Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
1. Tworzenie Power BI raportów desktopowych Cel: Przygotujesz serię Power BI wizualizacji na podstawie nieprzetworzonych danych.
- Konfigurowanie środowiska Power BI
- Tworzenie raportu Power BI na podstawie danych z jednego arkusza kalkulacyjnego.
- Składniki wizualizacji: Wykres, karta, tabela, macierz, wskaźnik i mapa.
- Praca z wizualizacjami - ogólne zasady łączenia z danymi i formatowania obiektów.
- Filtrowanie raportu: filtrowanie przez zaznaczenie, korzystanie z panelu filtrowania i fragmentatora.
- Model danych: Raport tworzony w oparciu o model danych - zestaw relacyjnie powiązanych tabel, pobranych z jednego arkusza kalkulacyjnego. Importowanie, przekształcanie i czyszczenie danych w Power Query. Automatyczne i ręczne tworzenie relacji między tabelami. Zasady tworzenia i rodzaje relacji.
- Integracja danych: Raport tworzony w oparciu o rozproszone źródła danych. Praca z Power Query. Najpopularniejsze źródła danych, z których można pobierać dane dla Power BI. Czym jest język Power Query M i jakie posiada możliwości.
- Źródła danych dla Power BI: Pliki CSV, Excel, JSON, XML, PDF. Tabele opublikowane w Internecie. Strumieniowe przesyłanie danych OData. Importowanie plików z folderu. Biblioteki plików SharePoint. Bazy danych SQL.
- Praca z zapytaniami: Łączenie i scalanie tabel. Śledzenie zależności zapytań. Obsługa zduplikowanych wartości. Transformacje typu PIVOT. Grupowanie, zliczanie i agregacja danych.
- Dynamiczne zapytania: zmienne (parametry) w optymalizacji zapytań. Tworzenie, zarządzanie i obsługa parametrów z poziomu raportu Power BI.
2. Raporty Power BI z elementami DAX Cel: Tworzenie raportu Power BI z wprowadzeniem do języka DAX
- Język i model DAX w Power BI: czym jest i jakie są jego zastosowania.
- Składniki modelu danych DAX: Kolumna, kolumna wyliczana, tabela, tabela filtrowana, tabela kalendarzowa, miara i relacja. Typy danych i format danych w modelu.
- Dobre praktyki organizacji danych.
- Kolumny obliczane: Czym są, ich tworzenie i modyfikacja; Operatory i ich priorytety w języku DAX; Ukrywanie kolumn w widoku użytkownika.
- Funkcje języka DAX: Funkcje tekstowe, liczbowe, czasowe, logiczne, warunkowe, konwersji, tablicowe i filtry.
- Relacje w modelu danych: Relacje aktywne i nieaktywne oraz ich wykorzystanie. Kierunki filtrowania. Łączenie tabel w przypadku braku relacji.
- Obliczanie tabel: Filtrowanie tabeli i jej kontekst w zapytaniu. Funkcje FILTER/ALL/ALLEXCEPT.
- Miary w DAX: Czym są miary i w jakim celu są tworzone; Miara a kolumna obliczana w kontekście wykonywania zapytań. Jak działa funkcja CALCULATE. Funkcje agregujące, zliczające i statystyczne w miarach.
- Kontekst w języku DAX: Kontekst na poziomie wiersza, zapytania i zastosowanego filtru.
- Hierarchie w analizie: Hierarchie generowane automatycznie i definiowane ręcznie
- Time Intelligence w praktyce: Tabele kalendarzowe w DAX; Funkcje Time Intelligence w DAX - operacje na czasie
3. Raport na podstawie danych przechowywanych na serwerze SQL Cel: Wprowadzenie do pracy z serwerem bazy danych SQL. Oszczędność znacznego czasu związanego z generowaniem, przetwarzaniem i importowaniem danych z plików.
- Tryby działania SQL Server: Import danych vs. Bezpośrednie zapytanie. Możliwości i ograniczenia.
- Importowanie obiektów SQL Server, które można wykorzystać w budowaniu modelu: Tabele, Widoki, Procedury zwracające dane (przegląd), Funkcje tabelaryczne.
- Praca z zapytaniami w SQL. Klasyczne pobieranie danych - SELECT: składnia polecenia i kolejność wykonywania instrukcji SQL. Szybkie tworzenie zapytań low-code - prawie bez pisania SQL (Query Designer). Standard SQL w modelu danych Power BI;
- Optymalizacja wykorzystania języka SQL: jak pobierać tylko te dane, których potrzebujemy. Funkcje języka SQL w zapytaniach; Operacje na tabelach połączonych - złączenia SQL; Łączenie wyników zapytań. Agregacja danych po stronie serwera SQL.
- Parametryzacja i SQL: Modyfikacja zapytań za pomocą parametru języka M; Parametr języka M SQL; Kontrolowanie wartości parametrów z Power BI; Integracja Power BI fragmentatora z parametrem języka M.
- Dynamiczne tworzenie i przesyłanie SQL do serwera.
4. Power BI Online Cel: Tworzenie wizualizacji do udostępniania online.
- Raport online: Publikowanie istniejących raportów z Power BI Pulpitu. Tworzenie nowych raportów z opublikowanych zestawów danych. Eksportowanie raportu do formatu PDF, Excel, PowerPoint i osadzanie go w programie Power Point. Udostępnianie raportów współpracownikom i publikowanie w trybie publicznym. Odświeżanie danych poprzez ponowną publikację.
- Organizacja i obszary użytkownika: Przestrzeń robocza i pulpit nawigacyjny oraz ich kluczowe elementy.
