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Curso de Power Query

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Domina Power Query y transforma datos de forma eficiente para análisis avanzado.

Aprende a conectar, limpiar y estructurar datos con Power Query, la herramienta clave para analistas y desarrolladores. Curso completo desde fundamentos hasta técnicas avanzadas.

Formación en Power Query bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Power Query

Analistas de datos, desarrolladores y profesionales que necesitan optimizar la preparación de datos para análisis y visualización.

Objetivos de nuestro curso de Power Query

Comprender los fundamentos de Power Query para la transformación y preparación de datos.
Aprender a conectar, limpiar y estructurar datos desde múltiples fuentes.
Optimizar flujos de trabajo en proyectos de análisis y visualización.
Implementar transformaciones avanzadas utilizando el lenguaje M.
Integrar Power Query con herramientas como Excel y Power BI para análisis avanzado.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Power Query

Aprende a conectar, limpiar y estructurar datos con Power Query, la herramienta clave para analistas y desarrolladores. Curso completo desde fundamentos hasta técnicas avanzadas.

Requisitos de nuestro curso de Power Query

Experiencia previa y conocimientos necesarios: Familiaridad con Excel o Power BI y conceptos básicos de datos.
Instalaciones previas requeridas: Power BI Desktop instalado (última versión). Microsoft Excel con Power Query habilitado.
Requisitos de hardware mínimo: Procesador: 2.5 GHz o superior. RAM: 8 GB. Espacio en disco: 20 GB libres.
Requisitos de software mínimo: Sistema operativo: Windows 10 o superior. Navegador actualizado (Edge, Chrome, Firefox).
Licencias o permisos específicos: Acceso a bases de datos y APIs para pruebas.

Temario del curso de Power Query

tema 1

Introducción a Power Query

¿Qué es Power Query y para qué sirve?
Principales usos y beneficios en análisis de datos.
Integración de Power Query con Excel y Power BI.
Exploración de la interfaz de Power Query Editor.
Práctica: carga inicial de un conjunto de datos.
Diferencias entre Power Query y otras herramientas ETL.
Casos prácticos de uso en empresas.
Limitaciones y buenas prácticas.
Documentación oficial y recursos adicionales.
Recomendaciones iniciales para trabajar con Power Query.

tema 2

Conexión con Fuentes de Datos

Métodos para conectar Power Query a diferentes fuentes de datos.
Práctica: conexión a archivos Excel, CSV y bases de datos SQL.
Resolución de problemas comunes en la conexión de datos.
Comparación entre fuentes locales y en la nube.
Mejores prácticas para garantizar conexiones estables.
Casos prácticos de integración de datos de múltiples fuentes.
Evaluación del impacto de las conexiones en el análisis.
Recomendaciones para trabajar con datos en tiempo real.
Uso de conectores avanzados para fuentes especializadas.
Beneficios de un flujo de conexión optimizado.

tema 3

Limpieza y Transformación de Datos

Métodos para eliminar duplicados y manejar datos faltantes.
Práctica: limpieza de un conjunto de datos desordenado.
Resolución de problemas relacionados con inconsistencias en los datos.
Comparación entre limpieza manual y automatizada.
Mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos.
Casos prácticos de transformación en proyectos reales.
Evaluación del impacto de datos limpios en el análisis.
Recomendaciones para documentar procesos de limpieza.
Uso de funciones automáticas de Power Query para transformación.
Beneficios de la automatización en la limpieza de datos.

tema 4

Uso de Columnas Calculadas y Transformaciones Básicas

Métodos para crear columnas personalizadas en Power Query.
Práctica: diseño de columnas calculadas para análisis de datos.
Resolución de problemas relacionados con fórmulas y sintaxis.
Comparación entre columnas calculadas en Excel y Power Query.
Mejores prácticas para estructurar cálculos complejos.
Casos prácticos de uso de columnas personalizadas.
Evaluación del impacto de las transformaciones en la visualización.
Recomendaciones para evitar errores comunes en cálculos.
Configuración avanzada de columnas calculadas.
Uso de funciones básicas para transformar datos.

tema 5

Consolidación de Datos

Métodos para combinar y fusionar tablas en Power Query.
Práctica: consolidación de múltiples fuentes en un solo conjunto de datos.
Resolución de problemas relacionados con uniones y combinaciones.
Comparación entre combinaciones internas, externas y cruzadas.
Mejores prácticas para garantizar la integridad de los datos combinados.
Casos prácticos de consolidación en proyectos empresariales.
Evaluación del impacto de la consolidación en el análisis.
Recomendaciones para trabajar con grandes volúmenes de datos.
Uso de tablas dinámicas para validar consolidaciones.
Beneficios de una consolidación eficiente en flujos ETL.

