Ana Maria Bisbe York's Speaker Profile @ Sessionize

¿Y si hablamos de habilidades blandas?

Las habilidades técnicas son imprescindibles; pero no suficientes. Existe un déficit de desarrollo de habilidades blandas como autoestima, asertividad, liderazgo y comunicación.
La sesión plantea sugerencias a tener en cuenta para enfrentar los retos que se presentan en las habilidades blandas en el mundo de la tecnología.

Buscando la eficiencia al conectar Power Query con SQL Server

En el proceso de ingesta de datos para la creación de informes con Power BI es vital que la conexión con motores de Bases de datos relacionales sea eficiente.
Acompáñanos en el taller Optimización de consultas con SQL Server y Power Query que impartirán para ti dos profesionales de gran prestigio: Cristina Tarabini-Castellani y Ana María Bisbé, en el evento Power BI y Fabric Days que se celebrará en Bilbao, los días 14 y 15 de junio.
En este taller dinámico y colmado de ejercicios conocerás las buenas prácticas de creación de consultas de datos a SQL Server utilizando TSQL y las capacidades de Power Query. Mediremos los resultados y el efecto que produce cada acción en aras de mejorar el rendimiento de las consultas.
Tráete tus dudas, comparte tus inquietudes y experiencias. ¡Te esperamos!

Combinar consultas en Power Query como técnica de optimización de modelos tabulares

Combinar consultas es una de las opciones más potentes y versátiles de Power Query que sirve para identificar entidades y atributos, garantizar el óptimo diseño del modelo estrella, proteger las tablas de hechos del modelo, hacer tareas de calidad de datos y combinar archivos.
En esta sesión, que se desarrolla en modo problema vs solución, veremos varios escenarios en los que se utilizan las combinaciones de consultas para llegar a los resultados.

Combinar consultas para optimizar el modelo de datos en Power BI

Combinar consultas con Power Query, en entorno escritorio o dataflow en el servicio Power BI y Microsoft Fabric, es una de las vías más eficientes para identificar entidades y atributos, garantizar el óptimo diseño del modelo estrella, proteger las tablas de hechos del modelo, garantizar la calidad de los datos y combinar archivos.
En esta sesión, que se desarrolla en modo problema vs solución, veremos varios escenarios en los que se utilizan las combinaciones de consultas para llegar a los resultados que se corresponden con los desafíos planteados.

Consultar datos con T-SQL, M y DAX

Los datos almacenados en bases de datos se pueden consultar utilizando los lenguajes propios como la familia SQL que se ajusta a cada base de datos.
Con la llegada de herramientas ET(L) como Power Query en cualquiera de sus versiones, el lenguaje M se hace presente.
Cuando se trata de modelos tabulares, las consultas con DAX entran en el juego.
La mejor combinación de los tres mundos favorece la optimización de consultas a datos.

Consultar datos con T-SQL, M, DAX, PySpark y KQL

En el taller vamos a realizar consultas a los datos almacenados en modelos relacionales y tabulares. Vamos a desarrollar los ejemplos con diferentes lenguajes: TSQL, M y DAX y nos moveremos en sus entornos correspondientes:
SQL Server Management Studio, Power Query y Vista de consultas en Power BI y DAX Studio.
Desde el entorno MS Fabric veremos cómo consultar datos con PySpark, PySQL y KQL
Veremos la estructura de la consulta en cada caso, y cómo trabajar los filtros, las agrupaciones, agregaciones y combinaciones.
El taller está dirigido a las personas que acceden a datos externos alojados en bases de datos relacionales o lagos de datos en Fabric y a las que consultan los modelos tabulares con DAX con independencia de la fuente de datos.

Consultar datos en entornos Power BI y MS Fabric

El objetivo de la sesión es realizar consultas a los datos almacenados en modelos relacionales y tabulares. Vamos a desarrollar los ejemplos con diferentes lenguajes: TSQL, M y DAX y nos moveremos en sus entornos correspondientes:
SQL Server Management Studio, Power Query y Vista de consultas en Power BI y DAX Studio.
Desde el entorno MS Fabric veremos cómo consultar datos con PySpark, PySQL y KQL.
Veremos la estructura de la consulta en cada caso, y cómo trabajar los filtros, las agrupaciones, agregaciones y combinaciones.
La sesión está dirigida a las personas que acceden a datos externos alojados en bases de datos relacionales o lagos de datos en Fabric y a las que consultan los modelos tabulares con DAX con independencia de la fuente de datos.

Exploring ETL with PySpark in Microsoft Fabric

Data accessibility is the cornerstone of effective BI and analytics workflows, mainly when dealing with diverse data origins, volumes, and formats. The journey begins with data ingestion, a critical step that sets the stage for subsequent processing and analysis.
In this session, we'll delve into ETL processes within the Microsoft Fabric environment, leveraging the power of PySpark notebooks. We'll explore two key approaches: EL processes, where data is ingested as-is for later transformation, and ETL flows, where data is ingested, processed, cleaned, and transformed according to specific requirements before being utilized for analytical reporting and decision-making.
Join us for a session featuring hands-on examples that address various data ingestion and transformation scenarios! We'll emphasize the importance of adhering to best practices and leveraging optimization functions.

Filtrando con DAX, que es gerundio

Al trabajar con DAX, los filtros lo son todo.
La sesión cubre cómo se convierten a filtros con DAX la aplicación de filtros interactivos en los informes de Power BI. Veremos el resultado que se obtiene y el rendimiento de las consultas desde las opciones integradas y las herramientas externas.
Veremos los temas relativos a contextos de filtro, funciones para filtrar, tablas calculadas que se crean por la acción de los filtros y el concepto de transición de contexto aplicado a los filtros.
Vamos a trabajar con funciones DAX demostrar cómo documentar el, o los, filtros activos para una expresión DAX.

Habilidades blandas para mujeres en el sector tecnológico

La vida de una mujer está llena de desafíos cuando desarrolla su vida laboral en el sector tecnológico. En esta sesión te mostraré algunas experiencias personales y de otras compañeras y te dejaré algunas ideas de posibles soluciones.

Modeling scenarios in dataflows Gen2, the amazing ETL in Microsoft Fabric.

