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Gestión de Datos para la Industria con Power BI

Gestión de Datos para la Industria con Power BI

URV - Universitat Rovira i Virgili

Curso subvencionado presencial

Tarragona


190

Duración : 4 Meses

Domina Power BI para analizar, modelar y visualizar datos industriales, optimizando procesos y facilitando decisiones estratégicas.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Tarragona
Octubre 2025

Objetivos

Los objetivos del curso son conocer las posibilidades que ofrece Power BI, así como su estructura y modo de funcionamiento. También se abordará la preparación e importación de datos desde diferentes bases de datos, así como el modelado de esos datos para adaptarlos a necesidades específicas. Además, se aprenderá a diseñar plantillas e informes visuales ajustados a distintos fines analíticos, y se introducirán los principios básicos de seguridad en la gestión y tratamiento de datos.

A quién va dirigido

Profesionales del Sector Industrial: Aquellos que trabajan con grandes volúmenes de datos y necesitan tomar decisiones basadas en el análisis de los mismos. Power BI permite unir y relacionar datos provenientes de diferentes fuentes de datos, analizarlos y presentarlos a través de informes personalizados. Estudiantes de Grado, Máster o doctorado en Ingenierías y Química: Interesados en trabajar en el sector industrial y adquirir competencias en el tratamiento, análisis y visualización de datos. Dominar Power BI les proporcionará una valiosa herramienta para su futuro profesional, ya que los datos se han convertido en un elemento fundamental para la toma de decisiones en empresas.

Temario completo de este curso

Módulo 1

1. Introducción al Power BI

1.1. ¿Qué es el Power BI? Aplicaciones y casos de uso
1.2. Navegación con Power BI Desktop

2. Importación y transformación de datos

2.1. Conexión a fuentes de datos comunes
2.2. Almacenamiento de datos
2.3. Datos estructurados y desestructurados
2.4. Buenas prácticas para la limpieza de datos

3. Introducción a la transformación de datos en Power BI

3.1. Tipo de datos
3.2. Evaluación y cambio del tipo de datos
3.3. Tablas

4. DAX y análisis avanzados

4.1. Fundamentos de DAX
4.2. Funciones comunes de DAX

5. Visualización de datos

5.1. Introducción a los tipos de visualización
5.2. Creación de gráficos interactivos

6. Story telling
7. Workshop práctico
8. Ciberseguridad aplicada a datos

8.1. Introducción a la seguridad
8.2. Protección de datos personales en la explotación de datos
8.3. Riesgos para la protección de datos
8.4. Anonimización de datos
8.5. Presentación de resultados
8.6. Seguridad y privacidad en la inteligencia artificial

9. Proyecto estudio de casos

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