Bienvenidos al tutorial de las principales funciones DAX de Power BI. En este tutorial, exploraremos las funciones del lenguaje DAX más importantes que te permitirán realizar análisis y cálculos avanzados en tus datos dentro de Power BI.
Antes de sumergirnos en las funciones DAX, es recomendable tener una comprensión básica de Power BI. Si eres nuevo, te recomendamos que consultes nuestro tutorial de iniciación en Power bi, donde aprenderás los conceptos fundamentales y cómo comenzar a utilizar esta herramienta de visualización y análisis de datos. Además, si deseas llevar tus habilidades en Power BI al siguiente nivel, te invitamos a explorar nuestro curso de Power BI, donde aprenderás no solo las funciones DAX, sino también otras técnicas avanzadas.
El lenguaje DAX (Data Analysis Expressions) es un lenguaje de fórmulas utilizado en Power BI para realizar cálculos y manipular datos. Es especialmente útil cuando se trabaja con modelos de datos relacionales y se requiere realizar operaciones de agregación, filtrado y cálculos complejos.
DAX proporciona una amplia gama de funciones que permiten realizar diversas tareas de análisis de datos de manera eficiente. En este tutorial, nos enfocaremos en las principales funciones utilizadas en Power BI.
Las funciones de agregación en Power BI nos permiten realizar cálculos sobre un conjunto de datos para obtener resultados agregados. A continuación, veremos tres de las funciones de agregación más utilizadas en Power BI: SUMX
, AVERAGE
, MAX
y MIN
.
La función SUMX
se utiliza para sumarizar datos en Power BI. Permite sumar los valores de una columna específica, considerando también una expresión o medida que define cómo se deben agregar los datos. A continuación, se muestra la sintaxis básica de la función SUMX
:
tabla
: Especifica la tabla o tabla virtual sobre la cual se realizará la sumarización.expresión
: Especifica la columna o medida que se sumará.Veamos un ejemplo práctico. Supongamos que tenemos una tabla llamada "Ventas" con las columnas "Producto" y "Cantidad". Si queremos obtener la suma total de la cantidad de productos vendidos, podemos utilizar la función SUMX
de la siguiente manera:
En este caso, la función SUMX
suma los valores de la columna "Cantidad" de la tabla "Ventas", obteniendo así el total de ventas.
La función AVERAGE
se utiliza para calcular promedios en Power BI. Permite obtener el promedio de los valores de una columna específica. La sintaxis básica de la función AVERAGE
es la siguiente:
tabla
: Especifica la tabla que contiene la columna de la cual se calculará el promedio.columna
: Especifica la columna sobre la cual se realizará el cálculo del promedio.Veamos un ejemplo. Supongamos que tenemos una tabla llamada "Ventas" con las columnas "Producto" y "Importe". Si queremos calcular el promedio de los importes de venta, podemos utilizar la función AVERAGE
de la siguiente manera:
En este caso, la función AVERAGE
calcula el promedio de los valores de la columna "Importe" de la tabla "Ventas".
AVERAGEX, por su parte, realiza un cálculo similar al de SUMX pero para el promedio. Esto es, recorre cada fila de una tabla, aplica una expresión y luego calcula el promedio de todos estos resultados. Su uso sería AVERAGEX(Tabla, Expresión).
Las funciones MAX
y MIN
se utilizan para encontrar los valores máximo y mínimo, respectivamente, en Power BI. Estas funciones son útiles para identificar los registros destacados en un conjunto de datos. A continuación, se muestra la sintaxis básica de ambas funciones:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para comprender cómo se utilizan:
Supongamos que tienes una tabla llamada "Ventas" con una columna "Importe" que representa el importe de cada venta
. Puedes utilizar la función MAX para encontrar el importe máximo registrado en la siguiente forma:
En este caso, la función MAX buscará el valor máximo en la columna "Importe" de la tabla "Ventas".
Del mismo modo, si deseas encontrar el importe mínimo registrado, puedes utilizar la función MIN de la siguiente manera:
Esto te dará el valor mínimo de la columna "Importe" en la tabla "Ventas".
Estas funciones son especialmente útiles cuando necesitas identificar los valores extremos de una determinada métrica, como el máximo y mínimo importe de ventas.
