POWER BI PARA FINANZAS – (8 HECSE CONAC)

Fecha de Inicio: 18 de abril de 2026

Duración: 20 Horas (8 HECSE CONAC)

Modalidad: Live Stream

Inversión: $3,250.00 + I.V.A.

Promoción: 

Hasta 20% de Descuento para Ex/alumnos RHCECAM

Hasta 20% de Descuento en la inscripción de dos o más personas

Hasta 10% de Descuento para público general.

CONOCE LOS PRINCIPALES TEMAS A DESARROLLAR.

Introducción a
Power BI

Qué es Business
Intelligence.

• Qué es POWER BI.
• POWER BI Desktop,
  PRO y SERVER
• Introducción a los
  casos de uso.
• Conceptos generales
  (P&L, Punto de Equilibrio)
• Flujo de caja.
  Presupuesto vs. Actual. Monitoreo de
• Inversiones

Conectar a fuentes
de datos con POWER BI Desktop

• Excel, CSV,
  Carpetas, TXT, SQL

Limpieza y
transformación de datos con Power Query

• Resolver errores de
  carga y Tipos de datos
• Manipulación de
  datos (Filter, ordenar, append,
• merge…), Cambiar
  formato

Modelado de datos

• Introducción a las
  bases de datos relacionales
• Relaciones y
  Jerarquías
• Optimizar el
  rendimiento del modelo
• Ajustar el modelo
  de datos
• Identificar
  problemas de rendimiento

Visualizaciones

• Introducción a las
  visualizaciones
• Tipos de
  visualizaciones estándar

Desarrollos por la
comunidad de PowerBI

Formatos y
jerarquías

Interacción en las
Visualizaciones

• Filtros Slicers.
• Bookmarks.
• Filtros de
  visualizaciones
• Manejo del tiempo
• Cálculos y medidas
• Medidas Calculadas

Columnas y tablas
calculadas.

• Funciones Dax
• Medidas y filtros

Integración con
otras herramientas y exportación de

datos

• Python, Excel, PDF o Power Point

Triny Del Olmo

Es una profesional de datos con más de 10 años de experiencia en Business Intelligence y Data Engineering. Ha trabajado en sectores como tecnología y telemática, desarrollando soluciones para áreas como finanzas, supply chain, ventas y telemetría.

Cuenta con un perfil técnico-analítico sólido, con dominio de herramientas como Python, SQL, PySpark, Power BI y Tableau. Actualmente se desempeña como Data Engineer en Data Services y cuenta con la certificación Databricks Professional Data Engineer.

Se distingue por su capacidad para construir soluciones de datos escalables y por traducir necesidades de negocio en implementaciones técnicas eficientes.