PL-300: Guía de estudio del analista de datos de Microsoft Power BI

Resumen del examen

• Certificación: Microsoft Power BI Data Analyst Associate
• Código de examen: PL-300
• Público objetivo: Analistas de datos que entregan información con Power BI
• Experiencia requerida: Competencia con Power Query y DAX

Habilidades medidas (a partir del 21 de abril de 2025)

1. Preparar los datos (25-30%)

Obtener o conectarse a datos

• Identificar y conectarse a fuentes de datos o modelos semánticos compartidos
• Cambiar la configuración de la fuente de datos (credenciales, niveles de privacidad)
• Elegir entre DirectQuery e Importación
• Crear y modificar parámetros

Perfilar y limpiar los datos

• Evaluar los datos (estadísticas, propiedades de columnas)
• Resolver inconsistencias, valores inesperados o nulos
• Resolver problemas de calidad de datos
• Resolver errores de importación de datos

Transformar y cargar los datos

• Seleccionar los tipos de datos de columna apropiados
• Crear y transformar columnas
• Agrupar y agregar filas
• Pivotear, despivotear y transponer datos
• Convertir datos semiestructurados en tablas
• Crear tablas de hechos y dimensiones
• Identificar y crear claves para las relaciones
• Configurar la carga de datos para las consultas

2. Modelar los datos (25-30%)

Diseñar e implementar un modelo de datos

• Configurar las propiedades de tabla y columna
• Implementar dimensiones con varios roles
• Definir la cardinalidad de la relación y la dirección de filtrado cruzado
• Crear una tabla de fechas común
• Identificar casos de uso para columnas y tablas calculadas

Crear cálculos del modelo utilizando DAX

• Crear medidas de agregación única
• Usar la función CALCULATE
• Implementar medidas de inteligencia temporal
• Usar funciones estadísticas básicas
• Crear medidas semiditivas
• Crear medidas utilizando las funciones rápidas
• Crear tablas o columnas calculadas
• Crear grupos de cálculo

Optimizar el rendimiento del modelo

• Mejorar el rendimiento eliminando filas/columnas innecesarias
• Identificar medidas, relaciones y visualizaciones con bajo rendimiento
• Usar el Analizador de rendimiento y la vista de consulta DAX
• Mejorar el rendimiento reduciendo la granularidad

3. Visualizar y analizar los datos (25-30%)

Crear informes

• Seleccionar los gráficos adecuados
• Dar formato y configurar gráficos
• Aplicar y personalizar temas
• Aplicar formato condicional
• Aplicar segmentación y filtrado
• Configurar la página del informe
• Elegir cuándo usar informes paginados

Crear cálculos visuales utilizando DAX

• Implementar cálculos a nivel visual
• Usar funciones de cálculo visual
• Optimizar los cálculos visuales

Mejorar los informes para la usabilidad y la narración de historias

• Configurar marcadores
• Crear tooltips personalizados
• Editar y configurar interacciones visuales
• Configurar la navegación de los informes
• Aplicar ordenación a las visualizaciones
• Configurar segmentadores sincronizados
• Agrupar y organizar gráficos usando el panel de selección
• Configurar la navegación a través de la perforación
• Configurar la configuración de exportación
• Diseñar informes para dispositivos móviles
• Habilitar visualizaciones personalizadas
• Diseñar para accesibilidad
• Configurar la actualización automática de páginas

Identificar patrones y tendencias

• Usar la función Analizar en Power BI
• Usar agrupación, creación de intervalos y agrupación en clústeres
• Usar gráficos de IA
• Usar líneas de referencia, barras de error y pronósticos
• Detectar valores atípicos y anomalías

4. Administrar y asegurar Power BI (15-20%)

Crear y administrar áreas de trabajo y activos

• Crear y configurar áreas de trabajo
• Configurar y actualizar aplicaciones de área de trabajo
• Publicar, importar o actualizar elementos en el área de trabajo
• Crear paneles
• Elegir métodos de distribución
• Configurar suscripciones y alertas de datos
• Promover o certificar el contenido de Power BI
• Identificar cuándo se requiere una puerta de enlace
• Configurar la actualización programada del modelo semántico

Asegurar y gobernar los elementos de Power BI

• Asignar roles de área de trabajo
• Configurar el acceso a nivel de elemento
• Configurar el acceso a los modelos semánticos
• Implementar roles de seguridad a nivel de fila
• Configurar la pertenencia a grupos de seguridad a nivel de fila
• Aplicar etiquetas de confidencialidad

Componentes clave de Power BI

Power Query

• Lenguaje M: Lenguaje de transformación
• Editor de consultas: Interfaz de transformación de datos
• Orígenes de datos: Más de 100 conectores
• Pasos aplicados: Seguimiento de transformaciones

Modelado de datos

• Esquema en estrella: Tablas de hechos y dimensiones
• Relaciones: Uno a muchos, muchos a muchos
• Jerarquías: Capacidades de desglose
• Grupos de cálculo: Cálculos reutilizables

DAX (Data Analysis Expressions)

• Columnas calculadas: Contexto de fila
• Medidas: Cálculos dinámicos
• Tablas: Tablas generadas
• Variables: Mejorar la legibilidad y el rendimiento

Visualizaciones

• Gráficos estándar: Barras, líneas, tortas, tablas, matrices
• Gráficos de IA: Factores clave, árbol de descomposición, Preguntas y respuestas
• Gráficos personalizados: Marketplace de AppSource
• Gráficos de R/Python: Análisis avanzado