En Power BI, las funciones de filtrado te permiten reducir el conjunto de datos según criterios específicos. Esto es útil cuando deseas enfocarte en subconjuntos específicos de tus datos para el análisis. A continuación, exploraremos dos funciones de filtrado comunes en Power BI.
La función FILTER se utiliza para filtrar datos en Power BI. Permite seleccionar filas de una tabla que cumplan ciertas condiciones. La sintaxis básica de la función FILTER es la siguiente:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para ilustrar su uso:
Supongamos que tienes una tabla llamada "Ventas" con las columnas "Producto" y "Cantidad" que representan los productos vendidos y las cantidades correspondientes. Puedes utilizar la función FILTER para filtrar las filas de ventas donde la cantidad sea mayor que 100 de la siguiente manera:
En este caso, la función FILTER seleccionará únicamente las filas de la tabla "Ventas" que cumplan la condición especificada, es decir, donde la cantidad sea mayor que 100.
ALL es una función poderosa que elimina todos los filtros aplicados a una columna o tabla. Esto es crucial cuando queremos realizar cálculos o análisis que requieren considerar el conjunto completo de datos, sin las restricciones impuestas por los filtros actuales de visualización o contexto.
Por ejemplo, para calcular el porcentaje que representan las ventas de un producto sobre el total, necesitaríamos usar ALL para asegurarnos de que el denominador de nuestra operación considere todas las ventas, y no solo aquellas visibles bajo el filtro actual.
La función RELATED es indispensable cuando trabajamos con modelos de datos que incluyen relaciones entre tablas. Nos permite acceder a los valores de una columna relacionada desde otra tabla, facilitando la creación de nuevas columnas calculadas que cruzan información entre tablas.
Utilizar RELATED nos permite, por ejemplo, traer el nombre de un producto a la tabla de ventas, uniendo así la información de producto con sus ventas correspondientes sin necesidad de complejas operaciones de fusión de tablas.
La función DISTINCT se utiliza para obtener valores únicos en Power BI. Permite extraer los valores únicos de una columna en una tabla. La sintaxis básica de la función DISTINCT es la siguiente:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para entender mejor su funcionamiento:
Supongamos que tienes una tabla llamada "Productos" con una columna "Categoría" que contiene diferentes categorías de productos. Puedes utilizar la función DISTINCT para obtener todas las categorías únicas de la siguiente manera:
En este caso, la función DISTINCT extraerá los valores únicos de la columna "Categoría" en la tabla "Productos", proporcionándote una lista de todas las categorías sin duplicados.
CALCULATE es, posiblemente, la función más potente en el arsenal de DAX. Nos permite modificar el contexto de filtro de una fórmula, algo esencial para realizar cálculos complejos como totales acumulados o comparaciones de tiempo. La estructura:
Esta función nos ofrece una flexibilidad increíble, permitiéndonos ajustar nuestro análisis exactamente a nuestras necesidades. Un ejemplo práctico sería calcular las ventas totales, pero solo para un producto específico:
Estas funciones de filtrado son fundamentales para refinar tus datos y enfocarte en subconjuntos específicos que son relevantes para tu análisis en Power BI.
La función LOOKUPVALUE se utiliza para realizar búsquedas en Power BI. Permite buscar un valor específico en una columna y devolver otro valor relacionado en una columna diferente. La sintaxis básica de la función LOOKUPVALUE es la siguiente:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para entender mejor su funcionamiento:
Supongamos que tienes una tabla llamada "Productos" con las columnas "Producto" y "Precio" que representan los productos y sus precios correspondientes. Puedes utilizar la función LOOKUPVALUE para buscar el precio de un producto específico en base a su nombre de la siguiente manera:
En este caso, la función LOOKUPVALUE buscará el valor "ProductoX" en la columna "Producto" de la tabla "Productos" y devolverá el valor correspondiente en la columna "Precio".
Dominar estas funciones de búsqueda y filtro abre nuevas dimensiones en el análisis de datos con Power BI, permitiéndonos tanto aislar segmentos específicos de datos para análisis detallados, como realizar cálculos globales que requieren una visión completa del conjunto de datos, independientemente de los filtros aplicados.
