Power BI: Transformación y limpieza de datos con Power Query

En esta sesión introductoria, además de explicar la relevancia de Power Query dentro de Power BI, los objetivos y la estructura del curso, se presentará al instructor, estableciendo una conexión inicial y brindando a los estudiantes una comprensión clara de lo que aprenderán.

Detallando cada tema que se abordará en el curso, esta lección ofrece a los alumnos una visión completa y estructurada de los contenidos, ayudándoles a prepararse para las clases y entender el flujo del curso.

Cubriendo conceptos fundamentales como registros, campos y tipos de datos, esta lección establece la base necesaria en conocimientos de datos para trabajar eficazmente con Power Query, preparando a los estudiantes para las transformaciones y análisis que realizarán.

Mediante ejemplos prácticos, los estudiantes aprenderán sobre la crucial importancia de una adecuada limpieza y preparación de datos, lo que les permitirá entender cómo datos bien organizados son esenciales para análisis precisos y efectivos.

Esta clase proporciona una inmersión en la interfaz de Power Query en Power BI, familiarizando a los alumnos con las herramientas y características del programa, lo que les permitirá navegar y utilizar Power Query de manera más eficiente y confiada.

Los estudiantes aprenderán a importar datos desde archivos CSV, una habilidad esencial en el análisis de datos, que les permitirá manejar uno de los formatos más comunes de datos en diversos entornos profesionales.

Se enseñará a importar datos desde hojas de cálculo de Excel, proporcionando a los alumnos las técnicas para acceder y transformar datos almacenados en uno de los formatos más utilizados en negocios y análisis.

Esta lección se enfoca en la extracción de datos desde páginas web, una habilidad crucial en la era digital, permitiendo a los estudiantes acceder a una vasta cantidad de información disponible en línea para su análisis.

Los alumnos aprenderán a importar datos de archivos PDF, una competencia importante para extraer información de documentos que a menudo se encuentran en este formato cerrado y no editable.

Esta clase enseñará a importar datos de carpetas de archivos, una técnica valiosa para manejar grandes volúmenes de datos y archivos distribuidos, simplificando el proceso de consolidación de datos.

Se explorarán las diversas opciones de conexión y carga de datos en Power Query, dando a los estudiantes un entendimiento completo de cómo acceder y preparar datos desde múltiples fuentes para su análisis en Power BI.

Los estudiantes aprenderán a renombrar columnas en Power Query, una habilidad fundamental para organizar y clarificar los datos, facilitando su análisis y comprensión posterior.

Esta lección se centra en cambiar los tipos de datos de las columnas, una técnica crucial para asegurar la precisión en el manejo y análisis de datos, especialmente cuando se trabaja con diferentes fuentes de datos.

Los alumnos dominarán el filtrado y la clasificación de datos en Power Query, habilidades esenciales para refinar los conjuntos de datos y prepararlos para análisis más específicos y detallados.

Se enseñará a los estudiantes cómo eliminar columnas y filas innecesarias, una práctica importante para limpiar y simplificar los datos, mejorando la eficiencia y la calidad de los análisis.

Esta lección profundiza en técnicas específicas para eliminar filas innecesarias, ayudando a los estudiantes a gestionar y optimizar conjuntos de datos para un análisis más eficaz y centrado.

Los alumnos aprenderán a usar funciones simples en Power Query para eliminar símbolos innecesarios de los datos, una etapa clave en la preparación de datos que contribuye a su precisión y utilidad.

Esta clase se centra en la eliminación de duplicados en los datos, una técnica importante para mantener la integridad y precisión de los conjuntos de datos, evitando redundancias y errores.

Se enseñará a los estudiantes a revisar y entender la 'Vista de Pasos Aplicados' en Power Query, lo que les permitirá rastrear y gestionar las transformaciones realizadas, asegurando un proceso de limpieza y preparación de datos transparente y controlado.

Los estudiantes aprenderán a utilizar la función de vista de calidad y perfil de las columnas en Power Query, lo que les permitirá evaluar y mejorar la calidad de los datos, identificando y corrigiendo problemas como valores faltantes o inconsistentes.

Esta lección se enfoca en enseñar a dividir columnas en Power Query, una habilidad avanzada que permite a los alumnos descomponer datos complejos en formatos más manejables y útiles para un análisis detallado.

Los estudiantes dominarán la técnica de transponer columnas, cambiando filas por columnas y viceversa, lo que es crucial para reorganizar y optimizar los datos para ciertos tipos de análisis y visualizaciones.

En esta clase, los alumnos aprenderán a validar datos y detectar errores en Power Query, asegurando la precisión y fiabilidad de los datos antes de avanzar hacia análisis más profundos.

Se enseñará el uso de expresiones M en Power Query, una habilidad esencial para realizar transformaciones de datos más complejas y personalizadas, lo que amplía significativamente el alcance y la profundidad del análisis de datos.

