Power BI-Minero Metalúrgico
Las herramientas de Business Analytics nos permiten analizar datos de diferentes fuentes para convertirlos en información útil para la toma de decisiones empresariales. Power BI, ofrece la posibilidad de convertir diferentes datos en visualizaciones atractivas y cuadros de mando interactivos, que se actualizan en tiempo real con la finalidad de facilitar la toma de decisiones por parte de los directivos de la empresa.
En este curso aprenderás los conocimientos y técnicas para la creación y difusión de contenidos de información, aprenderás a generar visualizaciones de las principales métricas que direccionan el negocio.
Realizaremos ejemplos con datos reales del sector minero-metalúrgico, de forma que al finalizar el contenido, el alumno pueda realizar los análisis de datos que necesita para tomar decisiones mucho más asertivas.
Dirigido a
El curso está dirigido para todos aquellos que necesiten incorporar inteligencia de negocio en sus empresas. A todas aquellas personas que trabajan con volúmenes de datos y que necesitan transformarlos para una toma de decisiones ágil, rápida e interactiva.
Objetivo
- Al finalizar el curso el participante podrá importar, limpiar y transformar datos a través de los procesos automatizados de la herramienta, creando un modelo analítico con el que podrá establecer relaciones entre los datos y añadir medidas que lo ayuden a sintetizar las conclusiones más importantes para la toma de decisiones.
- Será capaz de generar informes en la web que podrá compartir con los miembros de su organización.
Plan de estudios
01. Introducción al Business Analytics y Power BI
- Estructura del curso.
- Introducción al Business Analytics.
- Por qué Power BI.
- Excel vs Power BI.
Instalando Power BI Desktop. - Configurando Power BI Service.
02. Interfaz de Power BI
- Explorando la interfaz.
- Consideraciones de inicio y configuración.
- Como influye el idioma en Power BI.
- Bloques de Power BI.
03. Principales bloques de Power BI
- Introducción de la sección.
- Pasos para afrontar un problema empresarial.
Preparar los datos. - Diferencia entre versiones.
- Modelar los datos.
- Visualizar los datos.
- Analizar los datos.
- Mantener y actualizar los entregables.
Proyecto 1: Reporte de Indicadores en Procesos Metalúrgicos
- Descripción del proyecto.
- Recursos del proyecto.
- Obteniendo y preparando datos.
- Usando tabla calendario.
- Usando funciones DAX para crear medidas en los procesos Metalúrgicos.
- Creando visualizaciones e indicadores Metalúrgicos.
- Creando botones, marcadores para hacer conexión entre paginas.
- Dándole forma a los reportes para en análisis final.
- Comparte tu reporte del proyecto.
- Descarga o Exporta tu proyecto.
Proyecto 2: Reporte de Consumibles en Operaciones Mina
- Descripción del proyecto.
- Recursos del proyecto.
- Obteniendo y preparando datos-Combinando tablas con el Editor de Consultas.
- Usando tabla calendario – Haciendo análisis de periodos.
- Usando funciones DAX para crear medidas en consumibles mineros.
- Creando visualizaciones e indicadores de costos en minería.
- Creando botones, marcadores para hacer conexión entre paginas.
- Dándole forma a los reportes para en análisis final.
- Comparte tu reporte del proyecto.
- Descarga o Exporta tu proyecto.
Examen Final.
Información General
- Fechas: 12, 15, 19, 22 de diciembre, 9, 12, 16 y 19 de enero de 2024
- Horario: 08:00pm a 10:00pm (Perú)
- Modalidad: Online - En vivo por Zoom
- Frecuencia: Martes y viernes
- Certificación: Colegio de Ingenieros del Perú - CDLL y AMV Consultores por 32 horas
Ponente
Ing. Euler Vega Cabrera
Ing. Metalurgista con experiencia en las áreas de operaciones y servicios
liderando las operaciones mineras más importantes del Perú.
Enfocado en estrategias basadas en data con implementación de sistemas de
reportería usando Power BI, Power Apps, Power Automate, Sharepoint, SQL
Server, Visual.NET.
Cuenta con un diplomado en Ingeniería de la Calidad, cursos especializados de
Lean Six Sigma, Análisis de Datos y Business Intelligence. Actualmente
cursando un Mater en Data Science.
Introducción a Power BI
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