Tratamiento de datos con Power Query

ANAYA MULTIMEDIAISBN: 9788441547483

Precio:
Precio de venta€30,95
Disponible (1 unidad), lista para ser enviada

Descripción

Tratamiento de datos con Power Query

Resumen del libro

Este manual práctico y completo está diseñado para dominar Power Query, la herramienta esencial de Microsoft para la transformación y preparación de datos. A lo largo de sus páginas, el lector aprenderá a conectar con diversas fuentes, limpiar y modelar información, y optimizar sus consultas para lograr una carga de datos eficiente. Con ejemplos aplicados, la obra guía desde los fundamentos del entorno hasta conceptos avanzados como el lenguaje M y el modelado tabular, convirtiéndose en un recurso indispensable para cualquier profesional que trabaje con datos en Power BI, Excel o entornos en la nube de Microsoft.

¿De qué trata?

El libro comienza introduciendo el entorno de trabajo de Power Query y su capacidad para conectar con diferentes orígenes de datos externos. A continuación, explora un conjunto de tareas, opciones y casos de uso centrados en la exploración y transformación de columnas y consultas. Un bloque fundamental se dedica a los conceptos del modelo tabular, ofreciendo soluciones prácticas para escenarios como el modelado de relaciones, la definición de entidades y atributos, el trabajo con parámetros y la resolución de errores. Además, incluye una introducción al lenguaje M, el motor que impulsa Power Query, revelando ideas para superar desafíos en la transformación de datos. Finalmente, se presentan buenas prácticas y herramientas de diagnóstico para optimizar consultas y lograr una carga de datos más eficiente, abarcando también otros entornos como Excel, los flujos de datos en Power BI y Power Platform, y los flujos de datos Gen2 en Microsoft Fabric.

Temas principales

  • Conexión a orígenes de datos externos y su integración en Power Query.
  • Exploración, limpieza y transformación de columnas y consultas.
  • Modelado tabular: relaciones, entidades, atributos y parámetros.
  • Introducción al lenguaje M para solucionar desafíos de transformación.
  • Optimización de consultas y buenas prácticas para la eficiencia en la carga de datos.
  • Aplicación en Power BI Desktop, Excel, Power Platform y Microsoft Fabric.

¿Para quién está recomendado?

Está dirigido a analistas de datos, profesionales de Business Intelligence, usuarios avanzados de Excel y Power BI, así como a cualquier persona que necesite automatizar y mejorar la calidad de sus procesos de preparación de datos. Es adecuado tanto para quienes se inician en Power Query como para aquellos que buscan profundizar en técnicas avanzadas y optimización.

Qué aporta este libro

  • Una guía práctica y estructurada para dominar la transformación de datos desde cero.
  • Soluciones a escenarios reales de modelado y resolución de errores.
  • Conocimiento del lenguaje M para abordar desafíos complejos de transformación.
  • Estrategias de optimización para lograr consultas más rápidas y eficientes.
  • Visión completa de Power Query en diferentes entornos de Microsoft (Power BI, Excel, Power Platform y Fabric).

Ficha técnica

  • Autor: BISBE YORK, ANA MARIA
  • Editorial: ANAYA MULTIMEDIA
  • Idioma: Español
  • Tema: INVESTIGACION DE MERCADO, GUIAS DE INTERNET Y SERVICIOS EN LINEA, EXCEL, ALGORITMOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • Colección: MANUALES IMPRESCINDIBLES
  • Encuadernación: Bolsillo
  • Fecha de edición: octubre de 2023
  • Número de páginas: 448
  • Peso: 675 g

Valoración editorial

Este manual destaca por su enfoque práctico y su capacidad para acompañar al lector desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de transformación de datos. La inclusión del lenguaje M y la optimización de consultas lo convierten en un recurso valioso para quienes buscan eficiencia y profundidad técnica. Su cobertura de múltiples plataformas Microsoft lo hace especialmente útil para profesionales que trabajan en entornos diversos, ofreciendo una visión unificada de Power Query.

También te puede gustar

Vistos Recientemente