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Objetivo y metodología del programa

Objetivos

Es una realidad que los Departamentos de RRHH tienen que empezar a ser estratégicos dentro de las empresas. La mayoría de las ocasiones, tratamos de dar explicaciones que no dejan de ser “subjetivas” y poco fundamentadas en números. A través de este curso, pretendemos, con el uso de Power BI como herramienta avanzada de análisis, aprender a cuantificar toda la información que se derivan de la definición y puesta en marcha de los diferentes procesos y políticas implantadas.

Los objetivos específicos de este curso son:

  • Aprender a manejar las fórmulas y funciones DAX de la herramienta.
  • Aprender a generarse cuadros de mando avanzados, realizando informes cuantitativos de los procesos.
  • Gestionar la información y realizar análisis de datos y toma de decisiones.

Metodología

Metodología “learning by doing“, aprenderás realizando múltiples dashboard que verás en los vídeos. 20 semanas  de curso tutorizado. Videos resumen que podrás descargarte con los aspectos fundamentales de BI. Aprenderás a implantar tu propio dashboard en tu organización.

HR Analytics con Power BI
Duración: 50 horas
Modalidad: Telepresencial
Precio: 490€

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Si tienes alguna duda ponte en contacto con nosotras

Docente

Experto Certificado Microsoft Power BI y Excel. Experto en RRHH, Excel, Power BI

Formador

Formador y consultor, experto en RRHH, Data Analytics, Excel y Power BI. Certificado Microsoft BI Reporting (Power BI & Excel BI), programa intensivo en Data Science & Big Data. Máster en Dirección Económico-Financiera, MBA Executive, coach certificado ICF (International Coach Federation), máster universitario en Educación y Nuevas Tecnologías, licenciado en Psicología.

Temario

Primera parte (de 0 a nivel intermedio):

*Importante: Power BI Service requiere de cuenta email de empresa.

  • Introducción a Power BI y movimientos básicos:
    • Descarga gratuita Desktop, Service y App. Diferentes licencias.
    • Interfaz de Power BI Desktop. Resumen general.
    • Interfaz de Power BI Service.
    • Ejemplo de trabajo básico con Power BI Desktop, Service y Mobile.
  • Power BI Desktop (extracción, transformación y visualización):
    • Power BI permite extraer datos SQL, Azure, SAP, Oracle, HDFS, Facebook, PDF, Web, Google Analytics, Amazon…
    • Extracción: conexión a bases de datos, ficheros y carpetas.
    • Extracción a bases de datos, ficheros y carpetas, Excel, Sharepoint, carpeta, PDF, SQL, Power BI, bases de datos en la nube, Azure de Microsoft, Google Analytics, Exchange, página web…
  • Transformación 1: Transformaciones básicas. Power Query.
    • Transformaciones básicas. Creación de grupos de query.
    • Usar primera fila, filtros, separar columnas, duplicar columnas.
    • Cambio de tipos de datos, reordenar columnas, limpieza de datos.
    • Calidad de columnas, incluir datos, encontrar errores y reemplazar.
    • Empezando a trabajar con fechas.
    • Combinar tablas y combinar con web. Anexar tablas.
    • Conexión entre tablas (tablas de hechos y tablas de dimensiones).
    • Ejemplo resumen de carga, trasformación, calendario, conexiones y creación de primeros indicadores en Power BI.
  • Transformación 2: Modelado de datos y funciones DAX.
    • Introducción a las funciones DAX. M Versus DAX.
    • Columnas calculadas Vs medidas. Medidas implícitas y explicitas.
  • Funciones DAX:
    • Agregadas:  sum, min, max, count, distintcount.
    • Fecha: calendar, calandarauto, datediff, edate, eomonth, startofmonth, endofmonth, date, month, year, day.
    • Texto: unichar, concatenate, format, lower, upper, len, trim, find, left…
    • Lógicas: if, switch, iferror, blank.
    • Ejemplo de análisis de ventas de comerciales.
    • De relación: related.
    • Funciones X:  sumx, countx, maxx, averagex.
    • Filtro: calculate, filter, all, filter, relatedtable.
    • Ejemplo calculo brecha salarial y calculo de ratio ventas (18 Min).
    • Inteligencia de tiempo: totalytd, totalqtd, totalmtd, sameperiodlastayear, dateadd, datesinperiod, datesbetween.
    • Medidas rápidas.
    • Clasificación estrellas, medias categoría, incrementos anuales…
    • Jerarquías.
  • Visualización de datos:
    • Concepto general de las visualizaciones.
    • Formato de gráficos, tipos de gráficos.
    • Mapas, medidor y KPI.
    • Formato condicional en matrices.
    • Filtros de página, segmentador de datos y fechas.
    • Interacciones entre gráficos.
  • Dahsboard de RRHH (46 indicadores):
    • 18 KPIs generales de plantilla:
      • Headcount mensual total, media de empleados últimos 12 meses por departamento.
      • Distribución de plantilla por sexo, edad, contrato, categoría profesional… Posición de delegaciones en mapa de España.
      • Media edad, media antigüedad, media salarial, mediana, igualdad salarial entre hombres y mujeres.
      • Altas hasta la fecha, bajas hasta la fecha (todos ellos desglosado por categoría, departamento y delegación…)
    • 10 KPIs de engagement:
      • Rotación, absentismo, clima: rotación últimos 12 meses, rotación talento.
      • % de pérdida de talento, ratio absentismo laboral…
    • 7 KPIs de capacitación:
      • Horas de formación comparado con años anteriores, media móvil de horas de formación, costes por empleado.
      • Horas de formación por empleado, media de satisfacción de formación, costes por proveedores, acciones mensuales…
    • 11 KPIs de atracción de talento:
      • Nº de peticiones (mes), Nº de puestos cerrados (mes), Nº de puestos cubiertos persona/mes.
      • Calidad de los procesos, tiempo medio de los procesos de selección, coste medio fuentes de reclutamiento.
      • Media de entrevistas por puesto, Nº de puestos por técnico, top 5 perfiles.
      • Ranking técnicos de RRHH, ranking fuentes de reclutamiento…
  • Compartir la información: PBIX, PDF, Power BI Service, PowerPoint, Excel, CSV.
  • Power BI Service:
    • Interfaz de Power BI Service.
    • Diferentes formas de compartir dashboard. Microsoft TEAMS.
  • Power BI Mobile App.