En Power BI, las funciones de tiempo te permiten realizar cálculos y análisis relacionados con fechas y periodos de tiempo. Estas funciones son especialmente útiles cuando trabajas con conjuntos de datos que contienen información temporal. A continuación, exploraremos dos funciones de tiempo comunes en Power BI.
La función DATE se utiliza para calcular fechas en Power BI. Permite combinar valores numéricos que representan el año, mes y día para crear una fecha. La sintaxis básica de la función DATE es la siguiente:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para ilustrar su uso:
Supongamos que tienes una tabla llamada "Ventas" con las columnas "Año", "Mes" y "Día", que representan la fecha de cada venta. Puedes utilizar la función DATE para combinar estos valores y obtener la fecha completa de la venta de la siguiente manera:
En este caso, la función DATE toma los valores de las columnas "Año", "Mes" y "Día" en la tabla "Ventas" y los combina para obtener la fecha completa de cada venta.
Las funciones DATESYTD, DATESQTD y DATESMTD se utilizan para calcular periodos de tiempo en Power BI. Estas funciones te permiten obtener un conjunto de fechas que representan el año hasta la fecha (YTD), el trimestre hasta la fecha (QTD) y el mes hasta la fecha (MTD), respectivamente. La sintaxis básica de estas funciones es la siguiente:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para comprender cómo se utilizan:
Supongamos que tienes una medida llamada "Ventas" que representa las ventas acumuladas hasta una fecha determinada. Puedes utilizar la función DATESYTD para calcular las ventas acumuladas durante el año hasta la fecha actual de la siguiente manera:
En este caso, la función DATESYTD se utiliza dentro de la función CALCULATE para filtrar las ventas en el rango de fechas desde el inicio del año hasta la fecha actual.
De manera similar, puedes utilizar las funciones DATESQTD y DATESMTD para calcular las ventas acumuladas hasta el trimestre y el mes actual, respectivamente.
La función EOMONTH se convierte en una herramienta invaluable cuando nuestro análisis requiere conocer el último día de un mes. Esta función no solo facilita el cálculo de periodos mensuales cerrados sino que también es útil para ajustar fechas de vencimiento o para periodos de facturación.
Por ejemplo, para calcular la fecha de cierre del mes siguiente a una fecha dada, EOMONTH ofrece una solución directa y eficiente.
La función DATEADD es particularmente poderosa para realizar análisis comparativos a lo largo del tiempo, permitiéndonos añadir o sustraer un número específico de unidades de tiempo (días, meses, años) a una fecha dada. Esto es esencial para cálculos de crecimiento año a año, comparaciones mes a mes, o incluso para ajustar fechas en proyecciones futuras.
Usar DATEADD nos permite, por ejemplo, comparar las ventas de este mes con las del mes anterior de manera simple y efectiva.
Dominar estas funciones de fecha y hora en DAX nos abre un mundo de posibilidades para el análisis de datos temporales, permitiéndonos explorar tendencias, realizar comparaciones temporales y ajustar fechas para cumplir con los requisitos de nuestros análisis de manera precisa. Con estas herramientas, podemos manejar escenarios complejos que involucran el tiempo de manera intuitiva y eficaz.
Las funciones financieras DAX permiten realizar cálculos complejos relacionados con flujos de efectivo, inversiones y financiamiento, facilitando la toma de decisiones basadas en datos. Entre las funciones más relevantes en este ámbito se encuentran NPV (Valor Presente Neto) e IRR (Tasa Interna de Retorno), herramientas esenciales para cualquier analista financiero.
La función NPV calcula el Valor Presente Neto de una serie de flujos de caja futuros, basándose en una tasa de descuento. Esta función es fundamental para evaluar la viabilidad de proyectos de inversión, permitiéndonos entender el valor actual de futuros retornos económicos.
Aplicar NPV en Power BI nos ayuda a filtrar y priorizar inversiones, considerando el valor del dinero en el tiempo y asegurando que nos enfocamos en proyectos que realmente añaden valor a la organización a largo plazo.