In the data analysis processes, everything begins with the ingestion and transformation of the data. Microsoft tools and technologies have evolved to offer the Fabric environment and Gen2 data flows as an ideal framework to solve the questions that arise in a world of high volume and variety of data.
In this session, we will share solutions to challenges when designing an optimal and efficient semantic model from the environment and functionality integrated into Gen2 Data Flows in Microsoft Fabric.
Gen2 Data Flows represent a qualitative leap as an ETL tool and simultaneously inherit all Microsoft ETL tools' previous knowledge and functionality.
I have enjoyed this evolution in my more than 35 years of ingesting and transforming data to develop analytical models. This experience encouraged me to write a book about Power Query in Spanish because I believe this topic is relevant nowadays.

Optimizando DAX y modelo tabular

La correcta composición de elementos en el modelo tabular y la optimización de expresiones DAX son dos pilares fundamentales que garantizan el rendimiento del informe.
En la sesión veremos cómo detectar deficiencias en la composición del modelo y cómo evitar expresiones DAX que generen problemas en el rendimiento de las consultas.

Some transformations that can save your ETL in Power BI *

To build analytical models, we need to start by extracting, transforming, cleaning, preparing and loading the data. This session analyzes a set of scenarios that may happen during the loading step using the Query Editor in Power BI. We will also cover the M programming language, as it was specifically built for handling the model.

Taller: Consultar datos con T-SQL, M, DAX y más

En el taller vamos a realizar consultas a los datos almacenados en modelos relacionales y tabulares. Vamos a desarrollar los ejemplos con diferentes lenguajes: TSQL, M y DAX y nos moveremos en sus entornos correspondientes:
SQL Server Management Studio, Power Query y Vista de las consultas en Power BI y DAX Studio.
Accederemos además a modelos de datos almacenados en Microsoft Fabric.
Veremos la estructura de la consulta en cada caso, y cómo trabajar los filtros, las agrupaciones, agregaciones y combinaciones.
El taller está dirigido a las personas que acceden a datos externos alojados en bases de datos relacionales y a las que consultan los modelos tabulares con DAX con independencia de la fuente de datos.

What are we doing to achieve greater visibility of female talent in technology?

In 2019 in Spain, an initiative, "W4TT - Women for technical talks," emerged. In these years, we have developed monthly meetings and online and face-to-face events.
Many women have presented technical sessions with us for the first time, alone or with another speaker. Some of them are Microsoft MVPs today.
The recognition of female talent in Spain by all the technical communities has grown considerably. There are many women leaders of communities and in the teams that manage the events.
I would be delighted to share our experiences with you in this session.

What are we doing to achieve greater visibility of female talent in technology?

In 2019 in Spain, an initiative, "W4TT - Women for technical talks," emerged. In these years, we have developed monthly meetings and online and face-to-face events.
Many women have presented technical sessions with us for the first time, alone or with another speaker. Some of them are Microsoft MVPs today.
The recognition of female talent in Spain by all the technical communities has grown considerably. There are many women leaders of communities and in the teams that manage the events.
I would be delighted to share our experiences with you in this session.

Vamos a tratar los datos con Power Query, M y Python

Power Query en Power BI y Excel, incluye varias opciones para transformar y limpiar datos. Sin embargo, hay situaciones en las que ninguna opción nativa es suficiente y tenemos que escribir algún código usando lenguaje M, o apoyarse en lenguajes como Python.
¿Cúal será la mejor opción? Como siempre, depende !! La sesión cubrirá algunas muestras, después de eso, podrás decidir y tener una mejor respuesta que "Depende".

What are we doing to achieve greater visibility of female talent in technology?

In 2019 in Spain, an initiative, "W4TT - Women for technical talks," emerged. In these years, we have developed monthly meetings and online and face-to-face events.
Many women have presented technical sessions with us for the first time, alone or with another speaker. Some of them are Microsoft MVPs today.
The recognition of female talent in Spain by all the technical communities has grown considerably. There are many women leaders of communities and in the teams that manage the events.
I would be delighted to share our experiences with you in this session.

Transformaciones para salvar tu ETL con Power BI

El proceso de extracción, transformación, limpieza, preparación y carga de datos es muy importante para los modelos analíticos. La sesión analiza un conjunto de escenarios que quedan resueltos en esta etapa y no pasan como tareas al modelado tabular de Power BI.
Todos los casos se solucionan desde Power Query, haciendo uso de la interfaz y el lenguaje M.

Transformar y limpiar datos con Power Query

En esta sesión vamos a jugar con los datos para limpiarlos y prepararlos para el análisis.

Trabajar con variables y medir su impacto con DAX Studio

El trabajo con variables es esencial para optimizar el rendimiento en las medidas y aporta muchos beneficios para la depuración y mantenimiento del código.
DAX Studio nos ayuda a descubrir los detalles del modelo y a comprobar las mejoras en rendimiento gracias a la utilización de variables en expresiones DAX.

To create or not to create a calculated column, that is a question.

Calculated columns annoy the tabular model, especially when they are not needed for the best modeling practices. In this concise presentation, I will show the requirement, the problem, and the solution. That is the good, the bad, and the ugly.

To be an entity or not to be an entity? That is the question.

The tabular model in Power BI is composed of tables and relations. Tables should be model entities. There are several scenarios where tables cannot be identified as real entities.
This session will answer the question by showing examples from real-life projects demonstrating the issue and improving the models.
Power Query will be the environment for the session. One of the more versatile operations, Merge queries, will be beneficial.

Time is money and it is measured with Power BI

In analytical models, the evolution of data over time is critical to detect patterns and anomalies in order to detect and prevent present and future problems. In Power BI, time is managed in the Query Editor, the Tabular Model and also in the Report Visualization. This session aims to cover how to deal with Date values, as well as how to manage and visualize modeling scenarios and reports that are commonly presented.

To be an entity or not to be an entity? That is the question.

Designing a model with Power Query is one of the best parts of designing and delivering analytical reports with Power BI.
The tabular model in Power BI is composed of tables and relations. Tables should be model entities. There are several scenarios where tables cannot be identified as real entities.
This session will show examples from real-life projects demonstrating the issue and improving the models.
- From snowflake to star schema.
- Entities and attributes should answer the questions:
Which is the purpose of each of them?
What about different granularities scenarios?
How to solve M:M scenarios?
Power Query will be the environment for the session.

Taller transformación y modelado con Power Query

La tarea de transformación y limpieza de datos implica abordar múltiples desafíos. Lo más habitual es que la persona que se dedica al análisis de datos se nutra de datos de orígenes externos que no le pertenecen por lo que se adapta a lo que recibe, cuando lo recibe y en el estado que lo recibe.
Hay que superar los retos antes de avanzar a la siguiente etapa de tratamiento y visualización de datos.
La sesión, de tipo workshop va a recorrer escenarios y posibles soluciones a adoptar en cada uno.
Se aprovechan los recursos que aporta Power Query en la interfaz, la ayuda integrada y el lenguaje M, y se trabaja con las herramientas externas para medir resultados tras adoptar una u otra solución.

