO AVANZADO
- Resolución de escenarios de negocio complejos con DAX y Power Query
- Auditoría y depuración de fórmulas DAX
- Documentación del modelo de datos para su mantenimiento
MÓDULO 10. POWER BI SERVICE, GOBERNANZA Y POWER BI EMBEDDED
UNIDAD DIDÁCTICA 1. POWER BI SERVICE
- Áreas de trabajo, capacidades y licenciamiento
- Publicación y actualización de conjuntos de datos
- Ciclo de vida del contenido en Power BI Service
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESARROLLO COLABORATIVO: FORMATO .PBIP Y CONTROL DE VERSIONES
- El formato de proyecto .pbip y su estructura
- Integración con Git y GitHub para el desarrollo colaborativo
- Flujos de trabajo con Azure DevOps en proyectos de Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE ACCESOS Y PERMISOS
- Roles de acceso en áreas de trabajo
- Distribución de contenido mediante apps
- Uso compartido de informes con usuarios externos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GATEWAYS DE DATOS
- Gateway personal y gateway empresarial
- Configuración de actualización programada de datos
- Resolución de incidencias comunes en gateways
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GOBERNANZA DE DATOS EN POWER BI
- Catalogación y linaje de datos en Power BI
- Políticas de gobierno del dato en la organización
- Roles y responsabilidades del centro de excelencia de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CERTIFICACIÓN Y PROMOCIÓN DE CONTENIDO
- Conjuntos de datos certificados y promovidos
- Buenas prácticas de reutilización de modelos
- Endorsement y confianza en el contenido publicado
UNIDAD DIDÁCTICA 7. AUDITORÍA Y MONITORIZACIÓN
- Métricas de uso y auditoría de actividad
- Supervisión del rendimiento de informes
- Registro de actividad y detección de accesos indebidos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. MÉTRICAS DE ADOPCIÓN E INFORMES DE AUDITORÍA DEL TENANT
- Panel de administración del Tenant y sus métricas
- Indicadores de adopción de Power BI a nivel organizativo
- Informes de auditoría a nivel de Tenant
UNIDAD DIDÁCTICA 9. POWER BI EMBEDDED
- Arquitectura de Power BI Embedded
- Integración de informes en aplicaciones propias
- Modelos de licenciamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 10. AUTOMATIZACIÓN CON POWER AUTOMATE
- Flujos de automatización asociados a Power BI
- Alertas y disparadores basados en datos
- Integración con otras aplicaciones empresariales
UNIDAD DIDÁCTICA 11. SEGURIDAD TÉCNICA DEL DATO CON MICROSOFT PURVIEW
- Microsoft Purview: catalogación y clasificación de datos sensibles
- Etiquetado de confidencialidad (Sensitivity Labels) e Information Protection
- Prevención de fuga de datos (DLP) aplicada a informes de Power BI
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIA DE DESPLIEGUE EMPRESARIAL DE POWER BI
- Modelos de adopción de Power BI en la organización
- Centro de excelencia de BI (BICC)
- Medición del retorno de la inversión en proyectos de BI
MÓDULO 11. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL BUSINESS INTELLIGENCE: COPILOT Y ANALÍTICA AUMENTADA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANALÍTICA AUMENTADA: FUNDAMENTOS
- Qué es la analítica aumentada y su impacto en el BI
- Automatización de la generación de insights
- Diferencias entre analítica descriptiva, predictiva y aumentada
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COPILOT EN POWER BI
- Funcionalidades de Copilot en Power BI
- Generación de informes y resúmenes con lenguaje natural
- Requisitos y configuración para habilitar Copilot
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SMART NARRATIVES Y RESÚMENES AUTOMÁTICOS
- Configuración de smart narratives
- Personalización de resúmenes generados por IA
- Actualización dinámica de narrativas ante cambios en los datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PREGUNTAS Y RESPUESTAS EN LENGUAJE NATURAL (Q&A)
- Configuración del motor de preguntas y respuestas
- Optimización del modelo para consultas en lenguaje natural
- Sinónimos y entrenamiento del motor de Q&A
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE PATRONES E INSIGHTS
- Key influencers y análisis de causas raíz
- Detección de anomalías en los datos
- Interpretación de resultados generados automáticamente
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTEGRACIÓN DE MODELOS DE MACHINE LEARNING EN POWER BI
- Uso de modelos de ML en Power BI mediante servicios en la nube
- AutoML nativo de Power BI: creación de modelos predictivos sin código
