Cómo aprender Power BI gratis en 2026 (ruta real, sin humo)

TL;DR

Microsoft Learn es el mejor recurso gratuito (oficial, actualizado, con labs)
No empieces por cursos de 40 horas. Empieza con un proyecto real
La certificación PL-300 vale la pena solo si tu empresa la paga
El 80% de tu valor está en entender los datos, no en hacer gráficos bonitos
Después de los básicos: DAX y Power Query son lo que te diferencia

Voy a ser directo: hay demasiados cursos de Power BI que te enseñan a hacer gráficos bonitos y te dejan igual de perdido cuando tu jefe te pide “un dashboard de ventas”.

Esta guía es lo que me hubiera gustado tener cuando empecé. Sin rodeos, sin vender humo, solo lo que funciona.

Por qué Power BI en 2026

Power BI sigue siendo la herramienta de BI más usada en empresas. No porque sea la mejor en todo, sino porque:

Está en el ecosistema Microsoft (donde vive el 90% del mundo corporativo)
La versión Desktop es gratis (solo pagas por compartir en la nube)
Hay demanda laboral real (mira ofertas en LinkedIn)

Si trabajas con datos en una empresa que usa Excel, Outlook o Teams, Power BI es la siguiente herramienta que deberías dominar. No hay debate.

La ruta de aprendizaje (sin pagar nada)

Fase 1: Los fundamentos (2-3 semanas)

Microsoft Learn - Power BI Path learn.microsoft.com/es-es/training/powerplatform/power-bi

Es gratis, oficial, actualizado y tiene laboratorios prácticos. No necesitas más para empezar.

Módulos clave:

Introducción a Power BI
Modelado de datos
Visualización de datos
DAX básico

Por qué esto y no YouTube: Los cursos de YouTube están bien para ver “qué se puede hacer”, pero Microsoft Learn te obliga a hacer ejercicios. Aprendes haciendo, no mirando.

Fase 2: Tu primer proyecto real (1-2 semanas)

Aquí es donde el 90% de la gente se atasca. Han visto 20 horas de tutoriales pero nunca han hecho nada propio.

Mi recomendación: Coge datos que te importen.

Ideas:

Tus gastos personales (exporta de tu banco)
Datos de tu trabajo (si puedes)
Dataset público que te interese (deportes, música, lo que sea)

El objetivo no es hacer algo bonito. Es enfrentarte a los problemas reales:

Datos sucios que hay que limpiar
Relaciones entre tablas que no funcionan
Métricas que no sabes cómo calcular

Cuando te atasques (y te atascarás), busca la solución. Ese es el aprendizaje real.

Fase 3: Power Query y DAX (ongoing)

Una vez que tienes los básicos, el siguiente nivel son:

Power Query: Transformar y limpiar datos. El 80% del trabajo real está aquí, no en los gráficos.

DAX: El lenguaje de fórmulas. Es lo que te permite calcular cosas que no vienen directamente de los datos.

No intentes aprenderlo todo de una vez. Aprende lo que necesitas cuando lo necesitas.

¿Necesitas calcular ventas del año anterior? Busca “DAX same period last year”. ¿Necesitas combinar dos tablas? Busca “Power Query merge”. Así se aprende de verdad.

Recursos gratuitos que recomiendo

Oficiales

Microsoft Learn - Ya lo dije, pero es el mejor punto de partida
Documentación oficial de DAX - docs.microsoft.com/dax - Referencia cuando necesitas una función específica

YouTube (para complementar, no como base)

Guy in a Cube - Dos tipos de Microsoft que explican bien
SQLBI - Marco Russo y Alberto Ferrari, los referentes de DAX (más avanzado)
Curbal - Ruth Pozuelo, muy didáctica

Comunidades

Reddit r/PowerBI - Preguntas y respuestas reales
Power BI Community - Foro oficial de Microsoft
LinkedIn - Sigue a gente que publica contenido útil, no a los que solo venden cursos

Datasets para practicar

Kaggle - Miles de datasets gratis
data.gov - Datos públicos de EEUU
datos.gob.es - Datos públicos de España
Maven Analytics - Challenges con datasets preparados

La certificación PL-300: ¿vale la pena?

La respuesta honesta: depende.

Sí vale la pena si:

Tu empresa la paga
Buscas trabajo y necesitas pasar filtros de CV
Te obliga a estudiar cosas que ignorarías

No vale la pena si:

Tienes que pagarla de tu bolsillo (180€+)
Ya tienes trabajo y tu empresa no la valora
Crees que te hará “experto” (no lo hará)

La certificación demuestra que sabes lo básico. No demuestra que puedas resolver problemas reales. Eso solo lo demuestra tu trabajo.

Si decides hacerla, Microsoft Learn tiene todo el contenido del examen gratis. No necesitas pagar cursos de preparación.

Errores comunes (que yo cometí)

1. Obsesionarse con los gráficos

Los dashboards bonitos no sirven de nada si los datos están mal. Prioriza: datos limpios > modelo correcto > visualización.

2. No entender el modelo de datos

Power BI no es Excel. Las relaciones entre tablas importan. Si no entiendes esto, todo lo demás falla. Lee sobre relaciones y por qué a veces necesitas USERELATIONSHIP.

3. Copiar fórmulas sin entenderlas

DAX tiene una curva de aprendizaje. Si copias fórmulas de internet sin entender qué hacen, cuando fallen (y fallarán) no sabrás por qué. Tengo una guía de debugging para estos casos.

4. Ignorar Power Query

Muchos pasan directamente a DAX y hacen malabares para limpiar datos con fórmulas. Error. Power Query existe para eso y es más eficiente.

5. Aprender sin proyecto

Ver tutoriales es cómodo. Hacer un proyecto propio es incómodo. Pero solo lo segundo te enseña de verdad.

Mi consejo final

No necesitas cursos de pago para aprender Power BI. Necesitas:

Un proyecto real que te importe
Capacidad de buscar cuando te atasques
Paciencia para equivocarte y aprender

El valor de alguien que sabe Power BI no está en hacer gráficos. Está en entender qué preguntas hacer a los datos y saber si las respuestas tienen sentido.

Eso no lo enseña ningún curso. Lo aprendes trabajando con datos reales, equivocándote, y preguntándote “¿esto tiene sentido?” antes de enseñar cualquier número a tu jefe.

Siguiente paso

Si ya dominas los básicos y quieres ir más allá de dashboards:

DAX en profundidad - Para cálculos que no sabes cómo hacer
Power Query completo - Para transformar datos como un pro
Por qué el 90% de tus datos son basura - La realidad que nadie te cuenta

El camino natural después de Power BI es Data Engineering: pipelines de datos, automatización, calidad de datos. Si te interesa ese salto, escribí sobre mi transición de analista a Data Engineer y por qué merece la pena.

Y si quieres entender hacia dónde va el mundo del analytics con IA, lee sobre GenBI y el futuro del analista de datos. Spoiler: saber modelar capas semánticas será más importante que escribir SQL.

¿Tienes preguntas sobre tu ruta de aprendizaje? ¿Te has atascado en algo específico?