Segunda Parte: nivel profesional. Análisis detallados:

  • Power BI desktop (extracción, transformación y visualización):
    • Extracción: conexión a bases de datos, ficheros y carpetas.
    • Carga de modelo de datos (PowerQuery, PowerPivot, PowerView) de Excel.
    • Webscraping y nube de palabras.
    • Direct query y live connection en bases de datos. Implicaciones.
    • Gestión eficiente de datos. Modelos copo de nieve y estrella. Ocultar columnas y tablas.
  • Transformación 1: Transformaciones avanzadas:
    • Anular dinamización, rellenar y transformar datos de tablas para reporting.
    • Modificar pasos, agrupar por, duplicar hoja vs referencia, crear lista, incluir tablas.
    • Ejemplo práctico: comparativa de ventas vs incremento PIB por países.
    • Ejemplo práctico: estudio de salarios (equidad interna y externa).
    • Combinaciones: externa izquierda, externa derecha, anti izquierda, anti derecha.
    • Columna condicional, personalizada, índice y a partir de ejemplo.
    • Parámetros.
  • Transformación 2: modelado de datos avanzados:
    • Roles de seguridad.
    • Funciones DAX
      • Tablas calculadas: values, distinct, filter, calculatetable, summarize, summarizecolumns, addcolumns, ||, &&.
      • Ejemplo uso de tablas calculadas y medidas.
      • Relación: lookupvalue.
      • Ejemplo tablas calculadas + looupvalue. Detectar a los mejores clientes.
      • Otros: variables, naturalleftouterjoin, userelationship, rankx, topn.
      • Acumulados. Diferentes formas de cálculo.
      • Acumulados con tablas calculadas.
      • Acumulados con rankx y topn.
      • Pareto. Buscando a los comerciales estratégicos y ventas estratégicas.
      • Filtro: all, allselected, allexcept, hasonevalue.
      • Inteligencia de tiempo: parallelperiod vs dateadd vs previousmonth vs nextmonth.
      • Parámetro de hipótesis.
    • Visualización de datos avanzados:
      • Marketplace.
      • Preguntas y respuestas (Q&A).
      • Analizar en gráficos de barras.
      • Incluir / excluir / agrupar y jerarquías en gráficos.
      • Clustering (machine learning).
      • Líneas tendencia, previsiones (forecast).
      • Marcadores (bookmarks).
      • Obtención de detalles.
  • Power BI Service
    • Conclusiones rápidas, actualizaciones programadas.
    • Ventanas, preguntas y respuestas en panel.
    • Alertas, puertas de enlace, publicar web.
    • Portal de administración.
    • Apps, content pack.
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