a. Introducción y descarga del programa.
b. Cómo descargar desde Powerbi.microsoft.com
c. Cómo descargar desde Microsoft Store.
d. Aprendiendo del entorno de trabajo.
e. Cómo importar datos a Power BI.
f. Importar diferentes fuentes de datos.
g. Aprender las buenas prácticas en el entorno de los datos.

a. Porqué es importante el modelado de datos.
b. Conexiones y relaciones de datos en el entorno Modelado de Datos.
c. Diferentes formas de modelado
d. Editar el modelo de datos
e. Usar una tabla Calendario para el modelo de datos.

a. Entorno de trabajo de Power Query.
b. Trabajar con Power Query.
c. Limpiar datos básicos.
d. Como determinar los tipos de datos en Power Query.
e. Corregir tipos de datos.
f. Usar la primera fila como encabezado.
g. Aprender a quitar filas y columnas.
h. Aprender as duplicar columnas.
i. Qué es la Anulación de dinamización de columnas.
j. Unir, combinar y anexar datos en Power Query.
k. Cómo actualizar los datos en Power Query.
l. Cómo configurar el origen de los datos.
m. Transformar, Agregar columnas.
n. Qué es el lenguaje M.
o. Grabar y Aplicar los cambios.

a. Cuál es la diferencia entre Informes y Dashboards.
b. Trabajar con las diferentes visuales en Power BI.
c. Qué son las tablas y matrices en Power BI.
d. Usar los filtros de Power BI.
e. Cómo editar interacciones entre gráficos.
f. Filtros, Segmentos o Slicers.
g. Cómo agregar tarjetas.
h. Usar los diferentes tipos de KPIs.
i. Cómo trabajar con Tarjetas.
j. Cómo realizar un detalle de datos (Drill Through)
k. Usar gráficos de columnas, barras, cascadas, pie, etc.
l. Trabajar con mapas en Power BI.
m. Importar KPIs a Power BI.
n. Importar otros tipos de gráficos a Power BI.
o. Trabajar con medidores
p. Enfocar los datos más importantes,
q. Trabajar con diferentes hojas, informes en Power BI.
r. Que es la herramienta ToolTip.
s. Publicar en la Web el Informe para compartir con colaboradores o terceros.

a. Cómo se crea una columna calculada.
b. Cómo se crea una medida.
c. Cuál es la diferencia entre columna calculada y medida.
d. Como trabajar con la función SUM.
e. Cómo usar la función SUMX.
f. Cómo se usa la función RELATED.
g. Otras funciones básicas estadísticas: COUNT, MAX, MIN, AVERAGE
h. Cómo usar la función DIVIDE.
i. Trabajar con funciones lógicas IF.
j. Cómo usar la función más importante en Power BI CALCULATE,
k. Cómo usar las funciones. CALENDARAUTO, CALENDAR

a. Cuando se debe publicar un informe en Power BI Services.
b. Cómo crear una cuenta en Powerbi.microsoft.com
c. Compartir un informe con colegas de la empresa.
d. Compartir un informe con terceros.
e. Conocer ciertas configuraciones y consejos.

a. ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se aplica en Power BI?
b. Beneficios y limitaciones de utilizar IA en Power BI sin codificar

a. Importación de datos en Power BI.
b. Limpieza y transformación de datos para análisis.
c. Optimización de datos para el uso de la IA.

a. Uso de AI Insights en Power BI para resaltar patrones y tendencias.
b. Obtención de ideas y recomendaciones automáticas.
c. Visualización de resultados en informes y paneles.

a. Creación de pronósticos con la función de AI Insights.
b. Análisis y visualización de datos de series temporales.
c. Interpretación de resultados y toma de decisiones basadas en pronósticos.

a. Clasificación de datos utilizando la función de AI Insights.
b. Detección de anomalías y valores atípicos en los datos.
c. Aplicaciones prácticas en la detección de fraudes y errores.

a. Segmentación de clientes y usuarios mediante IA.
b. Agrupación de datos para análisis más profundos.
c. Personalización de informes basados en segmentos.

a. Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Power BI.
b. Análisis de sentimiento en comentarios y reseñas de clientes.
c. Visualización y presentación de resultados de análisis de sentimiento.

a. Creación de un bot para interactuar con datos en Power BI.
b. Implementación de preguntas y respuestas automatizadas en el informe.
c. Facilitación de la toma de decisiones a través de interacciones con el bot.

a. Aspectos éticos y de privacidad en la utilización de IA en datos sensibles.
b. Evitar sesgos y prejuicios en los análisis.
c. Cumplimiento con regulaciones y políticas de protección de datos.

a. Estudio de casos de uso reales que apliquen IA en Power BI.
b. Desarrollo de proyectos individuales o en grupos para aplicar conceptos aprendidos.
c. Presentación y discusión de proyectos finales.