Visão Geral

O curso Data Analytics with Power Query - Mastering ETL Skills foi projetado para profissionais que buscam dominar o processo de Extração, Transformação e Carregamento (ETL) de dados usando o Power Query. O curso abrange desde a conexão com fontes de dados até a automação de fluxos ETL complexos, preparando os participantes para otimizar a preparação de dados e criar análises detalhadas com ferramentas avançadas.

Objetivo

Após realizar este Curso Data Analytics with Power Query - Mastering ETL Skills, você será capaz de:

• Realizar operações complexas de ETL com Power Query
• Conectar-se a diversas fontes de dados e integrá-las em um único fluxo
• Aplicar transformações avançadas utilizando a interface do Power Query e M Language
• Automatizar e agendar fluxos de ETL otimizados
• Desenvolver relatórios dinâmicos e dashboards com base em dados transformados

Publico Alvo

• Analistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades de ETL com Power Query
• Desenvolvedores de BI que trabalham com integração e transformação de dados
• Profissionais de TI que lidam com grandes volumes de dados de diferentes fontes
• Estudantes e profissionais que desejam dominar o Power Query e a automação de ETL

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Power BI ou Excel
• Compreensão de conceitos de banco de dados e ETL
• Familiaridade com processos de análise de dados será um diferencial

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Power Query e ETL

1. Visão geral do Power Query como ferramenta de ETL
2. Importância do ETL na análise de dados e Business Intelligence
3. Principais funcionalidades e fluxos de trabalho no Power Query

Conectando-se a Múltiplas Fontes de Dados

1. Conexão com bases de dados relacionais (SQL Server, Oracle)
2. Importação de dados de fontes planas (Excel, CSV, etc.)
3. Conectando-se a dados da Web e APIs
4. Integração de várias fontes de dados em um único modelo

Exploração e Transformação de Dados com Power Query

1. Limpeza e organização de dados: tratamento de valores ausentes e duplicados
2. Transformações avançadas: pivot, unpivot, transposição e operações de junção
3. Conversão de tipos de dados e formatação de tabelas
4. Criação de colunas e métricas calculadas com Power Query

Linguagem M: Avançando no Power Query

1. Introdução à M Language para personalização de transformações
2. Funções e expressões personalizadas em M
3. Aplicação de transformações dinâmicas com base em condições
4. Melhores práticas para a criação de consultas eficientes com M

Otimização de Consultas e Transformações

1. Redução do tempo de processamento em consultas complexas
2. Técnicas de filtragem e agregação eficientes
3. Redução do uso de memória e otimização de cálculos
4. Monitoramento de desempenho e ajustes no Power Query

Automatização de Processos de ETL

1. Criação e agendamento de fluxos de ETL automáticos
2. Uso de parâmetros dinâmicos em consultas
3. Configuração de atualizações incrementais e manuseio de grandes volumes de dados
4. Integração com Power BI Service para automação de relatórios

Casos de Uso Avançados de ETL com Power Query

1. Desenvolvimento de pipelines de dados complexos para cenários empresariais
2. Transformação e integração de dados financeiros, operacionais e de marketing
3. Criação de fluxos para análise preditiva e KPI’s avançados
4. Implementação de processos de limpeza e normalização de grandes volumes de dados

Publicação e Compartilhamento de Relatórios

1. Publicação de relatórios no Power BI e Excel
2. Colaboração com equipes utilizando Power Query e Power BI Workspaces
3. Configuração de gateways para automação contínua dos dados
4. Proteção e gerenciamento de acessos a dados e relatórios

Automação com Power Automate e Integração

1. Integração de Power Query com Power Automate para automação de processos empresariais
2. Criação de fluxos automáticos de ETL utilizando APIs e serviços externos
3. Uso do Power Automate para otimizar a entrega e distribuição de relatórios
4. Integração entre Power Query, Power BI, e SharePoint para colaboração

Projetos Práticos e Aplicações no Mundo Real

1. Desenvolvimento de um projeto completo de ETL com dados reais
2. Criação de um fluxo automatizado para atualização de relatórios em tempo real
3. Transformação de dados complexos para análise preditiva
4. Implementação de boas práticas em projetos de integração de dados