Power BI, do dado bruto ao indicador de negócio pronto para decisão.

Antes de abrir o Power BI, você aprende a enxergar a estrutura por trás dos dados: por que uma única tabela no Excel tem limite, e como granularidade, normalização e o esquema estrela resolvem isso.

• Apresentação do curso
• Introdução ao curso
• Normalização e desnormalização
• Modelagem de dados na prática
• Esquema estrela (Star Schema)
• Porque a Modelagem de Dados é Útil

Antes de transformar qualquer coluna, você aprende a examinar os dados com as ferramentas de perfil do Power Query — qualidade, distribuição e estatísticas de cada coluna — para saber exatamente o que precisa ser corrigido.

• Identificar anomalias de dados
• Examinar estruturas de dados
• Propriedades da coluna (qualidade e distribuição)
• Estatísticas de dados

O Power Query é a ferramenta de ETL do Excel e do Power BI: extrai, transforma e carrega dados de quase qualquer fonte. Aqui você conecta suas primeiras fontes e cria as primeiras consultas.

• Criando uma consulta
• Introdução ao Power Query
• Tipos de dados
• Dados a partir de uma tabela ou intervalo
• Importando um arquivo Excel
• Consulta de uma pasta
• Consulta de uma pasta do SharePoint

O módulo mais longo do curso: todas as transformações do dia a dia, coluna por coluna, até consultas mescladas e acrescentadas — a parte que, sem Power Query, você levaria horas fazendo com copiar/colar.

• Preenchimento de colunas
• Dividir colunas
• Dividir linhas
• Colunas personalizadas
• Coluna de exemplo
• Mesclar colunas
• Classificar e filtrar
• Fórmula IF
• Fórmula IF e AND
• Fórmula AddDays
• Fórmulas de texto
• Coluna dinâmica (Pivot)
• Transformar colunas em linhas (Unpivot)
• Agrupar por
• Acrescentar consultas — parte 1
• Acrescentar consultas — parte 2
• Mesclar consultas

A prática direta, no formato estudo de caso: você recebe 12 planilhas de vendas de um ano inteiro, bagunçadas do jeito que chegam na vida real, e o que o resultado final precisa satisfazer — nada de passo a passo de clique. Um desafio único que encadeia todas as técnicas de Power Query vistas até aqui, do import de pasta até separar fato e dimensões, pronto pra resolver no seu próprio Power BI Desktop antes da avaliação final.

• Importar e combinar 12 arquivos mensais de uma pasta
• Corrigir tipos de dados e padronizar texto digitado à mão
• Calcular uma coluna nova a partir de outras já existentes
• Separar a base única em 1 tabela fato e 3 tabelas de dimensão

Um modelo tecnicamente correto ainda pode ser lento. Este módulo cobre as técnicas que fazem um relatório carregar rápido mesmo com muitos dados.

• Remover linhas e colunas desnecessárias
• Identificar medidas, relacionamentos e visuais de mau desempenho
• Melhorar cardinalidade alterando tipos de dados
• Criar e gerenciar agregações
• Modos de armazenamento: Import, DirectQuery, Dual e Composite
• Dobra de consultas (query folding)

Com os dados já limpos, é hora de relacionar tabelas e escrever fórmulas. DAX (Data Analysis Expressions) é a linguagem por trás de toda medida no Power BI — aqui você aprende a ler e escrever a sua.

• O que é DAX e por que ele existe
• Definição de nomes, sintaxe e grupos de medidas
• Medidas implícitas x explícitas, formatação e medidas rápidas
• Variáveis e comentários em DAX
• Modelo de dados, contexto de filtro e contexto de linha
• Operadores aritméticos, de comparação, texto e lógicos
• Calculated columns x measures
• Funções matemáticas e estatísticas (SUM, AVERAGE, MAX, MIN, DIVIDE)
• Funções de contagem (COUNT, COUNTA, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT, COUNTBLANK)
• Funções iteradoras: SUMX, AVERAGEX, MINX, MAXX
• Combinar funções e tratamento de erros (IFERROR)
• Funções lógicas (IF, AND, OR, SWITCH, SWITCH(TRUE()))
• Funções de texto (CONCATENATE, LEFT/MID/RIGHT, SUBSTITUTE, SEARCH)
• CALCULATE, FILTER, ALL e RELATED — o coração do DAX
• Funções de tabela (VALUES, DISTINCT, SUMMARIZE, ADDCOLUMNS)
• Funções de data e hora
• Inteligência de tempo: YTD, período anterior, DATESINPERIOD

Com o modelo pronto, é hora de transformá-lo em um relatório que alguém realmente vai usar: os visuais certos, formatados e conectados entre si.

• Adicionar e escolher o tipo de visualização certo
• Formatar e configurar visualizações
• Formatação condicional
• Segmentação de dados e filtros
• Visuais personalizados do AppSource, R e Python
• Indicadores (KPIs) e cards
• Dicas de ferramenta personalizadas (tooltips)
• Interações entre visuais e painel de seleção
• Navegação com marcadores (bookmarks) e botões
• Classificação, sincronização de segmentação e drillthrough
• Acessibilidade: texto alternativo, ordem de tabulação e contraste

Recursos que vão além do relatório estático, incluindo os visuais de inteligência artificial nativos do Power BI.

• Filtro Top N e resumo estatístico
• Linhas de referência (painel de análise) e Play Axis
• Recurso de Perguntas e Respostas (Q&A)
• Insights rápidos
• Identificação de outliers, agrupamentos e binning
• Principais influenciadores
• Árvore de decomposição

Modelagem, Power Query, DAX, construção de relatório e os recursos de análise avançada do módulo anterior, tudo junto num único desafio: você recebe um modelo com as medidas já definidas por requisito (não a fórmula pronta) e reconstrói, página por página, um dashboard comercial completo — com KPIs, comparação ano a ano, mapa, segmentação de clientes e uma página de simulação "e se aumentássemos o preço?" usando parâmetro What-if.

• Modelo em esquema estrela com 5 dimensões + parâmetro What-if
• Grupos de medidas: base, percentuais, comparação ano anterior, acumulado, simulação
• 5 páginas de relatório reconstruídas a partir de referência visual real
• Cada visual especificado por seus campos (eixo, valores, legenda, dicas de ferramenta)

Publicar, monitorar e manter o que foi construído — para que o relatório continue confiável meses depois de pronto.

• Workspaces, papéis de acesso e Apps
• Gateway de dados local
• Criar dashboards e fixar páginas ao vivo
• Visão mobile, tema do painel e alertas de dados
• Gerenciar acessos a dashboards
• Atualização programada de conjuntos de dados
• Segurança em nível de linha (RLS) e grupos de segurança
• Atualização incremental
• Promover e certificar conjuntos de dados
• Dependências de conjunto de dados e formato de dataset grande

O estudo de caso final da TECH SANTOS BR: dados brutos reais (Access + Excel) e uma lista de perguntas de negócio para responder — sem passo a passo de cliques. Você monta o modelo, as medidas e o relatório do zero, e só depois compara com o relatório de referência da própria empresa.

• Nível Básico — requisitos de modelo e o Relatório Receita
• Nível Final — medidas de comparação anual e mais 3 relatórios (Qtde Vendas, Lucro, Lucro por Segmento)