Taller Modelado con Power Query

Una de las mayores dificultades al crear informes con Power BI es identificar las entidades y atributos que garanticen dar respuesta a los requisitos de negocio, la optimización del modelo y el óptimo rendimiento del informe.
La sesión, de tipo workshop va a recorrer escenarios y posibles soluciones a adoptar.
Se aprovechan los recursos que aporta Power Query y se trabaja con las herramientas externas para medir resultados tras adoptar una u otra solución.

Take advantage of Artificial Intelligence embedded in Power BI graphics

When you explore your data with Power BI to make the right decisions, it is best to rely on the data science you find in graphics capabilities and the four graphics with integrated Artificial Intelligence.
The session will show you how you can avoid making the wrong decisions if, instead of staring at the forest, you delve into the trees and analyze the details with the AI graphics and options embedded in Power BI.

Storytelling con Power BI

Es común basar la elección de visual en preferencias personales. En esta sesión te propongo un proceso lógico para elegir el más adecuado. Mi objetivo es ayudarte a mostrar y reforzar la historia que deseas contar con tus datos para que sea percibida de forma más intuitiva por los usuarios finales.
Estos tips son una combinación de técnicas de visualización y de narración, que te permitirán dar respuestas óptimas a las preguntas de Negocio en tus reuniones, creando mejores visualizaciones con Power BI y acompañándolas historias relevantes.
Por último, plantearemos unas conclusiones finales sobre la importancia del Metaverso y la AR en la analítica de datos.

Some transformations that can save your ETL in Power BI

To build analytical models, we need to start by extracting, transforming, cleaning, preparing and loading the data. This session analyzes a set of scenarios that may happen during the loading step using the Query Editor in Power BI. We will also cover the M programming language, as it was specifically built for handling the model.

Some transformations that can save your ETL in Power BI

To build analytical models, we need to start by extracting, transforming, cleaning, preparing and loading the data. This session analyzes a set of scenarios that may happen during the Extract & Transform steps using the Query Editor in Power BI.

Saca provecho de CALCULATE(), la función que actúa como director de orquesta en expresiones DAX.

La función CALCULATE en DAX es la clave para solucionar muchos escenarios de negocio con modelos tabulares.
Esta sesión mostrará algunos casos donde, según sean los parámetros que reciba CALCULATE, así serán las soluciones que aporta, velando siempre por la buena salud del modelo tabular y por dar respuesta a requisitos de negocios planteados por el cliente.

Saca partido de la Inteligencia Artificial integrada en gráficos de Power BI

Cuando exploras tus datos con Power BI para tomar las decisiones correctas es mejor apoyarse en la ciencia de datos que encuentras en funcionalidades de gráficos y en los cuatro gráficos con Inteligencia artificial integrada.
La sesión te va a mostrar cómo puedes evitar tomar decisiones equivocadas si en lugar de quedarte viendo el bosque, con los gráficos y opciones tradicionales, profundizas en los árboles y analizas los detalles.

Saca partido de la Inteligencia Artificial integrada en gráficos de Power BI

Cuando exploras tus datos con Power BI para tomar las decisiones correctas es mejor apoyarse en la ciencia de datos que encuentras en funcionalidades de gráficos y en los cuatro gráficos con Inteligencia artificial integrada.
La sesión te va a mostrar cómo puedes evitar tomar decisiones equivocadas si en lugar de quedarte viendo el bosque, con los gráficos y opciones tradicionales, profundizas en los árboles y analizas los detalles.

Responder al negocio con acciones y/o filtros en DAX

Hay muchas formas de responder a los requisitos de negocio. Algunas son menos elaboradas y también, menos eficientes. El lenguaje de expresiones DAX ofrece un sinfín de posibilidades para trabajar con filtros, dar respuesta a requisitos y a la vez proteger el modelo.
Esta sesión, de estilo #HappyDAXing tiene como objetivo plantear escenarios y posibles soluciones. ¿Me acompañas?

R y Python con Power BI, la ciencia y el análisis de datos, juntos

R y Python son lenguajes muy populares hoy en día especialmente para científicos de datos, que los utilizan para prospección, tratamiento y minería de datos y, Power BI es una de las herramientas que más está creciendo en cuanto a utilización y aceptación en el sector de inteligencia de negocios y análisis de datos.
La sesión cubre, a través de demos, los puntos en los que ambos enfoques se combinan para sacar mejor partido a los datos con los que contamos. Según sea el caso, vamos a preferir gestionar nuestras tareas desde el mundo de estadísticas y gráficos ofrecido por lenguajes R y Python, el mundo más encaminado al análisis de negocio gestionado con Power BI, o ambos mundos.

R y Python con Power BI, la ciencia y el análisis de datos, juntos

R y Python son lenguajes muy populares hoy en día especialmente para científicos de datos, que los utilizan para prospección, tratamiento y minería de datos y, Power BI es una de las herramientas que más está creciendo en cuanto a utilización y aceptación en el sector de inteligencia de negocios y análisis de datos. La sesión cubre, a través de demos, los puntos en los que ambos enfoques se combinan para sacar mejor partido a los datos con los que contamos. Según sea el caso, vamos a preferir gestionar nuestras tareas desde el mundo de estadísticas y gráficos ofrecido por lenguajes R y Python, el mundo más encaminado al análisis de negocio gestionado con Power BI, o ambos mundos.

Presencia y visibilidad de la mujer en la comunidad técnica

En los últimos cinco años he dedicado enormes esfuerzos en apoyar iniciativas y acciones que propicien la visibilidad del talento femenino y atraigan a la mujeres al mundo tecnológico que ofrece muchas opciones de crecimiento y realización personal.
La sesión va a mostrar el recorrido y los resultados alcanzados. El objetivo es generar ideas y compartir experiencias.

Power Query, la navaja suiza para tratar los datos.

La sesión va a presentar Power Query a quien no lo conoce y compartir funcionalidades con quien ya se haya familiarizado, por lo que vamos a introducir Power Query y verlo en acción desde el menú de opciones, con la ayuda integrada y desde cero con código en lenguaje M.
La idea es que Power Query es para todos y que cada uno va a su ritmo resolviendo lo que puede.