Esta lección concluirá la sección con un resumen de las habilidades aprendidas en transformaciones avanzadas, enfatizando cómo aplicar estas técnicas en escenarios reales para maximizar el impacto del análisis de datos en Power BI.

Los alumnos aprenderán a combinar múltiples archivos de Excel desde una carpeta en Power Query, una técnica valiosa para consolidar datos de diversas fuentes y facilitar un análisis integral.

Esta lección enseña cómo anexar consultas en Power Query, permitiendo a los estudiantes unir datos de diferentes tablas o fuentes, lo cual es crucial para análisis comparativos y agregados.

Los estudiantes dominarán la habilidad de combinar consultas, aprendiendo a relacionar datos de diferentes conjuntos para un análisis más completo y detallado de las relaciones entre datos.

En esta clase, se explorará la agrupación de datos en Power Query, una técnica esencial para resumir y organizar los datos, lo que facilita análisis avanzados y la generación de insights más profundos.

Los estudiantes aprenderán a crear y utilizar columnas condicionales en Power Query, una habilidad esencial para personalizar datos basados en criterios específicos, lo que mejora la relevancia y precisión del análisis.

Esta lección se enfoca en la creación de columnas calculadas, enseñando a los alumnos a aplicar fórmulas y cálculos para derivar nuevos datos, ampliando así las posibilidades de análisis y entendimiento de los datos existentes.

Los estudiantes aprenderán a agregar columnas de índice en Power Query, una técnica importante para organizar y referenciar datos de manera eficiente, lo cual es especialmente útil en conjuntos de datos grandes y complejos.

Los estudiantes aprenderán a crear y configurar parámetros en Power Query, habilidad clave para personalizar y automatizar la importación y transformación de datos, lo que permite un manejo más eficiente y flexible de los flujos de trabajo de datos.

Esta lección se enfoca en la aplicación práctica de parámetros en la preparación de datos, enseñando a los alumnos cómo utilizar estos elementos para modificar dinámicamente las consultas y adaptar los análisis a diferentes necesidades y escenarios.

Los estudiantes aprenderán a editar y ajustar parámetros existentes en Power Query, una habilidad esencial para mantener los flujos de trabajo de datos relevantes y actualizados, adaptándose a los cambios en las fuentes de datos o en los requerimientos analíticos.

En esta lección, los alumnos practicarán la aplicación efectiva de cambios en sus flujos de trabajo de datos utilizando Power Query, consolidando su comprensión de cómo implementar ajustes y mejoras en sus procesos de análisis de datos.

Introducción a un caso práctico detallado, diseñado para que los estudiantes apliquen de manera integral las habilidades aprendidas en Power Query, abordando un problema real de análisis de datos.

Los alumnos practicarán la carga de datos, aplicando técnicas de importación aprendidas para preparar la base sobre la cual realizarán su análisis y transformaciones.

Ejercicio enfocado en aplicar transformaciones básicas, específicamente en cambiar el nombre de las columnas, consolidando este aspecto fundamental de la preparación de datos.

Los estudiantes realizarán la tarea de eliminar columnas innecesarias, practicando cómo simplificar y limpiar los conjuntos de datos para un análisis más efectivo.

Este ejercicio desafía a los estudiantes a aplicar transformaciones avanzadas, empezando por separar columnas para descomponer datos complejos en formatos más manejables.

Continuación de las transformaciones avanzadas, donde los alumnos practicarán el reemplazo de valores en los datos, una técnica clave para la corrección y normalización de datos.

Ejercicio práctico para crear una columna calculada que convierte valores de libras a kilogramos, aplicando conocimientos de creación de columnas personalizadas y cálculos.

Los estudiantes aprenderán a identificar y reemplazar valores especiales en los datos, una habilidad importante para mantener la consistencia y exactitud en el conjunto de datos.

Aplicación práctica del uso del lenguaje M en Power Query para agregar nuevas columnas, permitiendo a los alumnos experimentar con transformaciones más complejas y personalizadas.

Los estudiantes realizarán ejercicios para agregar columnas condicionales, reforzando su habilidad para personalizar los datos según criterios específicos.

Ejercicio enfocado en la habilidad de buscar y reemplazar datos en Power Query, una técnica esencial para la edición y corrección de grandes conjuntos de datos.

Conclusión del caso práctico con la presentación de la solución final, donde los estudiantes podrán comparar sus resultados y entender en profundidad las aplicaciones prácticas de las habilidades aprendidas en Power Query.

Los alumnos tendrán la oportunidad de revisar los aspectos más significativos del curso, desde la importación y transformación de datos hasta las técnicas avanzadas y los ejercicios prácticos, lo que les permitirá reflexionar sobre su progreso y comprender cómo aplicar eficientemente estos conocimientos en sus propios proyectos y análisis de datos.