La función IRR determina la Tasa Interna de Retorno para una serie de flujos de caja, que es la tasa de descuento en la cual el valor presente neto de todos los flujos de caja (tanto positivos como negativos) de una inversión es igual a cero. Esta medida es ampliamente utilizada para evaluar la rentabilidad de posibles inversiones.
Utilizar IRR nos permite comparar la rentabilidad de diferentes proyectos o inversiones en términos porcentuales, facilitando decisiones basadas en comparaciones directas, incluso cuando los montos de inversión y los horizontes temporales difieren.
Dominar las funciones financieras en DAX abre un abanico de posibilidades para análisis financieros sofisticados dentro de Power BI. Permiten no solo realizar evaluaciones financieras estándar, sino también integrar estos cálculos en modelos de datos más complejos y dashboards interactivos.
Las funciones de información en DAX son herramientas esenciales que nos permiten evaluar la naturaleza de los datos con los que trabajamos en Power BI. Pueden ayudarnos a identificar y manejar valores faltantes o errores dentro de nuestros modelos de datos, asegurando así la calidad y la precisión de nuestros análisis. Entre estas funciones, ISBLANK e ISERROR son particularmente útiles para el manejo de excepciones y la limpieza de datos.
La función ISBLANK verifica si un valor es nulo o no. Esto es crucial cuando trabajamos con grandes conjuntos de datos y necesitamos asegurarnos de que nuestras operaciones y cálculos solo se realicen con datos completos y válidos.
Por ejemplo, al calcular el promedio de una columna, podríamos querer excluir aquellos registros que no tienen valor. ISBLANK nos permite identificar y manejar estos casos de manera efectiva, evitando así distorsiones en nuestros resultados.
Por otro lado, ISERROR nos ayuda a identificar errores en las expresiones DAX. Esto es especialmente útil cuando realizamos cálculos complejos que pueden fallar bajo ciertas condiciones. Capturar estos errores y manejarlos adecuadamente es vital para mantener la integridad de nuestros informes y dashboards.
Implementar ISERROR en nuestros modelos nos permite, por ejemplo, reemplazar valores de error con alternativas neutras o informativas, asegurando que la experiencia del usuario final sea coherente y libre de interrupciones inesperadas.
La utilización de funciones de información en DAX no solo mejora la calidad de nuestros modelos de datos en Power BI, sino que también enriquece la experiencia analítica al proporcionar un mayor control sobre cómo se presentan y se manejan los datos. Al emplear ISBLANK e ISERROR, podemos diseñar soluciones más robustas y resilientes que resisten eficazmente las imperfecciones y las complejidades inherentes a cualquier conjunto de datos.
El manejo efectivo de texto es un componente crucial del análisis de datos en Power BI, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados. DAX ofrece una serie de funciones de manejo de texto que nos permiten manipular y transformar texto de maneras que mejoran la limpieza, interpretación, y presentación de nuestros datos. Veamos algunas de las funciones más importantes: FORMAT, CONCATENATE, LOWER, UPPER, TRIM, LEFT, y RIGHT.
FORMAT transforma valores numéricos o de fecha/hora a formato de texto, permitiéndonos personalizar su presentación según nuestras necesidades, su sintaxis es:
Esta función es esencial para crear etiquetas o textos que sean fácilmente interpretables por el usuario final.
CONCATENATE une dos o más cadenas de texto en una sola, su sintaxis es la siguiente:
Esta función es fundamental cuando necesitamos combinar información de múltiples columnas o fuentes en un único campo de texto.
LOWER convierte todo el texto a minúsculas, su sintaxis es:
Mientras que UPPER hace lo contrario, convirtiendo todo a mayúsculas
Estas funciones son útiles para normalizar datos de texto para comparaciones o agrupaciones.
TRIM elimina espacios extra al inicio y al final de una cadena de texto, su sintaxis es:
Esta función es crucial para la limpieza de datos y la eliminación de errores derivados de espacios no deseados.
LEFT nos permite extraer un número específico de caracteres desde el comienzo de una cadena de texto:
y **RIGHT hace lo mismo pero desde el final de la cadena**:
Estas funciones son especialmente útiles para descomponer cadenas de texto en componentes más pequeños, como extraer códigos o fechas específicas de un texto más largo.
