Los primeros días de cada mes se van igual: descargar, pegar, corregir fechas, arreglar categorías y buscar por qué el total no cuadra. Ese trabajo se hace una sola vez si lo dejas escrito como un proceso. Este curso te enseña a construirlo con Power Query, dentro de Power BI, sobre casos que aparecen en cualquier empresa.
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El proceso queda escrito paso a paso. El mes siguiente llegan datos nuevos, actualizas y listo, con las mismas reglas de limpieza.
Tipos de dato, configuración regional y transformaciones de fecha, que son la causa habitual de que dos informes no coincidan.
Combinar y anexar consultas: varias fuentes o varios años pasan a ser una sola tabla ordenada.
Perfilado y calidad de datos: ves qué columna trae vacíos, duplicados o valores raros antes de publicar.
Sabes hacer gráficos, pero cada mes vuelves a preparar los datos a mano.
Ventas por un lado, costos por otro, y nunca coinciden del todo.
Este es el paso previo al modelo y a DAX, y el que más tiempo devuelve.
22 microclases
Dos módulos: conexiones y transformaciones, y creación de columnas.
Archivos descargables por módulo
Los mismos archivos del caso que se resuelve en clase.
Certificado al completarlo
Se emite al terminar las clases del curso.
Consultor de Power BI y Fabric
Microsoft MVP Data Platform y Microsoft Certified Data Analyst Associate. Coautor de Microsoft Power BI Step by Step.
Diseña soluciones analíticas con Power BI y Fabric desde hace más de nueve años, con foco en modelos claros y mantenibles para quien toma decisiones. En Acadevor dicta los cuatro niveles de Power BI Desktop, de la primera carga de datos al informe interactivo.
15 clases · 2 h 33 min
Conectas fuentes distintas y las dejas listas para analizar: tipos de conexión, tipos de dato, calidad, errores, combinar y anexar consultas, agrupar y ordenar fechas.
Empieza hoy
Aprende a obtener datos de clientes de orígenes distintos y a aplicarle todo tipo de transformaciones.
7 clases · 50 min
Creas columnas nuevas dentro de Power Query: condicionales, personalizadas, extraídas, divididas y calculadas con operaciones, para no arrastrar el trabajo sucio al modelo.