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
Docelowymi odbiorcami szkolenia są osoby zajmujące się przetwarzaniem, analizą i prezentacją dużych ilości danych, analitycy, księgowi, a także programiści i testerzy oprogramowania.
PRACA WSTĘPNA - PRZYGOTOWANIE DO TRENINGU: Cel: Przegląd oprogramowania przydatnego podczas szkolenia.
-
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
Microsoft Otwarte środowisko R, Python
Cel: Praca z Power BI - etapy tworzenia i życia raportu.
-
Przygotowanie danych dla Power BI Desktop w Power Query.
Optymalizacja i parametryzacja danych, również z wykorzystaniem SQL.
Praca z modelem danych DAX: relacje, tabele, kolumny wyliczane, tabele wyliczane i miary.
Tworzenie 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.
Aktualizowanie 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
