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Curso

Power Query:

transformar e preparar dados para análises no Power BI

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8h

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Importe e prepare diferentes fontes de dados para análise no Power BI.
  • Corrija erros e padronize informações para melhorar a qualidade dos dados.
  • Crie colunas condicionais e personalizadas para enriquecer a base analítica.
  • Mescle, anexe e una tabelas para consolidar informações vindas de várias fontes.
  • Aplique parâmetros e a linguagem M para automatizar transformações repetitivas.
  • Modele a base de dados para garantir relacionamentos corretos e visualizações precisas.

Público alvo_

Profissionais, analistas, estudantes e entusiastas que desejam aprender a tratar e modelar dados usando o Power Query dentro do ecossistema Power BI — indicado para quem nunca viu Power Query ou tem pouco contato com a ferramenta.

Henrique Frizo

Henrique Frizo

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Sou graduado em Administração pela PUC-MG, possuo MBA em Gestão Estratégica pela USP. Atualmente certificado como Microsoft Certified Trainer - MCT (since 2020), Microsoft Certified Solutions Associate: BI Reporting, Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate, Microsoft Office Specialist: Excel, Microsoft Office Specialist: Excel Expert, Microsoft Certified Power Platform Fundamentals. Já formei mais de 5.000 alunos por todo país e prestei consultoria para empresas multinacionais.

Curso atualizado em 28/10/2026

Ementa

  1. Entendendo o preparo de dados no Power BI

    • Apresentação do curso e do projeto ByteStore
    • O papel do Power Query no processo de BI
    • Importando dados e avaliando a qualidade das colunas
  2. Limpeza e padronização de dados

    • Corrigindo tipos de dados
    • Tratando valores ausentes e duplicidades
    • Padronizando textos
    • Tratando números, datas e erros
  3. Criando colunas e transformações estruturais

    • Criando colunas condicionais
    • Criando colunas personalizadas simples
    • Transformações estruturais dividir, combinar, remover e agrupar
    • Pivotando e despivotando a tabela de metas
  4. Combinando dados de diferentes fontes

    • Padronizando Vendas_2024 e Vendas_2025
    • Anexando vendas de anos diferentes
    • Importando vendas mensais por pasta
    • Mesclando vendas com clientes e produtos
  5. Automatizando e organizando o processo de ETL

    • Criando parâmetros no Power Query
    • Duplicar, referenciar e organizar consultas
    • Desabilitando carregamento de consultas intermediárias

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