Excel Power Query en 2026: ETL para analistas de datos y preguntas de entrevista
Guía completa de Excel Power Query para ETL: transformaciones de datos, lenguaje M, combinación de consultas y preguntas de entrevista para analistas de datos.
Data Analytics
DATA
Programa completo de Data Analytics que cubre toda la cadena de valor de los datos. Desde la manipulación de datos con Google Sheets y SQL hasta la creación de dashboards interactivos con Power BI y Looker Studio, pasando por la automatización con herramientas ELT (dbt, Zapier) y el análisis predictivo con Python (Pandas, Scikit-Learn). Aprende a identificar fuentes de datos, construir funnels, analizar la retención de clientes y recomendar acciones concretas a partir de tus análisis.
Lo que aprenderás
Manipulación de datos con Google Sheets y fórmulas avanzadas
SQL avanzado con BigQuery: consultas analíticas, CTEs, window functions
Data modeling para equipos de marketing, ventas y producto
Herramientas ELT: dbt para transformación, Zapier para automatización
Web tracking con Google Tag Manager y planes de seguimiento
APIs y webhooks para extracción de datos
Visualización de datos con Power BI y Looker Studio (Google Data Studio)
Análisis estadístico y AB testing
Python para análisis: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Machine Learning aplicado: predicción de churn, segmentación de clientes con Scikit-Learn
Metodología de análisis: KPIs, funnels de venta, retención, cohortes
Proyecto end-to-end: desde la identificación del problema hasta el dashboard automatizado
Temas clave a dominar
Los conceptos más importantes para entender esta tecnología y aprobar tus entrevistas
1
Google Sheets: fórmulas avanzadas (VLOOKUP, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), tablas dinámicas, automatización
2
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTEs, subconsultas
3
BigQuery: particionamiento, clustering, consultas anidadas, optimización de costos, UDFs
4
Data Modeling: esquemas en estrella, tablas de hechos y dimensiones, normalización, desnormalización
5
KPIs y métricas: CAC, LTV, MRR, ARR, churn rate, NPS, tasa de conversión, ARPU
6
Funnels y cohortes: análisis de conversión, retención por cohorte, análisis RFM
7
ELT y Data Pipeline: Extract-Load-Transform, dbt (models, tests, sources), orquestación
8
Zapier y automatización: triggers, actions, workflows multi-paso, webhooks
9
Google Tag Manager: tags, triggers, variables, dataLayer, planes de tracking
10
Power BI: DAX, medidas calculadas, relaciones, visualizaciones, filtros, drill-down
11
Looker Studio: fuentes de datos, campos calculados, filtros, parámetros, blending
12
Visualización: elegir el gráfico correcto, data storytelling, principios de diseño (Tufte)
13
AB Testing: hipótesis, tamaño de muestra, significancia estadística, p-value, prueba t de Student
14
Python y Pandas: DataFrames, Series, groupby, merge, pivot_table, limpieza
15
Plotly: gráficos interactivos, subplots, animaciones, dashboards
16
Scikit-Learn: regresión, clasificación, clustering (K-Means), train/test split, métricas
17
Metodología: planteamiento del problema, identificación de fuentes, limpieza, análisis, recomendaciones
El reto de Data Analytics de hoy
Un fragmento al día. Encuentra el bug, o demuestra que no hay ninguno.
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