Funciones DAX importantes

Funciones de agregación

SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, DISTINCTCOUNT
SUMX, AVERAGEX (iteradores)

Funciones de filtro

CALCULATE - Cambiar el contexto de filtro
FILTER - Filtrado de tablas
ALL - Eliminar filtros
ALLEXCEPT - Eliminar todo excepto lo especificado
REMOVEFILTERS - Borrar filtros

Inteligencia temporal

DATEADD, DATESYTD, TOTALYTD
SAMEPERIODLASTYEAR
PARALLELPERIOD
PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER

Funciones lógicas

IF, SWITCH
AND, OR, NOT
ISBLANK, ISEMPTY
IFERROR

Funciones de texto

CONCATENATE, CONCATENATEX
FORMAT
LEFT, RIGHT, MID
UPPER, LOWER

Funciones de tabla

VALUES, DISTINCT
SUMMARIZE, SUMMARIZECOLUMNS
CROSSJOIN, GENERATE
UNION, INTERSECT, EXCEPT

Conectividad de datos

Modo de importación

• Datos almacenados en memoria
• Mejor rendimiento
• Actualización programada
• Limitaciones de tamaño (1 GB/conjunto de datos)

DirectQuery

• Datos en tiempo real
• Sin almacenamiento de datos
• El rendimiento depende de la fuente
• Funciones DAX limitadas

Modelos compuestos

• Combinar importación y DirectQuery
• Agregaciones para mejorar el rendimiento
• Flexibilidad en el diseño

Conexión en vivo

• Conectar con Analysis Services
• Conectar con conjuntos de datos de Power BI
• Sin modelado local

Características de seguridad

Seguridad a nivel de fila (RLS)

• Filtrar datos a nivel de fila
• Seguridad dinámica con USERNAME()
• Roles estáticos
• Probar con "Ver como rol"

Seguridad a nivel de objeto (OLS)

• Ocultar tablas y columnas
• Restringir el acceso a datos sensibles
• Requiere capacidad Premium

Roles de área de trabajo

• Administrador: Control total
• Miembro: Editar contenido
• Colaborador: Crear contenido
• Visor: Acceso de solo lectura

Optimización del rendimiento

Optimización del modelo de datos

• Eliminar columnas innecesarias
• Optimizar los tipos de datos
• Reducir la cardinalidad
• Evitar el filtrado bidireccional
• Usar agregaciones

Optimización de DAX

• Usar variables
• Evitar FILTER en CALCULATE
• Minimizar el uso de iteradores
• Evitar columnas calculadas cuando sea posible
• Usar DIVIDE en lugar del operador de división

Optimización visual

• Limitar los gráficos por página
• Reducir el filtrado cruzado
• Usar agregaciones
• Optimizar los gráficos personalizados
• Considerar los filtros de página de informe

Mejores prácticas

Preparación de datos

• Limpiar los datos en la fuente cuando sea posible
• Usar plegado de consultas
• Documentar las transformaciones
• Crear funciones reutilizables
• Implementar actualización incremental

Modelado de datos

• Seguir el diseño de esquema en estrella
• Crear tabla de fechas
• Ocultar campos innecesarios
• Usar nomenclatura consistente
• Documentar el diseño del modelo

Diseño de informes

• Mantener la sencillez
• Usar un formato consistente
• Diseñar para su audiencia
• Probar en los dispositivos objetivo
• Incluir contexto y títulos

Gobernanza

• Implementar convenciones de nomenclatura
• Documentar las fuentes de datos
• Control de versiones de los informes
• Revisiones de seguridad periódicas
• Monitorizar las métricas de uso

Características del servicio Power BI

Administración de áreas de trabajo

• Aplicaciones para distribución
• Canalizaciones de implementación
• Dataflows para ETL
• Conjuntos de datos compartidos
• Vista de linaje

Compartir y colaborar

• Compartir informes y paneles
• Incrustar en Teams/SharePoint
• Suscripciones por correo electrónico
• Comentarios y anotaciones
• Capacidades de exportación

Administración

• Configuración del portal de administración
• Métricas de uso
• Registros de auditoría
• Administración de capacidad
• Configuración del inquilino

Recursos de estudio

Microsoft Learn oficial

• Rutas de aprendizaje PL-300
• Documentación de Power BI
• Aprendizaje guiado de Power BI
• Evaluaciones de práctica

Práctica práctica

• Power BI Desktop (gratis)
• Versión de prueba del servicio Power BI
• Conjuntos de datos de ejemplo
• Base de datos AdventureWorks

Recursos de la comunidad

• Foros de la comunidad de Power BI
• Foros de Power Query
• Canal de YouTube de Guy in a Cube
• Artículos y videos de SQLBI

Detalles del examen

• Puntuación aprobatoria: 700
• Formato de preguntas: Opción múltiple, estudios de caso, arrastrar y soltar
• Duración del examen: 100 minutos (130 minutos para hablantes no nativos de inglés)
• Idiomas disponibles: Varios idiomas
• Costo del examen: $165 USD (varía según la región)

Ruta de certificación

• Requisitos previos: Ninguno requerido, pero se recomienda experiencia en análisis de datos
• Renovación: Requerida cada 12 meses a través de Microsoft Learn
• Certificaciones relacionadas:
  • Power Platform Fundamentals (PL-900)
  • Power Platform Developer (PL-400)
  • Azure Data Engineer (DP-203/DP-600)