Power Query para Transformación de Datos
� Power Query • Transformación de Datos Profesional

Domina la Transformación de Datos con Power Query desde cero con proyectos reales y certificación profesional

Aprende lenguaje M, conectores, transformaciones, combinar consultas, funciones personalizadas y automatización de procesos. Incluye archivos descargables, datasets reales y talleres de práctica.

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✅Para principiantes y analistas que quieren dominar Python para ciencia de datos
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🧩 10+ Proyectos
📄 Certificado

Tecnologías que dominarás

Las herramientas más demandadas en análisis de datos empresarial con Power Query

M Lenguaje M
Power Query Editor
Excel
Transformaciones
Conectores de Datos

Temario del Curso

Programa completo de Transformación de Datos con Power Query – desde fundamentos hasta automatización empresarial

Estructurado en 9 módulos progresivos con proyectos prácticos y datasets reales en cada sección.

  • ▶ MÓDULO 1 – INTRODUCCIÓN A POWER QUERY
    • Clase 1: ¿Qué es Power Query y para qué sirve en el análisis de datos?
    • Clase 2: Diferencias entre Power Query en Excel y Power BI
    • Clase 3: Procesos ETL con Power Query: extracción, transformación y carga de datos
  • ▶ MÓDULO 2 – CARGA DE DATOS EN POWER QUERY
    • Clase 4: Cómo cargar archivos Excel en Power Query
    • Clase 5: Importación de archivos CSV
    • Clase 6: Carga automática de múltiples archivos desde carpetas
    • Clase 7: Conexión a bases de datos SQL Server
    • Clase 8: Consumo de APIs desde Power Query
    • Clase 9: Conexión a archivos almacenados en SharePoint
    • Taller: Taller Importación de datos
  • ▶ MÓDULO 3 – LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS
    • Clase 10: Explorando la sección Inicio de Power Query
    • Clase 11: Herramientas de la sección Transformar
    • Clase 12: Cómo agregar columnas en Power Query
    • Clase 13: Uso de la vista y exploración de datos
    • Clase 14: Comprender la sección Pasos aplicados
    • Clase 15: Manejo correcto de tipos de datos
    • Clase 16: Eliminación de filas y columnas innecesarias
    • Clase 17: Cómo dividir y combinar columnas
    • Clase 18: Reemplazo de valores de forma eficiente
    • Clase 19: Técnicas de limpieza de texto
    • Clase 20: Manejo de valores nulos y reemplazo de errores
    • Taller: Taller Limpieza de datos (RRHH)
  • ▶ MÓDULO 4 – TRANSFORMACIONES INTERMEDIAS
    • Clase 21: Agrupar datos con Group By avanzado
    • Clase 22: Creación de columnas condicionales
    • Clase 23: Creación de columnas personalizadas
    • Clase 24: Uso de la columna índice para detectar valores duplicados
    • Clase 25: Segmentación y filtrado avanzado de datos
    • Clase 26: Anular dinamización de columnas (Unpivot)
    • Taller: Taller Transformaciones
  • ▶ MÓDULO 5 – JOINS EN POWER QUERY
    • Clase 27: Introducción a los Joins en Power Query y explicación de bases de datos
    • Clase 28: Explicación práctica de Joins usando Excel
    • Clase 29: Inner Join en Power Query
    • Clase 30: Left Join en Power Query
    • Clase 31: Full Join en Power Query
    • Clase 32: Ejercicio práctico aplicando relaciones entre tablas
    • Clase 33: Eliminación de duplicados construyendo llaves primarias
    • Taller: Taller Joins (Ecommerce)
  • ▶ MÓDULO 6 – POWER QUERY Y EL LENGUAJE M (NIVEL PRO)
    • Clase 34: ¿Qué es el lenguaje M y cómo funciona en Power Query?
    • Clase 35: Estructura de una consulta utilizando M (let / in)
    • Clase 36: Creación de columnas personalizadas con código M en textos
    • Clase 37: Creación de columnas personalizadas con código M en números
  • ▶ MÓDULO 7 – FUNCIONES EN POWER QUERY
    • Clase 38: Introducción a las funciones en Power Query
    • Clase 39: Mi primera función: creación de funciones reutilizables
    • Clase 40: Creación de funciones utilizando lenguaje M
    • Clase 41: Crear tu primera función para limpiar nombres, espacios y mayúsculas
    • Clase 42: Crear tu segunda función para limpieza masiva de textos
    • Taller: Taller Funciones
  • ▶ MÓDULO 8 – MANEJO DE ERRORES EN POWER QUERY
    • Clase 43: Introducción al manejo de errores en Power Query
    • Clase 44: Error por cambio de origen en archivos de datos
    • Clase 45: Errores en datos provenientes del origen
    • Clase 46: Error al modificar archivos utilizados por otros procesos
    • Clase 47: Problemas en tipos de datos
    • Clase 48: Error de autenticación en orígenes de datos
    • Taller: Taller Manejo de errores
  • ▶ MÓDULO 9 – PROYECTO FINAL
    • Clase 49: Introducción al proyecto final del curso
    • Clase 50: Estructuración correcta de tipos de datos
    • Clase 51: Limpieza de espacios al inicio y final de columnas
    • Clase 52: Normalización de mayúsculas y minúsculas
    • Clase 53: Reemplazo de valores y estandarización de columnas
    • Clase 54: Segmentación de información y reemplazo de errores
    • Clase 55: Automatización de la limpieza de nuevos registros
Quiero este temario