Power Query, la navaja suiza para tratar los datos

La sesión va a examinar, limpiar, transformar y modelar la estructura de un origen de datos para crear un modelo. La idea es que el origen de datos sea sencillo; pero con escenarios suficientes para mostrar patrones a seguir para obtener el resultado esperado

Power Query, la navaja suiza para tratar los datos

La sesión va a examinar, limpiar, transformar y modelar la estructura de un origen de datos para crear un modelo. La idea es que el origen de datos sea sencillo; pero con escenarios suficientes para mostrar patrones a seguir para obtener el resultado esperado

Power Query, la navaja suiza para el tratamiento de datos

Power Query es una excelente herramienta de Microsoft que puedes utilizar sin conocimientos de programación, trabajando con las opciones del menú. Puedes avanzar y crear soluciones consumiendo la ayuda integrada y puedes escribir tu propio código en M para crear soluciones eficientes.
Este taller va a recorrer los tres estados, abriendo tu navaja suiza para ir sacando más y más funcionalidades con Power Query

Power BI, toda la potencia de AI en el análisis de datos

Power BI es una excelente herramienta para crear informes y cuadros de mando analíticos a partir de modelos de datos.
La potencia de las funcionalidades de IA desarrolladas hacen aún más fácil y efectivo el proceso analítico con Power BI.
En la sesión veremos ejemplos de los componentes integrados, estado actual de las implementaciones, configuración y algunas limitaciones.

Power BI, la poderosa herramienta BI

Power BI es una herramienta donde se puede desarrollar un proyecto BI al completo en todas sus etapas: integración, modelado, informes y cuadros de mando, analítica y colaboración. Acompáñame en esta sesión práctica que va a demostrar ese recorrido en el marco de un proyecto BI.

Power BI y Teams juntos suman poder y colaboración

En el mundo de hoy se impone el trabajo en equipo, las acciones colaborativas y las decisiones compartidas. La sesión tiene como objetivo presentar la fuerza de Power BI y Microsoft Teams como herramientas que al unirse potencian grandemente las opciones de que se disponen en las empresas y entidades de todo tipo.

Enlace a la sesión: https://teamsnation.rocks/Room12

Power BI Service as a collaborative tool

This session will show attendees what sharing in the Power BI Service is like. We will be traveling through the different ways to share and consume information, reports, and dashboards. We will be pointing to the best practices for the business consumption of data. The attendees will learn about the different ways to achieve optimal consumption and collaborative work in the Power BI Service based on the best practices for the business consumption of data.
This session will show examples of managing data security depending on user licenses in the Power BI Service.
The attendees will learn how to share, comment, and combine Power BI with MS Teams.

Power BI como herramienta para análisis avanzado con AI y Machine Learning

Power BI es una excelente herramienta para proyectos Business Intelligence y creación de modelos analíticos avanzados. Entre sus funcionalidades incluye opciones integradas para el tratamiento de nuestros datos con algoritmos Machine Learning y capacidades IA que veremos durante la sesión a través de ejemplos varios. Una de las ventajas que aporta Power BI, y que veremos en la sesión, es la facilidad para manejar estos aspectos sin necesidad de programar ni realizar arduas tareas de configuración.

Power BI como una herramienta de colaboración

Esta sesión mostrará a los asistentes cómo se puede colaborar desde el Servicio Power BI. Estaremos recorriendo las diferentes formas de compartir y consumir información, reportes y tableros. Veremos las mejores prácticas para el consumo empresarial de datos.
Los asistentes conocerán las diferentes formas de lograr un consumo óptimo y trabajo colaborativo en el Servicio Power BI en base a las mejores prácticas para el consumo empresarial de datos.
Esta sesión mostrará ejemplos de cómo administrar la seguridad de los datos según las licencias de usuario en el servicio Power BI.
Los asistentes aprenderán a compartir, comentar y combinar Power BI con MS Teams.

Power BI como herramienta para análisis avanzado con AI y Machine Learning

Power BI es una excelente herramienta para proyectos Business Intelligence y creación de modelos analíticos avanzados. Entre sus funcionalidades incluye opciones integradas para el tratamiento de nuestros datos con algoritmos Machine Learning y capacidades IA que veremos durante la sesión a través de ejemplos varios. Una de las ventajas que aporta Power BI, y que veremos en la sesión, es la facilidad para manejar estos aspectos sin necesidad de programar ni realizar arduas tareas de configuración.

Power BI as a tool for advanced analytics with AI and ML

Power BI is a great tool for developing advanced analytical reports and dashboards. The session will cover several scenarios of working with Machine Learning and Artificial Intelligence integrated options.
Starting with Power Query, we will see how to obtain new columns and tables by example, analyze the native options for profiling data, and work with R and Python integration.
Then, this session will be covering, more AI scenarios using key influencers, decomposition tree, Q&A visuals and again R & Python.
One of the advantages that Power BI provides, and that we will see in the session, is the ease to handle these aspects without coding or perform arduous configuration tasks.

Panel DAX

Sesión abierta de preguntas y respuestas con expertos en el área DAX de PowerBI

Power BI aplica el potencial de la IA en el tratamiento del dato y su análisis en el mundo de hoy.

En esta sesión, María José, Cecilia y yo expondremos nuestras vivencias en el mundo de los datos , cómo hemos ido sumando experiencias tecnológicas, y no tecnológicas, que nos han llevado a ser lo que somos hoy profesionalmente y cómo en estos últimos tiempos hemos utilizado los beneficios que aporta la IA para desarrollar nuestra labor.

Optimizar consultas con Power Query Diagnostic Tool en Power BI

La mayoría de las veces no necesitamos escribir código en lenguaje M para conseguir nuestros propósitos con Power Query de Power BI. ¡Qué suerte!
Y ya que es fácil, parece que da igual el orden de los pasos, así como cuándo aplicar los filtros y combinaciones.
Va a ser que no :)
En esta sesión vamos a utilizar las ventajas de las opciones de diagnóstico de paso y consulta integradas en Power Query.
Acompáñame y sorpréndete conmigo !!!