tema 6

Uso Avanzado del Lenguaje M

Introducción al lenguaje M en Power Query.
Métodos para editar y personalizar consultas con M.
Práctica: creación de funciones personalizadas con M.
Resolución de problemas relacionados con el uso de M.
Comparación entre lenguaje M y fórmulas en Excel.
Mejores prácticas para trabajar con M en proyectos avanzados.
Casos prácticos de automatización con lenguaje M.
Evaluación del impacto de M en la flexibilidad de las consultas.
Recomendaciones para aprender y aplicar M de forma efectiva.
Beneficios del uso de M en análisis avanzado.

tema 7

Automatización de Consultas

Métodos para automatizar procesos de carga y transformación de datos.
Práctica: creación de consultas automatizadas para análisis recurrentes.
Resolución de problemas relacionados con automatización fallida.
Comparación entre flujos manuales y automatizados.
Mejores prácticas para garantizar la eficiencia en la automatización.
Casos prácticos de automatización en proyectos empresariales.
Evaluación del impacto de la automatización en la productividad.
Recomendaciones para mantener flujos automatizados actualizados.
Uso de variables dinámicas para automatización flexible.
Beneficios de la automatización en el análisis de grandes datos.

tema 8

Transformaciones Condicionales

Introducción a las transformaciones condicionales en Power Query.
Métodos para crear columnas condicionales basadas en reglas.
Práctica: diseño de columnas condicionales en un flujo de datos.
Resolución de problemas relacionados con condiciones complejas.
Comparación entre lógica condicional en Power Query y Excel.
Mejores prácticas para estructurar transformaciones condicionales.
Casos prácticos de uso de lógica condicional en proyectos reales.
Evaluación del impacto de las condiciones en la limpieza de datos.
Recomendaciones para optimizar condiciones complejas.
Configuración avanzada de reglas en transformaciones.

tema 9

Pivot y Unpivot de Datos

Diferencias entre pivotar y des-pivotar datos en Power Query.
Métodos para transformar tablas mediante pivot y unpivot.
Práctica: reestructuración de un conjunto de datos desorganizado.
Resolución de problemas relacionados con estructuras incorrectas.
Comparación entre tablas pivotadas y tablas dinámicas.
Mejores prácticas para usar pivot y unpivot en análisis.
Casos prácticos de reorganización de datos en proyectos empresariales.
Evaluación del impacto de estas técnicas en la claridad de los datos.
Recomendaciones para trabajar con estructuras complejas.
Beneficios de la reorganización eficiente en flujos de datos.

tema 10

Combinar Consultas y Anexar Tablas

Métodos para combinar y anexar datos desde diferentes fuentes.
Práctica: consolidación de datos de múltiples hojas y bases de datos.
Resolución de problemas relacionados con combinaciones incorrectas.
Comparación entre combinar y anexar datos en Power Query.
Mejores prácticas para garantizar la coherencia en los datos combinados.
Casos prácticos de integración de datos dispersos.
Evaluación del impacto de la consolidación en la eficiencia del análisis.
Recomendaciones para manejar grandes volúmenes de datos anexados.
Configuración avanzada de uniones entre tablas relacionadas.
Beneficios de una estructura consolidada para análisis posteriores.

tema 11

Integración con APIs Externas

Métodos para conectar Power Query con APIs REST.
Introducción a las configuraciones de solicitudes HTTP.
Práctica: extracción de datos desde una API externa en JSON.
Resolución de problemas relacionados con autenticación y permisos.
Comparación entre fuentes de datos estáticas y dinámicas.
Mejores prácticas para trabajar con datos provenientes de APIs.
Casos prácticos de integración con servicios externos.
Evaluación del impacto de las APIs en el enriquecimiento de datos.
Recomendaciones para manejar datos API en proyectos recurrentes.
Uso avanzado de parámetros para automatizar consultas API.

tema 12

Optimización de Consultas y Rendimiento

Factores que afectan el rendimiento de las consultas en Power Query.
Métodos para optimizar flujos de transformación complejos.
Práctica: mejora del tiempo de procesamiento en una consulta.
Resolución de problemas relacionados con tiempos de carga prolongados.
Comparación entre flujos optimizados y no optimizados.
Mejores prácticas para trabajar con grandes conjuntos de datos.
Casos prácticos de optimización en entornos empresariales.
Evaluación del impacto de la optimización en proyectos a gran escala.
Recomendaciones para garantizar un rendimiento sostenido.
Uso de vistas previas para identificar cuellos de botella.

