Plan Szkolenia
1. Tworzenie raportów w Power BI Desktop
Cel: Przygotujesz serię wizualizacji Power BI na podstawie surowych danych.
- Konfiguracja środowiska Power BI
- Budowanie raportu Power BI na podstawie danych z jednego arkusza kalkulacyjnego.
- Komponenty wizualizacji: Wykres, karta, tabela, macierz, wskaźnik i mapa.
- Praca z wizualizacjami - ogólne zasady łączenia z danymi i formatowania obiektów.
- Filtrowanie raportu: filtrowanie przez wybór, użycie panelu filtrów i fragmentatora.
- Model danych: Raport utworzony na podstawie modelu danych - zestaw relacyjnie połączonych tabel, pobranych z jednego arkusza kalkulacyjnego. Importowanie, przekształcanie i czyszczenie danych w Power Query. Automatyczne i ręczne tworzenie relacji między tabelami. Zasady tworzenia i typy relacji.
- Integracja danych: Raport utworzony na podstawie rozproszonych źródeł danych. Praca z Power Query. Najpopularniejsze źródła danych, z których można pobierać dane do Power BI. Czym jest język Power Query M i jakie ma możliwości.
- Źródła danych dla Power BI: pliki CSV, Excel, JSON, XML, PDF. Tabele opublikowane w Internecie. Dane strumieniowe OData. Importowanie plików z folderu. Biblioteki plików SharePoint. Bazy danych SQL.
- Praca z zapytaniami: Łączenie i scalanie tabel. Śledzenie zależności zapytań. Obsługa zduplikowanych wartości. Przekształcenia typu PIVOT. Grupowanie, zliczanie i agregacja danych.
- Zapytania dynamiczne: zmienne (parametry) w optymalizacji zapytań. Tworzenie, zarządzanie i obsługa parametrów z poziomu raportu Power BI.
2. Raporty Power BI z elementami DAX
Cel: Budowanie raportu Power BI z wprowadzeniem do języka DAX
- Język DAX i model w Power BI: czym jest i do czego służy.
- Składniki modelu danych DAX: Kolumna, kolumna obliczeniowa, tabela, tabela filtrowana, tabela kalendarzowa, miara i relacja. Typy danych i format danych w modelu.
- Dobre praktyki organizacji danych.
- Kolumny obliczeniowe: Czym są, ich tworzenie i modyfikacja; Operatory i ich priorytety w języku DAX; Ukrywanie kolumn w widoku użytkownika.
- Funkcje języka DAX: Tekstowe, Liczbowe, Czasowe, Logiczne, Warunkowe, Konwersji, Tablicowe i Filtrujące.
- Relacje w modelu danych: Relacje aktywne i nieaktywne oraz ich zastosowanie. Kierunki filtrowania. Łączenie tabel w przypadku braku relacji.
- Tabele obliczeniowe: Filtrowanie tabeli i jej kontekst w zapytaniu. Funkcje FILTER/ALL/ALLEXCEPT.
- Miary w DAX: Czym są miary i do czego służą; Miara vs. kolumna obliczeniowa w kontekście wykonywania zapytania. Jak działa funkcja CALCULATE. Funkcje agregujące, zliczające i statystyczne w miarach.
- Kontekst w języku DAX: Kontekst na poziomie wiersza, zapytania i użytego filtra.
- Hierarchie w analizie: Hierarchie generowane automatycznie i definiowane ręcznie
- Inteligencja czasowa w praktyce: Tabele kalendarzowe w DAX; Funkcje inteligencji czasowej w DAX - operacje na czasie
3. Raport na podstawie danych przechowywanych na serwerze SQL
Cel: Wprowadzenie do pracy z serwerem bazy danych SQL. Znaczne oszczędności czasu związanego z generowaniem, przetwarzaniem i importowaniem danych plikowych.
- Tryby działania SQL Server: Import danych vs. Direct Query. 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 z niskim poziomem kodu - prawie bez pisania SQL (Query Designer). Standard SQL w modelu danych Power BI;
- Optymalizacja korzystania z SQL: jak pobrać tylko potrzebne dane. Funkcje języka SQL w zapytaniach; Operacje na połączonych tabelach - złączenia SQL; Łączenie wyników zapytań. Agregacja danych po stronie serwera SQL.
- Parametryzacja i SQL: Modyfikacja zapytania z parametrem języka M; Parametr języka M w SQL; Sterowanie wartościami parametrów z Power BI; Integracja fragmentatora Power BI z parametrem języka M.
- Tworzenie i przesyłanie dynamicznego SQL na serwer.