Optimización de consultas con SQL Server y Power Query

En la sesión conectaremos a datos SQL Server para demostrar las opciones, ventajas y desventajas de realizar la extracción de datos aprovechando al máximo la capacidad del motor relacional y el entorno Power Query.
Combinamos la experiencia del enfoque de los datos en el trabajo diario de una DBA, y una consultora BI

Modeling scenarios in DAX, the awesome language of Power BI

The right tabular modeling is the cornerstone that allows us to build the best dashboards, control panels and analytical models. In this session, we will analyze some scenarios of data modeling by using DAX and Power BI. These scenarios, which come from real projects, can also be adapted to tabular models with SQL Server Analysis Services in SQL Server Data Tools and Power Pivot in Excel.

Modeling scenarios in DAX, the awesome language of Power BI

The right tabular modeling is the cornerstone that allows us to build the best dashboards, control panels and analytical models. In this session, we will analyze some scenarios of data modeling by using DAX and Power BI.

Modeling scenarios in DAX, the awesome language of Power BI

The right tabular modeling is the cornerstone that allows us to build the best dashboards, control panels and analytical models. In this session, we will analyze some scenarios of data modeling by using DAX and Power BI. These scenarios, which come from real projects, can also be adapted to tabular models with SQL Server Analysis Services in SQL Server Data Tools and Power Pivot in Excel.

Modelar, modelar y además, modelar con Power BI

Esta sesión trata de compartir algunas soluciones de modelado tabular eficiente, sin necesidad de M ni DAX, sólo con las acciones disponibles en menús y la teoría necesaria de optimización de modelo tabular.

Métodos para la Extracción de texto con Power BI, R, Python y Azure Cognitive Service

Cuando el objetivo es extraer de un párrafo o cadena de texto palabras o frases que más se repiten y resaltan su importancia, es posible utilizar métodos y gráficos diferentes.
La sesión, que es de estilo demo, hace un recorrido tratando técnicas y herramientas diferentes hasta conseguir limpiar el texto y obtener el resultado deseado de forma sostenible.

Métodos para la Extracción de texto con Power BI, Python y Azure Cognitive Service

Cuando el objetivo es extraer de un párrafo o cadena de texto palabras o frases que más se repiten y resaltan su importancia, es posible utilizar métodos y gráficos diferentes.
La sesión, que es de estilo demo, hace un recorrido tratando técnicas y herramientas diferentes hasta conseguir limpiar el texto y obtener el resultado deseado de forma sostenible.

Medir y optimizar la composición y el rendimiento del modelo tabular.

El modelo tabular es una Base de datos con almacenamiento columnar que tiene una estructura muy eficiente para consulta y se diseña para procesos analíticos y de BI.
Es importante velar por la composición del modelo, almacenando únicamente los elementos necesarios, con el formato y composición adecuada para garantizar la calidad en su funcionamiento.
La efectividad de las consultas al modelo depende además de la calidad del lenguaje DAX utilizado.
En la sesión veremos cómo medir, con Herramientas externas en Power BI, la composición del modelo, aplicar técnicas que cumplan las buenas prácticas y ayuden a optimizar consultas que accedan a los motores internos con efectividad y rendimiento óptimo.

Medir, medir y volver a medir la composición y las consultas al modelo tabular

El modelo tabular es una Base de datos con almacenamiento columnar que tiene una estructura muy eficiente para consulta y se diseña para procesos analíticos y de BI.
Es importante velar por la composición del modelo, almacenando únicamente los elementos necesarios, con el formato y composición adecuada para garantizar la calidad en su funcionamiento.
La efectividad de las consultas al modelo depende además de la calidad del lenguaje DAX utilizado.
En la sesión veremos cómo medir, con Herramientas externas en Power BI, la composición del modelo, aplicar técnicas que cumplan las buenas prácticas y ayuden a optimizar consultas que accedan a los motores internos con efectividad y rendimiento óptimo.

Medir y optimizar la composición y el rendimiento del modelo tabular

El modelo tabular es una Base de datos con almacenamiento columnar que tiene una estructura muy eficiente para consulta y se diseña para procesos analíticos y de BI.
Es importante velar por la composición del modelo, almacenando únicamente los elementos necesarios, con el formato y composición adecuada para garantizar la calidad en su funcionamiento.
La efectividad de las consultas al modelo depende además de la calidad del lenguaje DAX utilizado.
En el taller veremos cómo medir, con Herramientas externas en Power BI, la composición del modelo, aplicar técnicas que cumplan las buenas prácticas y ayuden a optimizar consultas que accedan a los motores internos con efectividad y rendimiento óptimo.

Medir y optimizar la composición y el rendimiento del modelo tabular

Las consultas DAX acceden al modelo, extraen valores, calculan y devuelven resultados siguiendo un conjunto de reglas y su rendimiento depende de la calidad del código DAX y del modelo tabular.
Vamos a utilizar las buenas prácticas de modelado para conseguir optimizar los resultados y en el menor tiempo y con la mayor calidad.

Medir la composición del modelo tabular y el rendimiento de consultas

El modelo tabular es una Base de datos con almacenamiento columnar que tiene una estructura muy eficiente para consulta y se diseña para procesos analíticos y de BI.
Es importante velar por la composición del modelo, almacenando únicamente los elementos necesarios, con el formato y composición adecuada para garantizar la calidad en su funcionamiento.
La efectividad de las consultas al modelo depende además de la calidad del lenguaje DAX utilizado.
En la sesión veremos cómo medir, con Herramientas externas en Power BI, la composición del modelo, aplicar técnicas que cumplan las buenas prácticas y contribuyan a mejorar el rendimiento de los procesos.

Medir y medir y volver a medir consultas y modelos tabulares

El modelo tabular es la base de la creación de informes analíticos con Power BI. Conocer la composición, tamaño y peso de cada elemento del modelo es vital para optimizar el rendimiento de las consultas.
La sesión va a mostrar con ejemplos cómo el buen diseño de entidades y atributos puede beneficiar al modelo.

Medir el Modelo Tabular con Herramientas Externas en Power BI

La calidad del modelo tabular es la base para crear un buen informe en Power BI. Las herramientas externas facilitan el análisis y la optimización del modelo.
La sesión enseña cómo medir el tamaño y peso de modelo.
Se enseña cómo distinguir el efecto que provoca el tipo de datos en el peso y la codificación de las columnas.
Se mostrará cómo medir el rendimiento de las consultas que se realizan al modelo al interactuar con los elementos en los informes de Power BI.

Limpiar los datos y enriquecer el modelo con Power BI es algo de la vida real

En este workshop nos enfrentaremos a tareas cotidianas de limpieza de datos y enriquecimiento del modelo tabular.
Basado en un escenario de cliente real. Todo desde el editor de consultas, Power Query en Power BI.
Trabajaremos con las opciones de menú, la ayuda de M integrada y crearemos funciones con lenguaje M desde cero, como campeones. :)

Let's solve problems by combining queries

This lightning talk will demo several scenarios in which combining queries could be the perfect solution for the optimal tabular model.

