Курсы Power Query
Подборка курсов Power Query — инструмента импорта и трансформации данных от Microsoft. Доступен в Excel и в Power BI. Используется для очистки и подготовки данных перед загрузкой в дашборды и аналитические модели. Все программы охватывают подключение к разным источникам, базовые и продвинутые трансформации, язык формул M, автоматизацию повторяющихся задач обработки данных.
Курсы Power Query: импорт и трансформация данных
Что такое Power Query и зачем он нужен
Power Query — инструмент Microsoft для подключения к различным источникам данных, импорта, очистки и трансформации перед загрузкой в аналитический инструмент. Главное преимущество — повторяемость: один раз записываете последовательность шагов трансформации, и она автоматически применяется ко всем новым данным при обновлении. Это превращает часы ручной работы в нажатие одной кнопки «Обновить».
Power Query доступен в двух главных продуктах: внутри Excel (с 2010 года, вкладка «Получить и преобразовать данные») и внутри Power BI Desktop. По состоянию на 2026 год Power Query — стандартный инструмент работы с данными для аналитиков, бухгалтеров, финансистов, маркетологов в российских компаниях.
Главные применения Power Query
- Ежедневная и еженедельная отчётность. Автоматизация рутинной очистки и подготовки данных. Сэкономленное время аналитика — от 30 до 70 процентов рабочей недели.
- Объединение данных из нескольких систем. Например, данные из 1С плюс данные интернет-магазина плюс данные рекламных кабинетов в единую таблицу.
- Очистка «грязных» исторических данных. Удаление дубликатов, исправление форматов, обработка пропусков, нормализация значений.
- Импорт данных из 1С через специальный модуль для работы с одной из самых распространённых систем в России.
- ETL-процессы для Power BI. Подготовка данных перед загрузкой в дашборды.
Стандартный набор тем курса Power Query
- Подключение к источникам: Excel и CSV-файлы, реляционные базы данных (PostgreSQL, SQL Server, MySQL), 1С-системы, веб-страницы, REST API, облачные сервисы (Google Drive, OneDrive).
- Базовые трансформации: фильтрация, сортировка, удаление дубликатов, изменение типов данных, замена значений, заполнение пропусков.
- Группировка и агрегации: сворачивание данных через GROUP BY, расчёт сумм, средних, количеств.
- Объединение таблиц: Append (добавление таблиц друг к другу), Merge (связка таблиц по ключам — аналог SQL JOIN).
- Pivot и Unpivot: разворот данных из узкого вида в широкий и обратно — критическая возможность для аналитики.
- Работа с датами и временем: извлечение года, месяца, дня, расчёт разницы дат, форматирование.
- Обработка ошибок: определение и удаление ошибочных строк, замена ошибок на значения по умолчанию.
- Язык формул M: синтаксис, переменные, условные выражения, циклы, кастомные функции для сложных трансформаций.
- Параметризация запросов: создание параметров для гибкости запросов, переключение между источниками данных.
- Расписание обновления: в Power BI Service — настройка автоматического обновления данных по расписанию.
Связанные подборки
Power Query обычно учат как часть общих курсов Power BI или Excel. См. Курсы Power BI. Для понимания всей экосистемы Microsoft для аналитики — Курсы Power Pivot. Для базы Excel — Курсы Excel.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Power Query и зачем его учить отдельно?
Чем Power Query отличается от Excel-формул?
Что должен знать специалист Power Query в 2026?
Сколько стоят курсы Power Query?
Где применяется Power Query в работе?
Стоит ли учить Power Query отдельно от Power BI?
Чем Power Query отличается от Excel-формул?
Главное различие — Power Query даёт повторяемость и масштабируемость. В Excel-формулах вы каждый раз руками меняете данные, в Power Query — записываете один раз последовательность шагов трансформации, и она автоматически применяется к новым данным при обновлении. Это критично для регулярных отчётов: вместо часов ручной работы каждый месяц — нажатие кнопки «Обновить». Также Power Query гораздо мощнее в работе с большими объёмами данных (миллионы строк против ограничения Excel в 1 миллион строк).
Что должен знать специалист Power Query в 2026?
Обязательно: подключение к разным источникам (Excel, CSV, базы данных, веб, 1С), базовые трансформации (фильтры, сортировка, группировка, удаление дубликатов, изменение типов), объединение таблиц (Append для добавления, Merge для связки), pivot и unpivot для разворота данных, работа с датами и временем, обработка ошибок. Желательно: язык формул M для сложных трансформаций, кастомные функции, параметризация запросов.
Сколько стоят курсы Power Query?
Это узкий инструмент, обычно входит в общие курсы Excel или Power BI как один из модулей. Отдельные курсы Power Query: 1-2 месяца — от 10 000 до 30 000 ₽. Расширенные программы с языком M и автоматизацией — до 50 000 ₽. Большинство школ продаёт Power Query в составе общих программ аналитики данных или Power BI.
Где применяется Power Query в работе?
Главные применения: ежедневная и еженедельная подготовка отчётности (автоматизация рутинной очистки данных), объединение данных из нескольких систем (например, 1С + интернет-магазин + рекламные кабинеты), очистка «грязных» исторических данных перед загрузкой в дашборды, импорт данных из 1С через специальный модуль, регулярные ETL-процессы для обновления Power BI-моделей. Знание Power Query экономит часы рутинной работы каждую неделю.
Стоит ли учить Power Query отдельно от Power BI?
Зависит от целей. Если ваша работа — построение дашбордов в Power BI, Power Query входит в общий курс Power BI как один из ключевых модулей. Отдельное углублённое изучение Power Query имеет смысл для: аналитиков, которые работают преимущественно с Excel и не пользуются Power BI, специалистов по построению ETL-процессов, тех, кто хочет освоить язык M для сложной автоматизации. В большинстве случаев лучше выбрать общий курс Power BI с углублённым модулем Power Query.
Другие подкатегории направления «Аналитика на Power BI»
Каталог обновлён: июнь 2026 г.