🆘 De la RUTA: Analista e Ingeniero con Fabric
Python en Power BI Desde Cero
Inscripción
$69.99 USD
12 Meses de Acceso
Vitalicio
$99.99 USD
Acceso de por Vida
Duración (Aprox.)
4 Horas con 10 Mins.
(2024, Pregrabado)
| # | Módulo | Expositor | #Lec. | Duración |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Iniciación y Conceptos Básicos | Caballero | 4 | 20 min |
| 2 | Python para Todos: Sin Ser Desarrollador ni Técnico | Caballero | 10 | 60 min |
| 3 | Instalación y Configuración de Python para Power BI | Caballero | 8 | 22 min |
| 4 | Fundamentos de Python Aplicado en Power BI | Caballero | 10 | 40 min |
| 5 | Transformación de Datos con Python en Power BI | Caballero | 7 | 18 min |
| 8 | Expandiendo aprendizaje de Python con ayuda de IA (Gemini) | Caballero | 9 | 26 min | 7 | Transformación de Datos Pro: Python + Power BI | Caballero | 4 | 30 min |
Acerca del Curso
🌟 ¿Quieres llevar tu manejo de datos al siguiente nivel sin complicarte? La combinación de Python y Power BI es la herramienta que necesitas para limpiar, transformar y visualizar datos de manera simple y eficiente. Pero aquí no termina. Con la ayuda de IA (Gemini de Google), no solo aprenderás desde cero, sino que también podrás expandir tu conocimiento y dominar Python sin ser programador.
Este curso está diseñado para cualquier persona, sin importar su nivel técnico. Además, con inteligencia artificial, podrás seguir aprendiendo y profundizando en Python con prácticas guiadas y personalizadas.
¿Qué lo hace único? Su enfoque práctico y accesible. Aquí no te complicarás con teoría innecesaria: cada módulo está diseñado para que avances con ejemplos reales y proyectos aplicables desde el primer día. La inteligencia artificial será tu aliada, permitiéndote aprender de forma autónoma y llevando tu conocimiento más allá del curso.
Requisitos y Audiencia:
Temario del Curso
— Parte 1: Python en Power BI
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | Introducción | 3:00 |
| 2 | Preliminares: Variedad de Datos | 6:19 |
| 3 | Soluciones con Datos | 12:19 |
| 4 | ¿Qué Soluciona Microsoft Fabric? | 5:48 |
| 5 | ¿Qué es Microsoft Fabric? | 6:46 |
| 6 | Entendiendo Cada Workload: Analogía Aeropuerto | 9:16 |
| 7 | Creación de Cuenta de Microsoft Fabric de Prueba | 10:53 |
| 8 | Áreas de Trabajo para Elementos de Fabric | 7:29 |
| 9 | Fundamentos de la Arquitectura de Microsoft Fabric | 18:27 |
| 10 | Sistema de Precios de Microsoft Fabric | 19:48 |
| 11 | Comprar CUs para Capacidades de Fabric (Demostración) | 17:01 |
| 12 | Habilitación de CUs a Nivel de Inquilino y Capacidad | 3:38 |
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | El Formato Delta: Delta Lake | 10:47 |
| 2 | Datos en Microsoft Fabric: ¿Qué es un Lakehouse? | 9:29 |
| 3 | Creación de un LakeHouse | 7:05 |
| 4 | Obtención de Datos: Cargar Archivos | 5:48 |
| 5 | Obtención de Datos: OneLake Explorer | 4:30 |
| 6 | Obtención de Datos: Flujo de Datos Gen2 | 13:24 |
| 7 | Tablas Delta en LakeHouse | 5:19 |
| 8 | Punto de Conexión SQL | 15:30 |
| 9 | Consultas Visuales | 4:30 |
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | ¿Qué es Data Warehouse? | 10:02 |
| 2 | Creación de un Data Warehouse | 5:32 |
| 3 | Creación de Tabla | 3:56 |
| 4 | Insertar Filas y Actualizar | 5:11 |
| 5 | Accesos Directo (ShortCuts) | 6:30 |
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | ¿Qué es Data Factory? ¿Qué es una Canalización de Datos? | 7:40 |
| 2 | Creación de Canalización de Datos (Copiar Datos) | 13:36 |
| 3 | Canalización de Datos con Flujo de Dato Gen2 | 12:43 |
| 4 | Almacenamiento Provisional en Flujos de Datos Gen2 | 3:45 |
| 5 | Programación de Ejecución en Canalización de Datos | 2:36 |
— Parte 2: Python en Acción
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | ¿Qué es Apache Spark? | 10:28 |
| 2 | ¿Qué es PySpark? ¿Qué es RDDs? | 11:46 |
| 3 | Creación y Exploración Cuaderno (Notebooks) | 12:29 |
| 4 | Librerías Pre-Instaladas de Python en Fabric | 7:38 |
| 5 | Fundamentos en Python | 26:33 |
| 6 | Fundamentos de PySpark | 9:07 |
| 7 | PySpark con DataFrame | 5:56 |
| 8 | Lectura de Datos | 10:09 |
| 9 | Escritura de Archivos y Tablas | 10:00 |
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | ¿Qué es Ciencia de Datos? | 2:12 |
| 2 | ¿Qué es Ciencia de Datos en Fabric? | 3:53 |
| 3 | ¿Qué es Machine Learning? | 6:13 |
| 4 | Árboles de Decisión | 3:26 |
| 5 | Conceptos en Machine Learning | 6:32 |
| 6 | Configuración de Experimentos | 5:43 |
| 7 | Carga de Datos y Descripción en Experimento | 7:55 |
| 8 | Codificación de Atributos para Árbol de Decisión | 9:54 |
| 9 | Codificación de Clases con Data Wrangler | 7:38 |
| 10 | Importación de Funciones para Árbol de Decisión | 4:21 |
| 11 | Entrenamiento de Modelo | 6:34 |
| 12 | Cálculo de Precisión | 2:52 |
| 13 | Visualización de Árbol de Decisión | 3:56 |
| 14 | Modelo ML en Fabric | 9:11 |
| # | Lección | Duración |
|---|---|---|
| 1 | ¿Qué es Power BI? | 4:35 |
| 2 | Creación de Informe de Power BI | 10:12 |
| 3 | Entendiendo Modelo Semánticos Automáticos | 4:35 |
| 4 | Panel de Power BI | 4:28 |
| 5 | Crear Modelo Semántico Desde Cero con Relaciones y Medidas DAX | 16:09 |
Algunos Momentos del Curso
