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
 35 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie