Curso de Azure ML para Informes de Power BI hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Evolución del reporting: de descriptivo a predictivo
Limitaciones del análisis estático en Power BI
¿Qué aporta Azure ML al entorno Power BI?
Casos de uso: ventas, RRHH, marketing, finanzas
Arquitectura general de integración
Ciclo de vida de un modelo ML aplicado a BI
Power BI como interfaz visual para modelos ML
Diferencias entre Power BI ML integrado y Azure ML
Cómo evaluar el ROI de añadir IA a los informes
Práctica: análisis de un informe real que requiere predicción
Evolución del reporting: de descriptivo a predictivo
Limitaciones del análisis estático en Power BI
¿Qué aporta Azure ML al entorno Power BI?
Casos de uso: ventas, RRHH, marketing, finanzas
Arquitectura general de integración
Ciclo de vida de un modelo ML aplicado a BI
Power BI como interfaz visual para modelos ML
Diferencias entre Power BI ML integrado y Azure ML
Cómo evaluar el ROI de añadir IA a los informes
Práctica: análisis de un informe real que requiere predicción
Tema 1: Introducción al enfoque predictivo con Power BI + Azure ML
Evolución del reporting: de descriptivo a predictivo
Limitaciones del análisis estático en Power BI
¿Qué aporta Azure ML al entorno Power BI?
Casos de uso: ventas, RRHH, marketing, finanzas
Arquitectura general de integración
Ciclo de vida de un modelo ML aplicado a BI
Power BI como interfaz visual para modelos ML
Diferencias entre Power BI ML integrado y Azure ML
Cómo evaluar el ROI de añadir IA a los informes
Práctica: análisis de un informe real que requiere predicción
Tema 2: Preparación de datos en Power BI para usar en Azure ML
Selección de tablas relevantes para el modelo
Limpieza y normalización desde Power Query
Identificación de columnas predictoras
Exportación de datasets desde Power BI
Tipos de formatos admitidos por Azure ML (CSV, JSON)
Control de versiones de los datasets exportados
Limitaciones de tamaño y frecuencia de actualización
Formatos de entrada recomendados para endpoints
Documentación del dataset: diccionario de datos
Práctica: preparar un dataset desde Power BI para entrenamiento
Tema 3: Introducción a Azure Machine Learning Studio
¿Qué es Azure ML Studio y qué lo hace único?
Tipos de modelos y entornos de trabajo
Experimentos automáticos vs personalizados
Exploración del entorno visual: designer, notebooks, endpoints
Conceptos clave: dataset, pipeline, compute, model
Creación de workspace ML en Azure
Recursos y servicios asociados al entorno ML
Gestión de costes y optimización en Azure ML
Seguridad, permisos y control de acceso por rol
Práctica: crear workspace y entorno de computación
Tema 4: Entrenamiento y validación de modelos desde Azure ML
Diseño de pipelines desde Designer (sin código)
Carga y partición del dataset
Selección de algoritmos: regresión, clasificación, clustering
Entrenamiento automático (AutoML)
Evaluación del modelo (MSE, Accuracy, AUC)
Comparativa entre modelos y selección óptima
Exportación del modelo entrenado
Registro de experimentos y métricas
Versionado de modelos y reutilización
Práctica: entrenar modelo de predicción de ventas desde dataset de Power BI
Tema 5: Publicación de modelos como servicios web
¿Qué es un endpoint y cómo funciona?
Requisitos para la publicación del modelo
Preparación del modelo serializado (joblib, pickle)
Creación de entorno de inferencia (inference environment)
Testeo del endpoint desde Azure Studio
Input/output schema: definición y validación
Seguridad del endpoint: clave y token de acceso
Control de consumo y escalabilidad
Versión y actualización del modelo desplegado
Práctica: publicar un modelo como REST API funcional
Tema 6: Conexión desde Power BI a un endpoint REST de Azure ML
Métodos de conexión en Power BI: Power Query Web.Contents
Estructura del cuerpo POST para enviar datos al endpoint
Transformación de registros en formato JSON
Llamada dinámica a modelo con múltiples filas
Autenticación con token o API key
Deserialización de resultados JSON
Control de errores y validación de respuesta
Optimización del tiempo de respuesta (buffering)
Limitaciones en número de filas por llamada
Práctica: conectar informe a modelo predictivo para mostrar score
Tema 7: Visualización de predicciones en Power BI
Creación de columnas con resultados predictivos
Unión entre datos reales y datos inferidos
Condicionales y formato dinámico en visuales
Uso de tarjetas para valores estimados
Integración de predicción en gráficos de evolución temporal
Mapas de calor y scoring por segmento
Tablas comparativas entre real y estimado
Exportación de informe con valores inferidos
Detección de casos atípicos por predicción
Práctica: visual predictivo de abandono de cliente
Tema 8: Reentrenamiento y actualización del modelo desde Azure ML
¿Cuándo es necesario reentrenar?
