Empezarás este estudio de caso en Power BI importando y limpiando el conjunto de datos de ofertas de empleo con Power Query. Una vez hecho esto, toca remangarse y realizar una primera exploración de los datos.

Análisis del mercado laboral con Power BI

Preguntas para una EDA

Importación de datos con Power Query

EDA inicial con Power Query

Análisis de tendencias de ofertas de empleo

Limpieza de datos de los títulos de puestos

Efecto de los años de experiencia en el salario

Tendencias encontradas con EDA

Análisis exploratorio

El equipo de DataSearch sigue necesitando respuestas. Por suerte, ¡te tienen en su equipo! En este capítulo, continuarás aplicando tus habilidades de Power BI para extraer insights con herramientas como DAX y empezarás a crear visualizaciones de datos únicas.

Análisis de información del mercado

Opciones

Dentro del alcance

Fuera del alcance

Ideas clave en las que centrarse

Limpieza y análisis de habilidades

Probabilidad de habilidades en una oferta de trabajo

Tendencias de habilidades a lo largo del tiempo

Análisis en profundidad de descripciones clave de puestos

Otras recomendaciones de empleo

Options

True

False

Tendencias del análisis

Análisis de tendencias del mercado

Ya casi es hora de entregar el resultado final. En este último capítulo, combinarás todos los insights sobre las ofertas de empleo que has descubierto en un panel interactivo de Power BI para el equipo de DataSearch.

Crear un panel de análisis del mercado laboral

Cómo diseñar un panel

Comenzar con las plantillas del panel

Diseñar el diseño de un panel

Explorar las habilidades más demandadas

Indicador de salario para empresas

Añadir interactividad con bookmarks

Cierre del caso práctico

Construcción del panel

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

En este estudio de caso con Power BI, explorarás un conjunto de datos real de ofertas de empleo para descubrir insights para una empresa ficticia de selección llamada DataSearch. Con lo aprendido en cursos anteriores, usarás Power Query para investigar y limpiar los datos y averiguar qué habilidades están más demandadas para data scientists, data analysts y data engineers. Después, utilizarás DAX para crear visualizaciones reveladoras con tus hallazgos. Por último, lo integrarás todo aprovechando lo que ofrece Power BI para crear un panel de negocio con el que puedas responder a las preguntas del equipo de DataSearch.

<h2>Aplica tus habilidades con un caso práctico de Power BI</h2>
En este caso práctico de Power BI, explorarás un conjunto de datos reales de ofertas de empleo para descubrir información valiosa para una empresa de selección de personal ficticia, DataSearch. 
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<h2>Utiliza Power Query para investigar y limpiar datos.</h2>
Utilizando lo aprendido en cursos anteriores, usarás Power Query para investigar y limpiar los datos con el fin de descubrir qué habilidades son las más demandadas para los científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de datos. 
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<h2>Utiliza DAX para crear visualizaciones reveladoras.</h2>
A continuación, utilizarás DAX para crear visualizaciones detalladas de tus hallazgos. Por último, lo reunirás todo utilizando todas las funciones que ofrece Power BI para crear un panel de control empresarial que te permita responder a las preguntas del equipo de DataSearch.


Data Visualization in Power BI

Introduction to DAX in Power BI

Ayuda a una empresa ficticia en este caso de Power BI. Usa Power Query, DAX y paneles para hallar empleos.

Estudio de caso: Análisis de datos del mercado laboral en Power BI

Software Engineers y Data Engineers tienen un conjunto de habilidades muy similar.

SQL es una de las principales habilidades para todos los trabajos en data science.

El principal lenguaje de programación para data scientists fue Objective-C.

Las industrias basadas en tecnología tuvieron una menor demanda de perfiles de data science.

La mayoría de las ofertas de empleo procedían de empresas de mayor tamaño.

Tendencias del análisis

Estudio de caso: Análisis de datos del mercado laboral en Power BI

ejercicio interactivo práctico