Let's play with a date field & Time Intelligence in Power BI

In analytical models, the evolution of data over time is critical to identify patterns and anomalies in order to detect and prevent present and future problems. In Power BI, the Time Intelligence questions are handled by Power Query, M, DAX, tabular modeling and several visualizations integrated option.
This session aims to cover how to deal with Date values in the Query Editor, identifying format issues and guarantying data quality using parameters, variables, and functions. The session will cover how to design the Tabular Model and visualization tasks taking into account scenarios and modeling reports that are commonly presented.

Let's improve the Tabular Model by Combining queries

Cleaning and reshaping data with Power Query is one of the best parts of designing and delivering analytical reports with Power BI. This session will look at the importance of query combining.
We will answer the question when it is not a query combination, a step that merges two queries.
This session will demo several scenarios in which Combining queries could be the perfect solution for the optimal tabular model. Some examples are:
Identify entities and attributes.
Respect the star model design.
Protect the fact tables model.
Data quality tasks.
Version control of data.
Management of excluded sets.
VLookUp vs. Aggregates.
Role-Playing Dimensions.

Let's modeling with Power Query.

Power Query is a great tool for preparing and wrangling data in Power BI.
This session will cover some modeling scenarios going through three levels of complexity.
First, we are going to solve issues with the available menu options.
Then we are going to use M code without programming but without getting the option directly from the menu.
Finally, we will use M code, simple, nothing complicated for cases in which there is no other option.
Although we could think of combining R or Python code, we will not see this level in the session.

Let's find the patterns and anomalies

We have an enormous set of tools for analysis and pattern matching in the data ecosystem. Among the most used, we can find solutions that come from the academic world such as R, others integrated as part of productivity solutions such as SQL Server Analysis Services or Excel, as well as cloud-based hosted solutions such as Azure Machine Learning and Power BI. In this session, we will review the mentioned tools and we will stop on Power BI for discovering the compositions, segmentation, and patterns present in the data sample

Let's define Entities and attributes for tabular models in 20 minutes.

The tabular model in Power BI is composed of tables and relations. Tables should be model entities. Attributes integrate the entities.
There are several scenarios where tables cannot be identified as real entities.
This session will show examples from real-life projects demonstrating the issue and improving the models. Power Query will be the environment for the session.

Let's explore the tabular model, finding issues and fixing them.

External tools like DAX Studio, Tabular Editor, and Power BI Helper are excellent for looking at the composition and structure of the tabular model, tables, and columns. The optimal tabular model is the basement of the optimal analytical process.
This practical session will show you some of the issues you can detect in the tabular model content and how to solve them to improve the performance of DAX queries to the data.
Improving model and DAX expression, the analytical process will be better for the vertipaq DataBase and the final report consumer.

Let's define Entities and attributes for tabular models in 10 minutes.

The tabular model in Power BI is composed of tables and relations. Tables should be model entities. There are several scenarios where tables cannot be identified as real entities.
This session will show examples from real-life projects demonstrating the issue and improving the models. Power Query will be the environment for the session.

Las ventajas del Query Folding en Power BI

Power BI permite acceder a datos almacenados en Bases de datos relacionales. Hay que velar por la optimización de las consultas para garantizar el rendimiento adecuado.
En esta sesión vamos a demostrar que una de las vías más eficientes para conseguirlo es utilizar las técnicas de plegado de consultas o Query Folding.

La toma de requisitos para análisis de datos con Power BI

La transformación de datos desde el origen al modelo tabular está gobernada por los requisitos del análisis que se va a realizar. El intercambio entre analista y cliente es fundamental por lo que tiene que ser eficiente y productivo.
En la sesión veremos algunos ejemplos tratados con Power BI donde la definición del requisito repercute en cada acción de modelado.

Interpreta los informes de Herramientas externas y optimiza tus consultas en Power BI

Las herramientas externas facilitan el análisis y la optimización del modelo tabular que es el núcleo de Power BI. La sesión expone escenarios con problemas de modelado o cálculos incorrectos cuya solución se puede detectar gracias al trabajo con las herramientas externas de Power BI.
La calidad del modelo tabular es la base para crear un informe analítico sostenible, fiable y con buen rendimiento de cada consulta en Power BI.
La sesión mostrará que las herramientas externas son unos aliados excelentes para conseguir optimizar las consultas enviadas al modelo.

Keynote

Herramientas y recursos para Power Platform

La plataforma de datos de Microsoft consta de varias herramientas. Desde Microsoft y la comunidad de usuarios se han creado un conjunto de recursos que están a nuestra disposición. La sesión está dedicada a mostrar estos recursos y pretende generar un intercambio productivo para el público presente.

HappyDAXing y HappyModeling con las Power BI External Tools

Uno de los pilares fundamentales en la creación de sólidos modelos e informes analíticos con Power BI es el tratamiento de consultas y expresiones DAX.
Es un reto apasionante, es nuestro HappyDAXing de cada día.
La sesión, será muy práctica. El objetivo es entender cómo aprovechar las DAX Tools para mejorar el rendimiento de expresiones DAX, así como conocer a fondo el modelo tabular, identificar problemas y optimizarlo.

HappyDAXing con las DAX Tools

Uno de los pilares fundamentales en la creación de sólidos modelos e informes analíticos con Power BI es el tratamiento de consultas y expresiones DAX.
Es un reto apasionante, es nuestro HappyDAXing de cada día.
La sesión, será muy práctica. El objetivo es entender cómo aprovechar las DAX Tools para mejorar el rendimiento de expresiones DAX, así como conocer a fondo el modelo tabular, identificar problemas y optimizarlo.

Hablemos del análisis de datos, con y sin Power BI

El análisis de datos va mucho más allá de la herramienta que se utilice. Por lo general, las personas que se inician se preocupan de las herramientas dejando de lado otras habilidades a tener en cuenta.
En la sesión veremos algunas recomendaciones generales que se pueden aplicar con independencia del proveedor. Espero que sea de utilidad.

