Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
1. Budowanie raportów Power BI Desktop
Cel: Przygotujesz serię wizualizacji Power BI na podstawie surowych danych.
- Konfigurowanie środowiska Power BI
- Budowanie raportu Power BI na podstawie danych z jednego arkusza kalkulacyjnego.
- Składniki wizualizacji: Wykres, kartka, tabela, macierz, wskaźnik i mapa.
- Praca z wizualizacjami - ogólne zasady łączenia z danymi i formatowania obiektów.
- Filtrowanie raportu: filtrowanie przez wybór, używanie panelu filtrów i fragmentatora.
- Model danych: Raport utworzony na podstawie modelu danych - zestaw tablic powiązanych relacyjnie, wziętych z jednego arkusza kalkulacyjnego. Importowanie, transformacja 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 pozyskiwać dane do Power BI. Co to 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 powielonych wartości. Transformacje typu PIVOT. Grupowanie, liczenie i agregacja danych.
- Dynamiczne zapytania: zmienne (parametry) w optymalizacji zapytań. Tworzenie, zarządzanie i obsługa parametrów na poziomie raportu Power BI.
2. Raporty Power BI z elementami DAX
Cel: Budowanie raportu Power BI z wprowadzeniem do języka DAX
- Język i model DAX w Power BI: co to 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: co to są, ich tworzenie i modyfikacja; Operatory i ich priorytety w języku DAX; Ukrywanie kolumn w widoku użytkownika.
- Funkcje języka DAX: Tekst, Liczba, Czas, Logiczne, Warunkowe, Konwersja, Tablica i Filtry.
- Relacje w modelu danych: Aktywne i nieaktywne relacje oraz ich wykorzystanie. Kierunki filtracji. Łączenie tabel w przypadku braku relacji.
- Tabele obliczeniowe: Filtrowanie tabeli i jej kontekstu w zapytaniu. Funkcje FILTER/ALL/ALLEXCEPT.
- Miary w DAX: Co to są miary i do jakiego celu są tworzone; Miara vs. kolumna obliczeniowa w kontekście wykonywania zapytań. Jak działa funkcja CALCULATE. Funkcje agregacji, liczne i statystyczne w miarach.
- Kontekst w języku DAX: Kontekst na poziomie wiersza, zapytania i filtra używanego.
- Hierarchie w analizie: Hierarchie generowane automatycznie i zdefiniowane ręcznie
- Inteligencja czasowa w praktyce: Tablice kalendarzowe w DAX; Funkcje inteligencji czasowej w DAX - operacje na czasie
3. Raport oparty na danych przechowywanych na serwerze SQL
Cel: Wprowadzenie do pracy z bazą danych SQL server. Zapisuje znaczne czas poświęcony na generowanie, przetwarzanie i importowanie danych plikowych.
- Tryby działania SQL Server: Import danych vs. Bezpośrednie zapytanie. Możliwości i ograniczenia.
- Importowanie obiektów SQL Server używanych do budowy modelu: Tabele, Widoki, Procedury zwracające dane (przegląd), Funkcje tabelowe.
- Praca z zapytaniami w SQL. Klasyczne pobieranie danych - SELECT: składnia polecenia i kolejność wykonywania instrukcji SQL. Szybka rozwój zapytań niskokodowych - prawie bez pisania SQL (Query Designer). Standard SQL w modelu danych Power BI;
- Optymalizacja użycia SQL: jak pozyskiwać tylko potrzebne dane. Funkcje języka SQL w zapytaniach; Operacje na łączonych tabelach - joins SQL; Kombinowanie wyników zapytań. Agregacja danych po stronie serwera SQL.
- Parametryzacja i SQL: Modyfikacja zapytań za pomocą parametru języka M; Parametr języka M dla SQL; Sterowanie wartościami parametrów z Power BI; Integracja fragmentatora Power BI z parametrem języka M.
- Dynamiczne tworzenie i wysyłanie zapytań SQL na serwer.
4. Power BI Online
Cel: Tworzenie wizualizacji do udostępniania online.
- Raport online: Publikowanie istniejących raportów z Power BI Desktop. Tworzenie nowych raportów na podstawie opublikowanych zestawów danych. Eksportowanie raportu do PDF, Excel, PowerPoint i wbudowywanie go w Power Point. Udostępnianie raportów współpracownikom i publikowanie w trybie publicznym. Odświeżanie danych przez ponowne publikowanie.
- Pole pracy i pulpit organizacji i użytkowników: Pole pracy, pulpity i ich kluczowe elementy.