Ejemplo real de Power Query que construirás

Transformación profesional y optimizada. Incluye dataset y explicación detallada del proceso.

Transformación_Datos.pq
// ❌ ANTES - Datos sin procesar (problemas comunes)
┌────────────────┬─────────────┬────────────┬──────────┐
│ Nombre Cliente │   Producto  │   Monto    │  Fecha   │
├────────────────┼─────────────┼────────────┼──────────┤
│  JUAN PEREZ    │ laptop      │  "1500"    │ 15/03/26 │
│ maria garcia   │ MOUSE       │   null     │ null     │
│   Ana Lopez    │ Teclado     │  "45.50"   │ 20-03-26 │
│ CARLOS  RUIZ   │ monitor     │  "Error"   │ 22/03/26 │
└────────────────┴─────────────┴────────────┴──────────┘

// 🔄 TRANSFORMACIÓN CON POWER QUERY
let
    Origen = Excel.Workbook(File.Contents("ventas.xlsx")),
    Limpiar = Table.TransformColumns(Origen, {
        {"Nombre", Text.Proper},
        {"Producto", Text.Proper}
    }),
    SinNulos = Table.SelectRows(Limpiar, 
        each [Monto] <> null and [Fecha] <> null
    ),
    Tipos = Table.TransformColumnTypes(SinNulos, {
        {"Monto", type number},
        {"Fecha", type date}
    })
in
    Tipos

// ✅ DESPUÉS - Datos limpios y estructurados
┌────────────────┬──────────┬─────────┬────────────┐
│ Nombre Cliente │ Producto │  Monto  │   Fecha    │
├────────────────┼──────────┼─────────┼────────────┤
│ Juan Perez     │ Laptop   │ 1500.00 │ 2026-03-15 │
│ Ana Lopez      │ Teclado  │   45.50 │ 2026-03-20 │
└────────────────┴──────────┴─────────┴────────────┘
// ✨ Nombres normalizados, tipos correctos, errores eliminados

¿Qué incluye?

📚
Consultas descargables
Archivos .pq completos y datasets reales de Excel.
🧩
10+ Proyectos prácticos
Casos reales de transformación con datos empresariales.
🎓
Certificado
Al completar el proyecto final integrador.
🔄
Transformaciones avanzadas
Combinar, pivotar, agrupar y funciones personalizadas.
⚡
Automatización
Actualización automática y conexión a múltiples fuentes.
♾️
Acceso de por vida
El curso queda habilitado de por vida para que aprendas al ritmo que tú quieras.

Lo que dicen nuestros estudiantes

Muchos de nuestros estudiantes han transformado sus carreras con Power Query

★★★★★
“El mejor curso de Power Query que he tomado. Pude automatizar mis reportes de Excel en la semana 2 con transformaciones.”
— Carolina R.
Analista de Datos
★★★★★
“Las consultas y ejemplos son oro puro. El proyecto final de consolidación de datos me ayudó a conseguir una promoción.”
— Andrés M.
Data Analyst
★★★★★
“Claridad total. Desde cero aprendí Power Query y ahora consolido datos de múltiples fuentes en minutos.”
— Laura G.
Analista Financiera
★★★★★
“Increíble cómo explican las transformaciones. Pasé de 3 horas limpiando datos manualmente a 5 minutos con Power Query.”
— Roberto P.
Controller Financiero
★★★★★
“Los ejercicios prácticos son geniales. Apliqué lo aprendido en mi empresa y ahora soy el referente en Power Query.”
— María S.
Business Analyst
★★★★★
“Excelente inversión. El módulo de lenguaje M y funciones personalizadas vale por sí solo el precio del curso completo.”
— Diego F.
Analista de Marketing
let
Table.SelectRows()
Table.AddColumn()
Source = Excel.Workbook()
Table.Group()
Text.Combine()
List.Sum()
each [Column]
Date.From()
Table.Sort()
Number.Round()
Table.Join()
List.Average()
Text.Upper()
Table.Pivot()
Table.Unpivot()
Record.Field()
Table.RemoveColumns()
Table.RenameColumns()
in result