Getting closer at the anomaly detection in the data

Today it is essential to identify data behavior patterns and detect changes and anomalies in them.
The first step of the session will be to explain what represents an anomaly in a dataset.
Later, we will analyze various techniques in Power BI Desktop and compare the pros and cons.
1.- We will look at anomaly detection with Power BI Desktop using integrated visualizations,
2.- We will complement with R charts.
The third part will briefly introduce Azure Cognitive Services and a couple of samples of invoking ACS looking at the anomalies using Python script.
In the end, we will look at the anomalies from Power BI Service without any scripting.
This session will be helpful because the audience could learn about the different approaches to looking at the anomalies on the data.

Extraer contenido de un texto con Power Query, o no :)

Desde Power Query hay incontables opciones para realizar un tratamiento de texto eficiente. La sesión va a mostrar algunos ejemplos que lo confirman. Y además, veremos otros ejemplos en los que está muy bien apoyarse en otras opciones como R, Python y los Azure Cognitive Services.

Facilitar el trabajo con fechas tras enriquecer el modelo de datos

Los conjuntos de datos suelen tener campos tipo fecha de los que se puede extraer mucha información útil. Power Query permite limpiar, simplificar, enriquecer y optimizar el modelo de datos tratando con columnas de tipo fecha.
En el workshop discutiremos los escenarios, veremos las opciones disponibles en la interfaz de usuario y avanzaremos por etapas con parámetros, lenguaje M, funciones integradas y funciones personalizadas.
Si tienes una tabla o columna de fechas en tus datos, (y seguro que la tienes), esta sesión es para ti. Acompáñanos.

Explorar y analizar datos con IA en Power BI

Power BI es una herramienta de Business Intelligence que está dotada que características, funcionalidades y gráficos en los que se integra IA.
Esta sesión estará dedicada a mostrar la capacidad de Power BI para integrar y combinar acciones de ciencia de datos tanto en la transformación y modelado de los mismos como en la visualización y exploración de los resultados.

Escenarios de modelado de entidades y atributos con Power Query y DAX

Una de las mayores dificultades al crear informes con Power BI es identificar las entidades y atributos que garanticen dar respuesta a los requisitos de negocio, la optimización del modelo y el óptimo rendimiento del informe.
La sesión, de tipo workshop va a recorrer escenarios y posibles soluciones a adoptar.
Se aprovechan los recursos que aportan tanto Power Query como DAX y se trabaja con las herramientas externas para medir resultados tras adoptar una u otra solución.

El verdadero poder de Power BI como herramienta de Business Intelligence

Recorrer las fases de trabajo con Power BI como herramienta BI

El verdadero poder de Power BI como herramienta de Business Intelligence

¿Has pensado que Power BI es sólo una herramienta para la visualización de datos? Déjame demostrarte en esta sesión que es mucho, muchísimo más que eso. Acompáñame y verás algunos ejemplos de todo el jugo que se puede extraer de Power BI antes de llegar a la visualización y durante esta etapa final, también :).

El tiempo es oro y lo medimos con Power BI

En modelos analíticos, el comportamiento de los datos a lo largo del tiempo es vital para detectar patrones y anomalías, con el objetivo de evitar problemas en el presente y futuro. Desde Power BI el tiempo se gestiona en cada una de sus fases: consulta, modelo tabular y visualización en informes. La sesión stá dedicada a mostrar cómo tratar los datos tipo fecha, cómo gestionar y visualizar escenarios de modelado e informes que se suelen presentar.

El modelo tabular en Power BI visto desde las herramientas externas

La calidad del modelo tabular es la base para crear un buen informe en Power BI. Las herramientas externas facilitan el análisis y la optimización del modelo. La sesión expone las herramientas y muestra sus ventajas.

El análisis de datos en el mundo de hoy

El análisis de datos es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos para la toma de decisiones.
Si eres analista de datos ya trabajas con cualquiera de esos procesos, o con todos ellos, apoyándote en herramientas muy diversas. Cada año aumenta la necesidad de recopilar y procesar la información de forma eficiente.
No te pierdas esta sesión sobre qué es un analista de datos porque puede ser una oportunidad para ti. El análisis de datos es crucial en todas las esferas de la vida, la empresa y la industria

Dónde, cómo y cuándo utilizar variables para expresiones DAX en Power BI

Cuando las variables llegaron a las expresiones DAX, nos dimos a la tarea de revisar cada escenario, a ver si al cambiar la expresión utilizando variables, conseguíamos aportar, mejorar, entorpecer o definitivamente, estropear el cálculo 🤔
En esta sesión, veremos cuál es la utilidad de emplear variables, cómo podemos conseguir optimizar la consulta DAX y cómo podemos conseguir dar un mejor y más cómodo mantenimiento a nuestras expresiones.

Diviértete resolviendo situaciones de reporting con Power BI Desktop

¿Has trabajado ya con Power BI pero no sabes cómo resolver determinadas situaciones? En este Workshop veremos diferentes ejemplos prácticos que nos permitirán por un lado ver el ciclo completo desde la conectividad de los datos, tratamiento y adecuación, interacciones y visualización y concluir con el diseño de un informe en Power BI. Además iremos descubriendo las diferentes alternativas que se pueden tomar para una misma situación.

Detectando anomalías con la ayuda de Azure, Python y Power BI

Cuando convivimos con tantos y tantos datos y cuando los datos son tan diversos y complejos, se hace imprescindible poder identificar los patrones de comportamiento y detectar la anomalías en los mismos.
Acompáñame en esta sesión donde veremos qué son las anomalías y cómo se detectan, analizaremos varias técnicas y compararemos pros y contras con la ayuda de Azure, Python y Power BI.

Descubrir lo que esconden los datos con Power BI

Los datos, que recibimos para ser analizados, suelen traviesos y escurridizos, no nos dejan ver sus verdaderas intenciones. Acompáñame en esta sesión donde vamos a utilizar los súper poderes de Power BI para neutralizar a los enemigos del buen análisis, que son los datos incompletos, repetidos y sucios, entre otros enemigos. Power BI, armado con sus poderes mágicos en opciones gráficas, perfiles y Machine Learning nos ayudarán a vencerlos.

Consulta y enriquece tu modelo tabular con la Vista Consultas

En la sesión vamos a tratar la vista Consulta DAX integrada recientemente en Power BI, vamos a comparar las opciones disponibles en la vista y en DAX Studio y otras herramientas con el objetivo de aprovechar lo mejor de cada mundo.

Consulta y enriquece tu modelo tabular con la Vista Consultas

Medir el modelo tabular y la efectividad de las consultas es una de las vías para encontrar los problemas de rendimiento y las posibles vías de mejora.
La nueva vista de Consultas DAX integrada en Power BI Desktop ayuda a realizar estas tareas.