- Zarządzanie dostępem do pola pracy. Tworzenie i zarządzanie pulpitem. Składniki pulpitu, jego możliwości i ograniczenia.
- Wspólne zestawy danych i repozytoria: 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 komponent platformy Power Platform do opanowania danych master. Jak i gdzie go używać. Tworzenie i zarządzanie źródłem danych. Planowanie synchronizacji źródła danych i kontrola dostępu do źródła danych.
- RLS (Bezpieczeństwo na poziomie wiersza). Tabela z kontrolą uprawnień i jej podłączanie do modelu. Reguły dostępu i dodawanie użytkowników.
- Brama danych: Instalacja i konfiguracja bramy danych. Dodawanie nowych źródeł do bramy. Zarządzanie połączeniami i harmonogramem aktualizacji danych. Bezpieczeństwo i kontrola dostępu.
- Zasubskrybowane raporty: 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 na platformie SharePoint, stronach internetowych i usłudze Teams. Poświęcony widok raportu dla urządzeń mobilnych. Zarządzanie uprawnieniami.
5. Podsumowanie: Projekt A-Z + skrypty języków R i Python
Cel: Budowanie systemu analitycznego z publikacją i udostępnianiem.
- Cwiczenia podsumowujące
Cel: (opcjonalnie) Wizualizacja i przetwarzanie danych językiem Python.
- Aplikacje 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 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 językiem R.
- Wymagania i ograniczenia pakietów języka R. Instalowanie języka R i biblioteki funkcji.
- Aplikacje języka R: Przygotowywanie modeli danych. Tworzenie raportów. Czyszczenie, zaawansowane kształtowanie i analiza zestawu danych, w tym uzupełnianie brakujących danych, prognozowanie, klasterowanie.
- Uruchamianie skryptów języka R: Przygotowywanie i uruchamianie skryptu do importowania i odświeżania modeli danych.
- Praca z językiem R: Używanie języka R w edytorze Power Query. Gotowe wizualizacje używane w Power BI. Tworzenie wizualizacji na podstawie danych ze skryptu języka R.
Wymagania
Grupę docelową treningu stanowią osoby zajmujące się przetwarzaniem, analizą i prezentacją dużych ilości danych, analitycy, księżowe, a także programiści oprogramowania i testerzy.
ZADANIE PRZYGOTOWAWCZE - PRZYGOTOWANIE DO TRENINGU:
Cel: Przegląd oprogramowania przydatnego do treningu.
- Tworzenie modelu danych: Power BI Desktop - wymagane
- Microsoft SQL Server Management Studio - opcjonalnie
- DAX Studio - opcjonalnie do pracy z DAX
- Visual Studio Code - opcjonalnie do pracy z Power Query M, Python, R
- Środowisko Microsoft R Open, Python
Cel: Praca z Power BI - etapy tworzenia i życia raportu.
- Przygotowanie danych do Power BI Desktop w Power Query.
- Optymalizacja i parametryzacja danych, także 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.
- Korzystanie z opublikowanego modelu danych.
- Aktualizacja raportu online
35 godzin
Opinie uczestników (5)
Treść była trudna, ale ten dodatkowy wysiłek, który musiałem włożyć, pomógł mi lepiej zapamiętać i zrozumieć Power BI.
Melvin - TLI Group
Szkolenie - Power BI DAX Fundamentals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dyskutowanie o naszych sprawach
Rr Dwi Putri Periska Sari - PT. Becton Dickinson Indonesia
Szkolenie - Power BI for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Co najbardziej podobało mi się otwartość trenera dotyczące zmian w treści, oraz podejście, które wcześniej zostało przygotowane, aby zaspokoić nasze rzeczywiste potrzeby.
Ernesto Sitoe Junior - Electricidade de Mocambique
Szkolenie - Advanced Power BI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dobre praktyki dotyczące budowania modelu danych i dobre praktyki dotyczące elementów wizualnych w raporcie nie zawarte w oficjalnych materiałach. Dużo przykładów z projektów
Abc Xyz
Szkolenie - Microsoft Power BI Data Analyst (szkolenie autoryzowane PL-300)
Kilka pól i funkcji nie znam lub nie jestem z nimi zaznajomiony. Było naprawdę dobrze, że mogłem nabyć takie wiedzę lub umiejętności na rzecz rozwoju osobistego oraz tworzenia baz danych dla firmy.
TAKURO MATSUDA - TAKENAKA EUROPE GmbH Sp. z o. o. Oddzial w Polsce
Szkolenie - Power BI - wizualizacja danych
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
