Course Code: pqdta
Duration: 14 hours
Prerequisites:

  • Comprensión del trabajo con datos en hojas de cálculo
  • Experiencia en tareas básicas de análisis de datos
  • Familiaridad con formatos de archivo comunes como CSV y Excel

Audiencia

  • Profesionales de datos que necesitan limpiar y preparar conjuntos de datos
  • Analistas de negocios responsables de flujos de trabajo de datos recurrentes
  • Cualquier persona involucrada en la generación de informes y automatización de procesos

Overview:

Power Query es una herramienta de transformación y automatización de datos utilizada en Excel y Power BI.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos de nivel principiante que deseen optimizar, estandarizar y automatizar las tareas de preparación de datos utilizando Power Query.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

  • Crear procesos de limpieza de datos repetibles usando Power Query.
  • Conectarse y combinar múltiples fuentes de datos.
  • Utilizar expresiones del lenguaje M para extender la lógica de transformación.
  • Crear flujos de trabajo de actualización de datos automatizados.

Formato del Curso

  • Demostraciones prácticas con explicaciones guiadas.
  • Ejercicios prácticos extensos para reforzar habilidades.
  • Práctica en el mundo real utilizando un entorno de laboratorio interactivo.

Opciones de Personalización del Curso

  • Para adaptar este curso al entorno o conjuntos de datos de su equipo, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Course Outline:

Introducción a Power Query

  • Visión general de la interfaz de Power Query
  • Comprensión de consultas y pasos aplicados
  • Navegación en las integraciones de Power BI y Excel

Conexión a Fuentes de Datos

  • Importación de archivos Excel, CSV y texto
  • Trabajo con carpetas y conjuntos de datos estructurados
  • Conexión a fuentes en línea y bases de datos

Fundamentos de Limpieza de Datos

  • Eliminación de errores y duplicados
  • Filtrado, ordenación y modelado de datos
  • Trabajo con valores faltantes

Transformaciones y Modelado de Datos

  • División y fusión de columnas
  • Pivoteo y despivotear datos
  • Agrupación y agregación de datos

Combinación de Consultas

  • Append vs. merge queries
  • Tipos de unión y consideraciones sobre la estructura de datos
  • Modelado de conjuntos de datos multisource

Introducción al Lenguaje M

  • Comprensión de fórmulas M
  • Edición de consultas usando el Editor Avanzado
  • Escritura de transformaciones personalizadas

Automatización y Actualización

  • Creación de flujos de trabajo de transformación reutilizables
  • Configuración de horarios de actualización
  • Administración de dependencias y rendimiento de consultas

Técnicas Avanzadas

  • Parametrización de consultas
  • Uso de funciones en M
  • Mejores prácticas para pipelines de transformación escalables

Resumen y Pasos Siguientes