4. Power BI Online
Cel: Tworzenie wizualizacji do udostępnienia online.
- Raport online: Publikowanie istniejących raportów z Power BI Desktop. Tworzenie nowych raportów z opublikowanych zestawów danych. Eksportowanie raportu do PDF, Excel, PowerPoint i osadzanie go w Power Point. Udostępnianie raportów współpracownikom i publikowanie w trybie publicznym. Odświeżanie danych poprzez ponowne publikowanie.
- Obszary organizacji i użytkowników: Obszar roboczy i pulpit nawigacyjny oraz ich kluczowe elementy.
- Zarządzanie dostępem do obszaru roboczego. Tworzenie i zarządzanie pulpitem nawigacyjnym. Składniki pulpitu nawigacyjnego, jego możliwości i ograniczenia.
- Zestawy danych i repozytoria danych: Istniejący zestaw danych w nowym raporcie. Pobieranie źródła danych jako plik PBIX. Widok zależności zapytań i obiektów w Power BI Online.
- Dataverse i Power Query Online: Dataverse jako składnik Power Platform do zarządzania danymi głównymi. Jak i gdzie go używać. Tworzenie i zarządzanie źródłem danych. Planowanie synchronizacji źródła danych i kontrola dostępu do źródła danych.
- RLS (Row Level Security). Tabela z kontrolą uprawnień i jej połączenie z modelem. Reguły dostępu i dodawanie użytkowników do nich.
- Brama danych: (Data Gateway) 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 na stronach internetowych oraz w usłudze Teams. Dedykowany widok raportu dla urządzeń mobilnych. Zarządzanie uprawnieniami.
5. Podsumowanie: Projekt A-Z + skrypty w językach R i Python.
Cel: budowanie systemu analitycznego z publikowaniem i udostępnianiem.
- Ćwiczenia podsumowujące
Cel: (opcjonalnie) Wizualizacja i przetwarzanie danych w języku Python.
- Zastosowania języka Python: uruchamianie bezpośrednio w Power BI Desktop do importowania danych bezpośrednio do modelu. Tworzenie i udostępnianie raportów w usłudze Power BI.
- Wymagania: Środowisko języka Python w Power Query. Biblioteki oprogramowania: Pandas i NumPy.
- Praca z językiem Python: włączanie wsparcia dla 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. Instalacja języka R i bibliotek funkcji.
- Zastosowania języka R: Przygotowanie modeli danych. Tworzenie raportów. Czyszczenie danych, zaawansowane kształtowanie danych i analiza zbiorów danych, w tym uzupełnianie brakujących danych, prognozowanie, grupowanie.
- Uruchamianie skryptów w języku R: Przygotowanie i uruchomienie skryptu do importowania i odświeżania modeli danych.
- Praca z językiem R: Korzystanie z języka R w edytorze Power Query. Gotowe wizualizacje do wykorzystania w Power BI. Tworzenie wizualizacji na podstawie danych z skryptów w języku R.
Wymagania
Grupa docelowa szkolenia to osoby zajmujące się przetwarzaniem, analizą i prezentacją dużych ilości danych, analitycy, księgowi, a także programiści i testerzy oprogramowania.
PRACA PRZED SZKOLENIEM - PRZYGOTOWANIE DO SZKOLENIA:
Cel: Przegląd oprogramowania przydatnego na szkoleniu.
- Tworzenie modelu danych: Power BI Desktop - wymagane
- Microsoft SQL Server Management Studio - opcjonalne
- DAX Studio - opcjonalne do pracy z DAX
- Visual Studio Code - opcjonalne do pracy z Power Query M, Python, R
- Środowisko Microsoft R Open, Python
Cel: Praca z Power BI - etapy tworzenia raportu i jego cykl życia.
- Przygotowanie danych dla Power BI Desktop w Power Query.
- Optymalizacja i parametryzacja danych, również przy użyciu SQL.
- Praca z modelem danych DAX: relacje, tabele, kolumny obliczeniowe, tabele obliczeniowe i miary.
- Budowanie raportu w aplikacji Power BI Desktop.
- Publikowanie i udostępnianie raportu w usłudze Power BI.
- Zarządzanie kontrolą dostępu do modelu danych.
- Ponowne wykorzystanie opublikowanego modelu danych.
- Aktualizacja raportu online
Opinie uczestników (2)
Temat był prezentowany w sposób angażujący, sprawiając, że chciałem dowiedzieć się więcej.
kgotla Moncho - Martin Engineering Africa
Szkolenie - PL-300T00: Microsoft Power BI Data Analyst
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Sposób w jaki był prowadzony.