Automatización del pipeline con nuevos datos
Trigger programado o manual desde Azure ML
Validación de mejora del modelo vs anterior
Reemplazo del endpoint productivo
Testing y rollback a versión previa
Monitoreo de resultados y drift del modelo
Reentrenamiento con datos exportados desde Power BI
Buenas prácticas para mantenimiento de modelos
Práctica: reentrenar con nuevo CSV y evaluar resultados
Tema 9: Integración con Power Automate y procesos empresariales
Desencadenar predicciones con eventos de negocio
Automatizar procesos: alertas, emails, reportes
Enviar resultados predictivos a SharePoint, Excel, SQL
Triggers de Power BI + Azure ML
Generación de informes bajo demanda
Automatización del scoring por lotes
Control de flujo de datos confidenciales
Flujo ejemplo: predicción + alerta de riesgo comercial
Limitaciones de latencia vs lotes masivos
Práctica: Power Automate que genera informe con predicción semanal
Tema 10: Evaluación del impacto de los modelos predictivos
Métricas clave de negocio: ROI, ahorro, anticipación
A/B testing de informes con/sin predicción
Seguimiento del éxito del modelo desde Power BI
Comparación de decisiones con y sin IA
Análisis de confiabilidad de predicciones
Feedback de usuarios sobre precisión y utilidad
Visualización de desviaciones en informes
Segmentación de modelos por región o tipo de cliente
Documentación de mejoras obtenidas
Práctica: informe final de impacto de predicción en dashboard financiero
Tema 11: Seguridad, permisos y control de acceso
Seguridad en el uso de servicios ML
Control de tokens, API Keys y escudos perimetrales
Control de usuarios y workspaces compartidos
Limitación de acceso por rol (Power BI y Azure ML)
Acceso restringido a endpoints REST
Gestión de costes por usuario o servicio
Seguimiento de actividad desde Azure
Enmascaramiento de datos sensibles
Cumplimiento de GDPR y políticas internas
Práctica: checklist de seguridad para entorno Power BI + Azure ML
Tema 12: Modelos preentrenados y opciones sin código
Azure ML Designer como alternativa sin código
Azure AI Gallery y modelos públicos reutilizables
Modelos listos para usar: predicción de abandono, churn, ingresos
Personalización de modelos precargados
Publicación inmediata de modelo preconfigurado
Integración desde Power BI con mínimo esfuerzo
Reducción de tiempo de desarrollo
Casos de uso comunes listos en Azure ML Marketplace
Limitaciones y adaptación a casos específicos
Práctica: uso de modelo preentrenado de clasificación
Tema 13: Automatización del ciclo de inferencia y actualización
Pipeline completo: Power BI → Azure ML → Power BI
Automatización del envío y recogida de datos
PowerShell, Logic Apps o funciones Azure para procesamiento
Scheduling con triggers externos o internos
Control de errores y logs automáticos
Escalabilidad de inferencia por lotes
Reentrenamiento automático al detectar drift
Envío de inferencias a servicios externos o APIs
Flujo completo de IA embebida en el ciclo BI
Práctica: automatizar predicciones cada semana desde Power BI
Tema 14: Buenas prácticas y arquitectura recomendada
Topología recomendada para uso productivo
Aislamiento de entornos de desarrollo y producción
Naming conventions para endpoints y modelos
Documentación y versionado de modelos ML
Gestión de dependencias Python en entorno Azure
Monitoreo y logging profesional
Separación de responsabilidades entre roles
Políticas de gobernanza de modelos predictivos
Uso de etiquetas para clasificación de modelos
Práctica: diseñar arquitectura completa para informes predictivos
Tema 15: Proyecto final: Dashboard predictivo profesional con Azure ML + Power BI
Definición del caso de uso (ej. scoring de riesgo, predicción de demanda)
Preparación del dataset y carga en Azure ML
Entrenamiento del modelo y publicación como endpoint REST
Conexión desde Power BI y transformación JSON
Visualización de predicciones integradas en gráficos
Reentrenamiento automatizado y control de calidad
Documentación del flujo completo
Evaluación del impacto del modelo
Presentación del dashboard y funcionalidad IA
Entrega final y checklist técnico
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Azure ML para Informes de Power BI en su día a día
Analistas de Datos
Buscan incorporar modelos predictivos para mejorar sus análisis empresariales.
BI Developers
Quieren integrar capacidades de machine learning en sus dashboards de Power BI.
Responsables de Reporting
Desean potenciar la toma de decisiones estratégicas con IA predictiva avanzada.
Power BI Leads
Necesitan explorar herramientas de Azure ML para enriquecer sus informes.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Azure ML para Informes de Power BI
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso permite integrar modelos predictivos en tus informes de Power BI, mejorando la precisión en la toma de decisiones y capacitando a tus equipos para anticiparse a las necesidades del mercado con datos avanzados.
Sí, este curso es 100% bonificable mediante FUNDAE. También ofrecemos la gestión del proceso de bonificación, aplicando un 10% adicional más IVA al coste, bonificable según los créditos de FUNDAE.
El curso se imparte mediante Aula Virtual Personalizada a través de Zoom, ofreciendo flexibilidad y acceso a las grabaciones para que tus equipos puedan realizar la formación a su ritmo y revisar el contenido según sus necesidades.
La formación se diseña teniendo en cuenta el sector y las necesidades específicas de cada organización. Los participantes pueden trabajar con sus propios datos y casos de uso para maximizar la relevancia y aplicabilidad del aprendizaje.
La inscripción se realiza completando los formularios disponibles en nuestra página web. Es importante proporcionar toda la información necesaria para facilitar un proceso de inscripción eficiente y activar la opción de bonificación si aplica.
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El curso se imparte mediante Aula Virtual Personalizada a través de Zoom, ofreciendo flexibilidad y acceso a las grabaciones para que tus equipos puedan realizar la formación a su ritmo y revisar el contenido según sus necesidades.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
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