- Zarządzanie dostępem do obszaru roboczego. Tworzenie pulpitu nawigacyjnego i zarządzanie nim. Składniki pulpitu nawigacyjnego, jego możliwości i ograniczenia.
- Zestawy danych i repozytoria danych: Istniejący zestaw danych w nowym raporcie. Pobieranie źródła danych jako pliku PBIX. Zapytania online i widok zależności obiektów Power BI.
- Dataverse i Power Query Online: Dataverse jako komponent Power Platform wspomagający master data. Jak i gdzie go używać. Tworzenie źródła danych i zarządzanie nim. Planowanie synchronizacji źródła danych i kontrola dostępu do źródła danych.
- RLS (Row Level Security). Tabela z kontrolą uprawnień i połączenie jej z modelem. Reguły dostępu i dodawanie do nich użytkowników.
- Data Gateway: (Brama danych) instalacja i konfiguracja. Dodawanie nowych źródeł do bramy. Zarządzanie połączeniami i harmonogram aktualizacji danych. Bezpieczeństwo i kontrola dostępu.
- Subskrypcje raportów: Tworzenie subskrypcji i zarządzanie jej odbiorcami. Planowanie wysyłania powiadomień
- Integracja Power BI: Tworzenie i publikowanie aplikacji w Power BI Online. Pobieranie gotowych aplikacji. Publikowanie aplikacji w SharePoint i witrynach internetowych oraz usłudze Teams. Dedykowany widok raportów dla urządzeń mobilnych. Zarządzanie uprawnieniami.
5. Podsumowanie: projekt A-Z + skrypty w języku R i Python. Cel: zbudowanie systemu analitycznego z publikowaniem i udostępnianiem.
- Ćwiczenia podsumowujące
Cel: (opcjonalnie) Wizualizacja i przetwarzanie danych języka Python.
- Aplikacje w języku Python: uruchamiane bezpośrednio w programie Power BI Desktop w celu importowania danych bezpośrednio do modelu. Tworzenie i udostępnianie raportów w usłudze Power BI.
- Wymagania wstępne: Środowisko języka Python w usłudze Power Query. Biblioteki programistyczne: Pandas i NumPy.
- Praca z językiem Python: włączanie obsługi skryptów. Importowanie i odświeżanie danych przy użyciu skryptów.
- Tworzenie wizualizacji: Tworzenie wykresu punktowego - badanie korelacji. Wykres liniowy z wieloma seriami danych. Wykres słupkowy w prezentacji danych.
- Ograniczenia i bezpieczeństwo danych w języku Python.
Cel: (opcjonalnie) Wizualizacja i przetwarzanie danych w języku R.
- Wymagania i ograniczenia pakietów języka R. Instalowanie języka R i bibliotek funkcji.
- Zastosowania języka R: Przygotowywanie modeli danych. Tworzenie raportów. Czyszczenie danych, zaawansowane kształtowanie danych i analiza zbiorów danych, w tym uzupełnianie brakujących danych, prognozowanie, grupowanie.
- Uruchamianie skryptów języka R: Przygotowywanie i uruchamianie skryptu do importowania i odświeżania modeli danych.
- Praca z językiem R: Korzystanie z języka R w edytorze Power Query. Gotowe wizualizacje dostępne w Power BI. Tworzenie wizualizacji na podstawie danych ze skryptów w języku R.
Wymagania
Adresatami szkolenia są osoby zajmujące się przetwarzaniem, analizą i prezentacją dużej ilości danych, analitycy, księgowi, a także programiści i testerzy oprogramowania.
Prework – przygotowanie do szkolenia
Cel: Przegląd oprogramowania przydatnego podczas szkolenia.
- Tworzenie modelu danych: Power BI Desktop – wymagany
- Microsoft SQL Server Management Studio – opcjonalny
- DAX Studio – opcjonalnie do pracy z DAX
- Visual Studio Code – opcjonalnie do pracy z Power Query M, Python, R
- Środowiska Microsoft R Open, Python
Cel: Praca z Power BI – etapy tworzenia i życia raportu.
- Przygotowanie danych dla Power BI Desktop w Power Query.
- Optymalizacja i parametryzacja danych, także z użyciem języka SQL.
- Praca z modelem danych DAX: relacje, tabele, kolumny obliczeniowe, tabele obliczeniowe i miary.
- Budowa raportu w aplikacji Power BI Desktop.
- Publikacja i udostępnienie reportu w usłudze Power BI.
- Zarządzanie kontrolą dostępu do modelu danych.
- Ponowne użycie opublikowanego modelu danych.
- Aktualizacja raportu online
35 godzin
Opinie uczestników (5)
the personalized part during which I was able to work on my project and directly apply the elements of the training
Caroline - Schreder
Szkolenie - Power BI Dashboards
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
What was very interesting in this training was the direct handling of the power bi tool. What was presented was very informative and provided a real answer to my problems, while trying to learn on the job. The trainer gave us keys to be better organized and structured in our files. Which is interesting if we have to give up our work. It would have taken a few more hours to produce our own report, that's the only downside.
Linedie - Transdev Nord
Szkolenie - Advanced Power BI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
The pace, activities and screen mirroring. Power Bi is new to me and I am looking forward to working with it more.
Michelle - Childhood Development Initiative CLG
Szkolenie - Creating Dashboards Using Microsoft Power BI
Great pace during the training. very knowledgeable and teaching style
James - Gilead Sciences Ireland
Szkolenie - Excel to Power BI
dyskusja na temat legalnosci umieszczania danych w chmurze i dobre praktyki przy modelowaniu i raportowaniu.
