Preparação de dados no Power BI

Neste curso interativo de Power BI, você aprenderá a usar o Power Query Editor para transformar seus dados.

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3 horas9 vídeos26 exercícios40.016 aprendizesDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Saiba como usar o Power Query Editor

Transforme e modele seus dados no Power BI. Em apenas 3 horas, você abordará as etapas essenciais de preparação de dados, visualização de dados no Power Query e transformações.

Ao final deste curso, você se sentirá confiante ao usar várias ferramentas e técnicas do Power Query Editor e saberá como limpar e preparar seus dados para a próxima etapa do fluxo de trabalho de análise de dados.

Manipular dados no Power BI

O Power Query é uma poderosa estrutura de manipulação de dados disponível em várias ferramentas da Microsoft, que permite a você limpar diferentes tipos de dados prontos para análise. Você aprenderá a lidar com duplicatas, valores ausentes e criação de perfis para encontrar anomalias. Após a apresentação de cada novo tópico, você terá a oportunidade de colocar seus novos conhecimentos em prática com exercícios práticos, como dividir e mesclar colunas de texto.

Transformação de dados mestres no Power Query

Os dois últimos capítulos deste curso se concentram em ajudar você com as transformações no Power BI, permitindo que você transforme texto, aplique transformações logarítmicas e de raiz quadrada e transformações de data.

Este curso faz parte das trilhas de Analista de Dados e Power BI, oferecendo a você muitas maneiras de aprimorar suas habilidades no Power BI ou até mesmo construir uma carreira em análise de dados.

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Nas seguintes faixas

Certificação disponível

Analista de dados no Power BI

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Fundamentos do Power BI

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1
Criação de perfil dos dados e introdução ao Power Query
Gratuito
A preparação de dados é fundamental para que você se torne um analista de dados bem-sucedido. Você aprenderá como realizar etapas essenciais de preparação de dados, como filtrar e renomear colunas, e como usar a visualização de dados no Power BI para identificar erros comuns que aparecem em conjuntos de dados.
Reproduzir Capítulo Agora
Introdução ao Power Query
50 xp
O que são dados limpos?
50 xp
Introdução à demonstração do Power Query
50 xp
Carregar dados e promover cabeçalhos
100 xp
Renomear e reordenar colunas
100 xp
Alteração dos tipos de dados
100 xp
2
Recursos de visualização de dados no Power Query
Neste capítulo, você aprenderá sobre os principais recursos de visualização de dados disponíveis no Power Query e como eles podem ajudá-lo a resumir as características do seu conjunto de dados. Você também entenderá como investigar seu conjunto de dados no Power Query pode ajudar a determinar as etapas de transformação de dados que você precisa realizar.
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Recursos de visualização de dados no Power Query
50 xp
Diferenças na visualização de dados
100 xp
Recursos de visualização de dados
50 xp
Distribuição de colunas e duplicatas
100 xp
Qualidade da coluna e valores ausentes
100 xp
Perfil da coluna
100 xp
Criação de perfis para encontrar anomalias
100 xp
3
Data Manipulation
A preparação e a transformação de dados de texto também podem ser realizadas por meio do Power Query. Por meio de exercícios interativos, você aprenderá sobre algumas das transformações de texto mais comuns, como dividir e mesclar colunas de texto, cortar caracteres indesejados de qualquer dado de texto e prefixar qualquer dado de texto em seu conjunto de dados.
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Transformando texto no Power Query
50 xp
Transformações universalmente aplicáveis
50 xp
Transformação de texto
50 xp
Aparar e limpar
100 xp
Mesclar e extrair comprimento
100 xp
Dividir e adicionar prefixo
100 xp
4
Transformações numéricas no Power Query
Este capítulo aborda as transformações numéricas mais comuns que você usará no Power Query. Você aprenderá a realizar algumas transformações mais avançadas do Power Query. Isso inclui a aplicação de transformações logarítmicas e de raiz quadrada em colunas numéricas, o arredondamento de dados numéricos e a extração de nomes de meses e semanas de colunas de datas.
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Transformações numéricas no Power Query
50 xp
Numérico vs. Transformações de data
100 xp
Transformações numéricas
50 xp
Valor absoluto e arredondamento
100 xp
Multiplicação, adição e raiz quadrada
100 xp
Transformações de data
100 xp
Parabéns!
50 xp