Conecta con PowerQuery a SQL de forma eficiente

En esta sesión veremos escenarios diferentes de conexión de SQL desde PowerQuery, problemas habituales y posibles soluciones. Veremos cómo usar el plegado de consultas, cómo ver qué consulta se ha construido o cómo construir la consulta sql de forma optimizada.

Cleansing texts and extracting terms using Power Query, Python, and Azure Cognitive Services

From Power Query, there are countless options to perform efficient text processing from UI or directly from M language. The session will show some examples that confirm it. And in addition, we will see other instances in which it is perfect to rely on alternatives such as R, Python, and Azure Cognitive Services.

Combinar consultas en Power Query como técnica de optimización de modelos tabulares

Combinar consultas es una de las opciones más potentes y versátiles de Power Query que sirve para identificar entidades y atributos, garantizar el óptimo diseño del modelo estrella, proteger las tablas de hechos del modelo, hacer tareas de calidad de datos y combinar archivos.
En esta sesión, que se desarrolla en modo problema vs solución, veremos varios escenarios en los que se utilizan las combinaciones de consultas para llegar a los resultados.

Cleansing and formatting data with Power Query options, M, and Python languages

Power Query in Power BI and Excel includes several options for transforming and cleaning data. However, there are situations where no native option is enough, and we have to write some code using M language or... rely on languages like Python.
What will be the best option? As always, it depends !! The session will cover some samples. After that, you can decide and have a better answer than "It depends."

Calcular y proteger, objetivo de la función CALCULATE en DAX.

Las consultas DAX acceden al modelo, extraen valores, calculan y devuelven resultados siguiendo un conjunto de reglas y su rendimiento depende de la calidad del código DAX y del modelo tabular.
En la sesión veremos el uso de la función CALCULATE en varios escenarios. Nos dedicaremos a calcular las expresiones necesarias para dar respuesta a los requisitos de negocio. Vamos a utilizar las buenas prácticas de modelado para conseguir optimizar los resultados y en el menor tiempo y con la mayor calidad.

Azure y Power BI. Aplicando inteligencia desde la extracción a la visualización

En esta sesión veremos diferentes herramientas en Azure que nos permiten aprovechar al máximo los servicios cognitivos para aplicar inteligencia desde la captación de los datos, y cómo también con Power BI podemos seguir aplicando técnicas de inteligencia artificial para poder extraer el máximo partido a nuestros datos

Ask the Expert - Group A (Wed 11:10 to 13:00)

'Got a problem? Don't know who to call? Bring it to SQLBits and get it solved by our panel of experts!

More information can be found here:
https://sqlbits.com/news/ask-the-experts-at-the-experts-lounge/

1. SQL and Databases:
2. Microsoft Fabric and Related Technologies:
3. Power BI and Data Visualization:
4. Azure and Cloud Technologies:

11:10 to 12:00
1. Magi Naumova
2. Paul Andrew, Brynn Borton
3. James Dales, Ana-Maria Bisbe York
4.

12:10 to 13:00
1. Martin Catherall & Heid Hasting
2. Freddie Santos, Nagaraj Sengodan
3. Kristoffer West, Mark Hayes
4.

Aprovecha la Vista de consultas DAX para explorar tu modelo.

La nueva vista de consultas DAX aporta ventajas al trabajo con los modelos tabulares desde Power BI Desktop. La sesión va a recorrer sus opciones y tratar ejemplos de consultas. Vamos a referenciar herramientas como DAX Studio y Tabular Editor y ver las diferencias y ventajas que aporta cada una.

Analizar el Modelo Tabular con Herramientas Externas en Power BI

La calidad del modelo tabular es la base para crear un buen informe en Power BI. Las herramientas externas facilitan el análisis y la optimización del modelo. La sesión expone las herramientas y muestra sus ventajas.

Analítica avanzada y trabajo colaborativo desde Servicio Power BI

La sesión recorrerá opciones de consumo avanzado de los datos desde el servicio Power BI con acciones colaborativas que tienen en cuenta el tipo de licencias y la seguridad integrada.

Achievements for female talent visibility in technology

In 2019 in Spain, an initiative, "W4TT - Women for technical talks," emerged. In these years, we have developed monthly meetings and online and face-to-face events.
Many women have presented technical sessions with us for the first time, alone or with another speaker. Some of them are Microsoft MVPs today.
The recognition of female talent in Spain by all the technical communities has grown considerably. There are many women leaders of communities and in the teams that manage the events.
I would be delighted to share our experiences with you in this session.

A la caza de las anomalías con Power BI, Python y Azure Cognitive Services

A día de hoy se hace imprescindible poder identificar los patrones de comportamiento del dato y detectar los cambios y anomalías en los mismos.
Acompáñame en esta sesión donde veremos qué son las anomalías y cómo se detectan, analizaremos varias técnicas y compararemos pros y contras con la ayuda de Power BI, Python y Azure Cognitive Services.

¿Es una entidad, o no?

El modelo tabular en Power BI se compone de tablas y relaciones. Las tablas deben ser entidades modelo. Hay varios escenarios en los que las tablas no se pueden identificar como entidades reales.
Esta sesión que se va a desarrollar en entorno Power Query, mostrará ejemplos de proyectos de la vida real que demuestran el problema y mejoran los modelos.

¿Cuál será el resultado devuelto por una expresión DAX?

La sesión está planteada como un ejercicio de grupo en el que los participantes vamos a analizar varias expresiones DAX y ver los resultados que nos devuelve y las razones por las que a veces obtenemos valores inesperados y especialmente inexplicables.

¿Cómo viajar desde orígenes de datos no relacionados al modelo tabular con Power Query?

Power Query es una excelente herramienta para importar, explorar, limpiar y transformar datos. En la sesión veremos un ejemplo desde cero hasta el modelo tabular con Power BI.

¿Cómo sacar partido a las opciones de analítica avanzada en Power Query?

El editor de consultas Power Query atesora muchas opciones y posibilidades de gran utilidad para aplicar la ciencia de datos a la exploración, transformación y enriquecimiento de los datos importados.
En esta sesión trataremos los perfiles integrados en la herramienta, así como la creación y manipulación de tablas y columnas desde algoritmos de ML.
Vamos a extraer valor trabajando con los servicios cognitivos de Azure y además veremos cómo extender las capacidades analíticas con el empleo de R y Python.

Ana Maria Bisbe York

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