Resumen de la clase del curso preparatorio para el examen PL-300 impartida el 3 de febrero de 2025
Si quieres certificarte en Power BI con el examen PL-300 y buscas una formación estructurada y enfocada en los puntos clave del examen, este artículo es para ti.
Aquí te muestro lo que vimos en la clase del 3 de febrero de 2025, donde trabajamos con Power Query para limpiar, transformar y estructurar datos correctamente.
Power Query: El Primer Paso para un Modelo de Datos Robusto
En esta sesión, nos enfocamos en la transformación de datos en Power Query, una habilidad fundamental tanto para el examen PL-300 como para el trabajo diario con Power BI.
Antes de crear informes y aplicar DAX, es imprescindible asegurarnos de que la fuente de datos esté bien estructurada, sin errores ni inconsistencias.
Objetivo de la sesión:
- Identificar y corregir valores nulos, espacios en blanco y totales innecesarios.
- Aplicar técnicas clave de transformación: eliminar filas, reestructurar tablas, eliminar subtotales y automatizar la integración de archivos.
- Entender cómo funciona la secuencia de pasos en Power Query y cómo evitar errores comunes.
Exploración Inicial de Datos en Power Query
Al abrir los datos en Power Query, lo primero es analizar su estructura y detectar problemas como:
- Celdas vacías vs. valores nulos: No es lo mismo una celda en blanco que un valor null. Si una celda tiene un espacio, Power Query no la tratará como vacía.
- Filas y columnas innecesarias: Comentarios, totales y subtotales pueden distorsionar el análisis si no los eliminamos correctamente.
- Formato de los datos: Verificar que fechas, números y textos estén correctamente tipificados.
Conclusión clave: Si no gestionamos bien estos aspectos, los cálculos en Power BI pueden dar resultados incorrectos y el modelo perderá coherencia.
Limpieza de Datos: Eliminación de Filas y Columnas
Para optimizar nuestra tabla, aplicamos distintas técnicas de limpieza de datos:
- Quitar filas superiores e inferiores: Para eliminar encabezados innecesarios o pies de tabla.
- Quitar filas alternas: Útil cuando los datos contienen subtotales intercalados.
- Eliminar filas en blanco vs. eliminar valores vacíos: Diferenciamos entre eliminar filas sin datos y filtrar filas con espacios invisibles.
- Filtrado avanzado de texto: Aplicamos condiciones como «no comienza por Total» para eliminar filas de totales acumulados.
Ejemplo práctico: Si una tabla incluye una fila de “Total General”, sumarla con otras filas duplicará las cifras en los cálculos de Power BI. Lo correcto es eliminar esta fila antes de cargar los datos.
Entendiendo los Pasos Aplicados en Power Query
Uno de los aspectos que más dudas genera a los estudiantes es la secuencia de pasos en Power Query.
Cada vez que realizamos una transformación (quitar filas, cambiar tipo de datos, dividir columnas…), Power Query almacena el paso en la parte derecha de la pantalla.
Claves para evitar errores:
- Si modificamos un paso intermedio, los pasos siguientes pueden romperse.
- No hay un «control + Z», así que eliminar pasos sin revisar puede causar problemas irreversibles.
- Podemos reordenar los pasos, pero con precaución.
En la clase mostramos cómo organizar los pasos de manera eficiente para optimizar el rendimiento de Power Query.
Transformación de Datos con Transponer y Anular Dinamización de Columnas
Para que Power BI maneje correctamente nuestros datos, es necesario que cada fila represente una observación única y que los valores de diferentes períodos se encuentren en una misma columna.
Aprendimos a usar dos herramientas clave:
1️⃣ Transponer: Intercambia filas por columnas. Útil en casos específicos, pero puede hacer que pierdas encabezados si no lo usas correctamente. 2️⃣ Anular dinamización de columnas: Convierte columnas en filas, facilitando el análisis en Power BI.
Ejemplo práctico: Si tienes ventas de 2019, 2020 y 2021 en columnas separadas, anular dinamización las convierte en dos columnas: «Año» y «Ventas». Esto facilita agregar datos de nuevos años sin modificar la estructura del modelo.
💡 Estas técnicas aparecen frecuentemente en el examen PL-300 en preguntas de tipo «ordenar pasos», por lo que es esencial dominarlas de memoria.
Automatización: Conectar con una Carpeta y Combinar Archivos
Uno de los ejercicios más útiles de la clase fue cómo automatizar la carga de datos desde una carpeta en Power Query.
¿Por qué es útil? Si cada mes recibes archivos CSV de ventas (ventas_enero.csv, ventas_febrero.csv…), en lugar de cargarlos uno por uno, puedes conectar Power Query a la carpeta y traer automáticamente todos los archivos.
Pasos clave:
- Conectar Power BI a una carpeta.
- Definir un “archivo de ejemplo” para que todos los archivos sigan la misma estructura.
- Aplicar transformaciones a todos los archivos de la carpeta de forma automática.
➡️ Si agregas un nuevo archivo a la carpeta (ej. ventas_marzo.csv), Power Query lo incorporará al modelo sin que tengas que rehacer la consulta.
Conclusión: Lo que Aprendimos en la Clase del 3 de Febrero
En esta sesión, trabajamos intensamente en la transformación de datos con Power Query, asegurando que cada tabla estuviera lista para integrarse en un modelo de datos eficaz.
Puntos más importantes: ✔️ Diferencia entre valores nulos y espacios en blanco. ✔️ Métodos eficientes para quitar filas y columnas innecesarias. ✔️ Cómo organizar correctamente los pasos en Power Query. ✔️ Uso de transponer y anular dinamización de columnas en la preparación de datos. ✔️ Conexión con carpetas para automatizar la consolidación de archivos.
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¿Tienes dudas sobre la certificación PL-300 o sobre Power BI en general? Déjalas en los comentarios y las resolveré encantado. Nos vemos en la próxima clase.
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