- Integración con Azure OpenAI Service para analítica generativa
- Visualización de resultados predictivos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. IA GENERATIVA APLICADA A LA ANALÍTICA DE NEGOCIO
- Casos de uso de IA generativa en la generación de informes
- Límites y riesgos del uso de IA generativa en BI
- Verificación y validación de resultados generados por IA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÉTICA Y GOBERNANZA DE LA IA EN BI
- Sesgo, transparencia y explicabilidad en modelos de IA aplicados a BI
- Marco regulatorio de la IA en la Unión Europea (AI Act)
- Responsabilidad y supervisión humana en decisiones asistidas por IA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL FUTURO DEL BI AUMENTADO POR IA
- Tendencias en la convergencia entre BI e IA generativa
- Impacto en el rol del analista de datos
- Nuevas competencias profesionales ante la analítica aumentada
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CASOS PRÁCTICOS DE ANALÍTICA AUMENTADA
- Resolución de un caso de negocio con Copilot y analítica aumentada de extremo a extremo
- Diseño de un informe con smart narratives y Q&A integrados
- Evaluación crítica de los resultados obtenidos con IA
MÓDULO 12. DISEÑO DE DASHBOARDS Y STORYTELLING DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RECOGIDA ÁGIL DE REQUISITOS DE NEGOCIO Y DASHBOARD WIREFRAMING
- Metodologías ágiles aplicadas a la recogida de requisitos de un dashboard
- Técnicas de wireframing para el diseño de cuadros de mando
- Identificación de audiencia, objetivos y alcance del informe
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TRADUCCIÓN DE NECESIDADES DE NEGOCIO A ESPECIFICACIÓN TÉCNICA
- Del requisito de negocio al modelo de datos y las métricas necesarias
- Definición de especificaciones funcionales para el equipo de desarrollo
- Validación iterativa de la especificación con el cliente interno
UNIDAD DIDÁCTICA 3. STORYTELLING EJECUTIVO DE DATOS APLICADO A POWER BI
- Estructura narrativa de un informe ejecutivo de datos
- Uso de bookmarks y navegación guiada en Power BI
- Botones de acción y desplazamiento (drill-through) en el relato de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMUNICACIÓN Y PERSUASIÓN ANTE LA DIRECCIÓN
- Adaptación del lenguaje técnico a perfiles de negocio
- Presentación de resultados a la dirección
- Gestión de preguntas y objeciones en la presentación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DASHBOARDS EJECUTIVOS Y CUADROS DE MANDO ESTRATÉGICOS
- Diseño de cuadros de mando integral (CMI/Balanced Scorecard)
- KPIs estratégicos y su representación visual
- Alineación del cuadro de mando con los objetivos estratégicos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ACCESIBILIDAD APLICADA EN INFORMES DE POWER BI
- Buenas prácticas de accesibilidad nativas de Power BI
- Etiquetado y descripciones alternativas en objetos visuales
- Pruebas de accesibilidad con lector de pantalla
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MOBILE-FIRST: DISEÑO DE INFORMES PARA DISPOSITIVOS MÓVILES
- Adaptación de dashboards al formato móvil
- Buenas prácticas de diseño responsive en Power BI
- Pruebas de usabilidad en distintos dispositivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EVALUACIÓN Y MEJORA CONTINUA DE DASHBOARDS
- Recogida de feedback de usuarios de negocio
- Iteración y mejora de informes en producción
- Indicadores de adopción y uso real de los informes
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE DISEÑO Y UI/UX APLICADOS A BI CORPORATIVO (DESIGN SYSTEMS)
- Temas personalizados en formato JSON para Power BI
- Layouts y plantillas estandarizadas para informes corporativos
- Gobernanza visual: coherencia de marca en dashboards a escala de organización
UNIDAD DIDÁCTICA 10. TENDENCIAS EN DISEÑO DE DASHBOARDS
- Nuevas tendencias en diseño de informes de BI
- El papel de la IA en la personalización de dashboards
- Evolución hacia informes conversacionales y autoservicio
MÓDULO 13. PROYECTO FIN DE MASTER
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación del Máster en Power BI y Business Intelligence + 60 Créditos ECTS
Titulación de Máster de Formación Permanente en Power BI y Business Intelligence con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo. Superando el examen oficial obtendrás la Certificación IT Specialist Certificación Data Analytics. Educa Edtech es centro certificador, tramita el acceso al Examen Oficial IT Specialist Certificación Data Analytics.
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