En Power BI, las funciones lógicas te permiten realizar evaluaciones condicionales y realizar búsquedas en tus datos. Estas funciones son especialmente útiles cuando necesitas realizar cálculos o encontrar valores específicos basados en condiciones o criterios específicos. A continuación, exploraremos dos funciones lógicas comunes en Power BI.
La función IF se utiliza para evaluar condiciones en Power BI. Permite realizar una evaluación condicional y devolver un valor específico según el resultado de la evaluación. La sintaxis básica de la función IF es la siguiente:
Donde:
Aquí tienes un ejemplo para ilustrar su uso:
Supongamos que tienes una medida llamada "EstadoVenta" que representa el estado de una venta (Aprobada o Rechazada) basado en el importe. Puedes utilizar la función IF para evaluar si el importe de la venta es mayor o igual a $1000 y asignar el estado correspondiente de la siguiente manera:
En este caso, la función IF evalúa si el importe de la venta es mayor o igual a $1000. Si es verdadero, devuelve el valor "Aprobada"; de lo contrario, devuelve el valor "Rechazada".
La función AND se utiliza para comprobar si múltiples condiciones son verdaderas al mismo tiempo. Es útil para situaciones en las que necesitamos que se cumplan varias condiciones antes de tomar una decisión en nuestro cálculo.
Imagina que queremos identificar ventas que son tanto de alto valor como recientes; AND nos permite combinar estas condiciones en una única expresión lógica.
La función OR nos permite pasar una prueba si al menos una de varias condiciones es verdadera. Es especialmente útil cuando nuestros criterios son flexibles o cuando queremos incluir múltiples escenarios.
Utilizar OR nos facilita, por ejemplo, señalar los datos que corresponden a múltiples categorías de interés, como productos que son populares en ventas o altamente valorados.
La función NOT invierte el resultado de una condición. Esta función es crucial cuando queremos excluir ciertos datos de nuestro análisis.
Por ejemplo, para excluir categorías específicas de un reporte, NOT puede ser utilizado para crear una condición que filtre efectivamente estos datos.
Las funciones AND, OR y NOT juntas, ofrecen una flexibilidad notable en la definición de nuestras lógicas condicionales.
La función SWITCH es particularmente útil cuando tenemos múltiples condiciones o casos para evaluar, actuando como una alternativa más eficiente a una serie de declaraciones IF anidadas. La sintaxis es:
Donde expresión es evaluada contra una lista de valores, y se devuelve el resultado correspondiente al primer valor coincidente. Por ejemplo, para evaluar el rendimiento de las ventas por categoría, podríamos usar SWITCH para asignar una calificación a cada una basada en su nombre.
Las funciones lógicas en DAX son esenciales para construir expresiones condicionales complejas que adaptan nuestros modelos de datos en Power BI a las necesidades analíticas específicas.
Las funciones matemáticas y trigonométricas en DAX nos permiten desde redondear valores hasta realizar operaciones matemáticas complejas necesarias para el análisis de datos. Entre las más importantes en este ámbito se encuentran ROUND, INT y SQRT.
La función ROUND permite redondear un número a un número específico de decimales. Esto es especialmente útil cuando trabajamos con datos financieros o cualquier otro tipo de dato donde la precisión decimal es importante pero queremos limitar la cantidad de dígitos después del punto decimal para simplificar la visualización o el análisis.
Por ejemplo, si queremos redondear los ingresos a dos decimales, ROUND nos permite hacerlo de manera sencilla y eficaz.
La función INT se utiliza para obtener la parte entera de un número, descartando cualquier fracción. Es útil en situaciones donde solo nos interesan los valores enteros, como contar artículos o personas, y necesitamos eliminar cualquier decimal que no tenga sentido en el contexto de nuestro análisis.
Podemos aplicar INT para asegurarnos de que ciertos cálculos o comparaciones se realicen únicamente con la parte entera de los valores involucrados.
La función SQRT calcula la raíz cuadrada de un número, ofreciendo una herramienta esencial para una amplia gama de cálculos matemáticos y estadísticos.
La función SQRT puede ser especialmente útil cuando necesitamos calcular la desviación estándar o cuando realizamos ajustes basados en la varianza de un conjunto de datos.
