Inteligencia Artificial con Power BI

Contenido

Unidad 1 – Fundamentos de Power BI e Inteligencia Artificial

• Introducción a Power BI como plataforma de análisis de datos.

• Conceptos clave de Inteligencia Artificial, Machine Learning y su aplicación en BI.

• ¿Qué puede aportar la IA a tus informes y dashboards en Power BI?

Unidad 2 – Preparación avanzada de datos para IA

• Conexión y obtención de datos desde múltiples fuentes.

• Transformación y limpieza avanzada con Power Query.

• Ajustes en el modelo para optimizar análisis inteligentes.

• Introducción a Dataflows y automatizaciones (servicio).

Unidad 3 – Modelado y cálculos con DAX para análisis inteligente

• Mejores prácticas de modelado de datos.

• DAX avanzado para medidas complejas.

• Cálculos dinámicos que potencian el análisis con IA.

• Cómo preparar métricas para modelos predictivos.

Unidad 4 – Uso de herramientas de IA integradas en Power BI

• Visuales inteligentes: Key Influencers, Árbol de descomposición e Insights automáticos.

• Análisis de anomalies y forecasting.

• Q&A (preguntas en lenguaje natural) para generar visualizaciones rápidamente.

• Copilot en Power BI: asistente de generación de medidas y narrativas.

Unidad 5 – Análisis de texto y técnicas de NLP en Power BI

• Procesamiento de lenguaje natural: análisis de sentimiento, extracción de palabras clave.

• Aplicación de Cognitive Services de Azure (texto y visión).

• Transformar texto sin estructura en métricas útiles para el negocio.

Unidad 6 – Integración con modelos externos y automatización avanzada

• Integración con modelos de Machine Learning externos (Azure ML, Python, R).

• Automatización de procesos con AI (por ejemplo, generación automática de informes y alertas).

• Uso de ChatGPT y prompt engineering para enriquecer transformaciones y modelos predictivos.

Unidad 7 – Visualización avanzada y storytelling con IA

• Visualizaciones avanzadas que ayudan a contar historias con datos.

• Dashboards interactivos orientados a decisiones estratégicas.

• Buenas prácticas de diseño visual con enfoque en claridad, impacto y consumibilidad.

• Casos prácticos completos y ejercicios integrados.