tema 13

Uso de Parámetros en Consultas

Introducción a los parámetros en Power Query.
Métodos para crear y usar parámetros dinámicos en consultas.
Práctica: diseño de consultas parametrizadas para diferentes escenarios.
Resolución de problemas relacionados con configuraciones de parámetros.
Comparación entre consultas estáticas y dinámicas.
Mejores prácticas para gestionar parámetros en proyectos empresariales.
Casos prácticos de personalización de consultas con parámetros.
Evaluación del impacto de los parámetros en la flexibilidad del análisis.
Recomendaciones para mantener parámetros bien documentados.
Configuración avanzada de parámetros para múltiples entornos.

tema 14

Automatización de Procesos con Power Query

Métodos para programar la ejecución de consultas en Power BI Service.
Práctica: automatización de la actualización de datos desde una fuente.
Resolución de problemas relacionados con automatización fallida.
Comparación entre procesos manuales y automatizados.
Mejores prácticas para garantizar flujos de trabajo sin interrupciones.
Casos prácticos de automatización en proyectos empresariales.
Evaluación del impacto de la automatización en la productividad.
Recomendaciones para mantener procesos automatizados actualizados.
Uso de Power Automate para ampliar la automatización de consultas.
Beneficios de la integración entre Power Query y flujos automatizados.

tema 15

Seguridad y Gestión de Datos

Métodos para garantizar la seguridad en consultas de Power Query.
Práctica: configuración de accesos y permisos en proyectos colaborativos.
Resolución de problemas relacionados con manejo de datos sensibles.
Comparación entre configuraciones básicas y avanzadas de seguridad.
Mejores prácticas para proteger datos en proyectos empresariales.
Casos prácticos de gestión de datos seguros en organizaciones.
Evaluación del impacto de la seguridad en la confianza del cliente.
Recomendaciones para auditar y supervisar consultas críticas.
Configuración avanzada de roles en flujos compartidos.
Uso de logs y reportes para seguimiento de consultas.

tema 16

Conexión con Power BI y Excel

Métodos para integrar Power Query con Power BI y Excel.
Práctica: diseño de informes conectados a flujos de Power Query.
Resolución de problemas relacionados con sincronización de datos.
Comparación entre informes generados manualmente y automatizados.
Mejores prácticas para garantizar la consistencia entre herramientas.
Casos prácticos de análisis integrados en Power BI.
Evaluación del impacto de la integración en la productividad.
Recomendaciones para optimizar flujos de trabajo entre herramientas.
Configuración avanzada de relaciones entre datos.
Beneficios de trabajar con un ecosistema integrado.

tema 17

Validación de Resultados y Auditoría

Métodos para validar los resultados obtenidos en Power Query.
Práctica: diseño de auditorías para flujos de datos complejos.
Resolución de problemas relacionados con resultados incorrectos.
Comparación entre validación manual y automatizada.
Mejores prácticas para garantizar la precisión de los datos.
Casos prácticos de auditoría en proyectos empresariales.
Evaluación del impacto de la validación en la calidad del análisis.
Recomendaciones para documentar procesos de validación.
Uso de funciones avanzadas para depurar consultas.
Beneficios de una auditoría constante en flujos críticos.

tema 18

Gestión de Versiones en Power Query

Métodos para mantener versiones de consultas en proyectos colaborativos.
Práctica: configuración de flujos de trabajo con control de versiones.
Resolución de problemas relacionados con cambios no controlados.
Comparación entre gestión manual y sistemas de versionado.
Mejores prácticas para garantizar la integridad de los flujos.
Casos prácticos de versionado en proyectos complejos.
Evaluación del impacto del control de versiones en equipos grandes.
Recomendaciones para implementar sistemas de versionado efectivo.
Configuración avanzada de flujos compartidos y protegidos.
Beneficios de un sistema de versiones en proyectos dinámicos.

tema 19

Análisis de Impacto y Trazabilidad

Métodos para analizar el impacto de cambios en consultas de Power Query.
Práctica: diseño de mapas de impacto para flujos complejos.
Resolución de problemas relacionados con cambios imprevistos.
Comparación entre análisis preventivo y correctivo.
Mejores prácticas para garantizar la estabilidad de los flujos.
Casos prácticos de trazabilidad en grandes proyectos.
Evaluación del impacto de los cambios en proyectos empresariales.
Recomendaciones para documentar el historial de modificaciones.
Configuración avanzada de sistemas de trazabilidad.
Beneficios de una trazabilidad clara en equipos colaborativos.

tema 20

Proyecto Final: Diseño de un Flujo Completo con Power Query

Análisis de requisitos empresariales para el proyecto final.
Conexión con múltiples fuentes de datos complejas.
Limpieza y transformación avanzada del conjunto de datos.
Creación de columnas calculadas y parámetros dinámicos.
Implementación de consolidación y automatización.
Validación y auditoría del flujo diseñado.
Optimización del rendimiento y solución de errores.
Documentación completa del flujo implementado.
Presentación del proyecto y retroalimentación del instructor.
Reflexión sobre lecciones aprendidas y próximos pasos.