Dominar estas funciones matemáticas y trigonométricas en DAX abre un mundo de posibilidades para el análisis de datos en Power BI, desde la preparación y limpieza de datos hasta la realización de cálculos avanzados.
Las funciones estadísticas en DAX nos permiten contar, sumar, promediar, y realizar todo tipo de operaciones estadísticas para extraer insights. Entre estas funciones, COUNT, COUNTROWS, y RANKX son particularmente poderosas para desentrañar las tendencias y patrones en nuestros datos.
La función COUNT se utiliza para contar el número de valores en una columna que no son ni BLANK ni texto, lo que la hace ideal para entender la dimensión de nuestros conjuntos de datos numéricos.
Esta función es increíblemente útil cuando queremos obtener un recuento rápido de elementos no vacíos y numéricos, por ejemplo, el número total de ventas registradas en una tabla.
Por otro lado, COUNTROWS cuenta el número total de filas en una tabla, independientemente del contenido de estas. Esta función es vital para medir el volumen de datos con el que estamos trabajando.
Usar COUNTROWS nos ayuda a entender el tamaño de nuestro conjunto de datos, proporcionando un indicador claro de la cantidad de registros que debemos analizar.
Finalmente, RANKX es una función avanzada que nos permite clasificar o asignar un rango a los elementos de un conjunto de datos basado en una expresión, ya sea en orden ascendente o descendente. Esto es crucial para identificar liderazgos o posiciones relativas dentro de nuestros datos.
RANKX puede ser utilizado, por ejemplo, para clasificar productos o servicios basándose en ventas o cualquier otro indicador de rendimiento, permitiéndonos identificar rápidamente los más y los menos exitosos.
El dominio de estas funciones estadísticas en DAX nos empodera para realizar análisis más profundos y ricos en insights.
Las funciones de manipulación de tablas en DAX son cruciales para transformar y preparar datos en Power BI, permitiéndonos crear tablas derivadas que se ajusten mejor a nuestras necesidades analíticas. Estas funciones ofrecen una flexibilidad increíble para agregar, resumir o seleccionar columnas específicas de nuestros datos. Entre las más útiles se encuentran ADDCOLUMNS, SUMMARIZE, y SELECTCOLUMNS.
ADDCOLUMNS es una función poderosa que nos permite agregar nuevas columnas calculadas a una tabla existente. Esto es particularmente útil cuando necesitamos enriquecer nuestros datos con información adicional derivada o calculada directamente dentro de nuestro modelo.
Por ejemplo, si queremos agregar una columna que muestre el IVA de cada venta, ADDCOLUMNS nos permite hacer esto de forma eficiente sin alterar la tabla original.
SUMMARIZE nos permite crear tablas resumen a partir de una o más tablas, especificando las columnas que queremos incluir y, opcionalmente, agregando nuevas columnas calculadas. Esta función es esencial para la creación de tablas resumen que agrupan datos según una o varias dimensiones.
Utilizar SUMMARIZE facilita, por ejemplo, la creación de un resumen de ventas por producto y región, ofreciendo una vista consolidada y clara de los datos.
La función SELECTCOLUMNS permite seleccionar columnas específicas de una tabla, creando una nueva tabla solo con la información seleccionada. Esto es muy útil para simplificar nuestros modelos de datos, enfocándonos solo en la información relevante para nuestro análisis.
Si necesitamos crear una vista simplificada de nuestros datos que solo incluya, por ejemplo, el nombre del producto y las unidades vendidas, SELECTCOLUMNS es la herramienta perfecta para ello.
Dominar estas funciones de manipulación de tablas en DAX nos permite no solo personalizar nuestros datos para adaptarlos a necesidades específicas de análisis sino también mejorar la eficiencia y claridad de nuestros modelos en Power BI.
Dominar las funciones DAX, de agregación, de filtrado, de tiempo, lógicas... en Power BI, te permitirá aprovechar al máximo esta poderosa herramienta de análisis de datos. El conocimiento de estas funciones te proporcionará las habilidades necesarias para realizar cálculos avanzados, realizar análisis específicos y obtener información valiosa de tus datos.
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