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¿Qué aprendiste en la sección “Clean, Transform, and Load the data”?
¿Cómo te servirá esto que aprendiste en tus desarrollos de Power BI?
¿Cómo te servirá esto que aprendiste al presentar el examen de certificación?
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¿Qué aprendiste en la sección “Clean, Transform, and Load the data”?
A manejar y ordenar la data e Power Query.
¿Cómo te servirá esto que aprendiste en tus desarrollos de Power BI?
Si la data está organizada desde el principio el trabajo con DAX será mucho más sencillo.
¿Cómo te servirá esto que aprendiste al presentar el examen de certificación?
Me di cuenta de que tenía unas lagunas al leer lenguaje M y al entender Trasponer y Columnas Dinámicas (Unpivot).
Aprendí/recordé/aclaré conceptos relacionados con la combinación de tablas, transformación de la estructura de las tablas, identificar y resolver errores en los datos, no considerar tablas a nivel del Power BI lo cual me disminuye el peso del archivo, las diferentes formas de ajustar/actualizar el origen de los datos.
Todo esto me ayuda a realizar mas rapido de forma eficiente el proceso de limpieza, transformación y carga de los datos, lo que optimiza los tiempos de desarrollo de las aplicaciones y tableros; lo cual esta directamente relacionado con el tema “Transformar y cargar datos” del apartado “Preparar los datos” del examen.
1. Aprendí diversas herramientas para limpiar los datos, tipos para mejorar la legibilidad de las consultas y columnas, a combinar consultas. Es importante evaluar los tipos de datos de las columnas y darles el tipo de datos adecuado ya que ello impacta en el rendimiento de nuestras consultas.
También aprendí a usar la sintaxis del Editor avanzado, el lenguaje M nos puede dar muchas posibilidades en la limpieza de nuestros datos.
Esto me servirá para tratar una parte crucial de nuestros desarrollos en Power BI como es el Limpiar y transformar los datos antes de que sean llevados al modelo.
Conceptos y herramientas muy necesarias para la certificación.
Dentro de esta sección aprendí una serie de técnicas y habilidades esenciales que son fundamentales para la preparación de datos antes de su análisis y visualización. Este proceso es crucial porque los datos raramente están en el formato perfecto para análisis directo y requieren una manipulación cuidadosa para asegurar que sean precisos, completos y útiles.
Con lo visto en este modulo más práctica adicional se debería dominar lo siguiente:
1. Identificar y corregir problemas comunes en los datos como: Datos faltantes, errores de ingreso, formatos inconsistentes.
2. Saber las técnicas para modificar datos de formas que los hagan más útiles para análisis como: creación de nuevas columnas, agrupación, Pivot y Unpivot Columns, transpose, etc.
3. Cargar datos transformados en PBI: optimizar modelo de datos, saber las relaciones entre tablas.
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