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 – Budowa raportów Power BI Desktop
Cel: w oparciu o surowe dane przygotujesz serię wizualizacji Power BI.
- Konfiguracja środowiska Power BI
- Budowa raportu Power BI w oparciu o dane z pojedynczego 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 zaznaczanie, użycie panelu filtrów oraz fragmentatora.
- Model danych: Raport stworzony w oparciu o model danych – zestaw połączonych relacyjnie tabel, pobranych z pojedynczego arkusza kalkulacyjnego. Import, przekształcenie i oczyszczenie danych w Power Query. Automatyczne i manualne stworzenie relacji między tabelami. Zasady tworzenie i rodzaje relacji.
- Integracja danych: Raport stworzony w oparciu o rozproszone źródła danych. Praca z Power Query. Najpopularniejsze źródła danych, z których możesz pobrać 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. Import plików z folderu. Biblioteki plików SharePoint. Bazy danych SQL.
- Praca z zapytaniami: Dołączanie i scalanie tabel. Śledzenie zależności zapytań. Obsługa wartości zduplikowanych. Przekształcenia typu PIVOT\UNPIVOT. Grupowanie, zliczanie i agregacja danych.
- Zapytania dynamiczne: zmienne (parametry) w optymalizacji zapytań. Tworzenie, zarządzanie parametrami i ich obsługa parametrów z poziomu raportu Power BI
2 – raporty Power BI z elementami DAX
Cel: Budowa raportu Power BI z wprowadzeniem do języka DAX
- Język i model DAX w Power BI: czym jest i jakie ma zastosowanie.
- Składniki modelu danych DAX: Kolumna, kolumna obliczeniowa, tabela, tabela filtrowana, tabela kalendarza, 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, Czasu, Logiczne, Warunkowe, Konwertujące, tablicowe i filtrujące.
- Relacje w modelu danych: Relacje aktywne oraz nieaktywne i ich użycie. Kierunki filtrowania. Łączenie tabel przy braku relacji.
- Tabele obliczeniowe: Filtrowanie tabeli i jego kontekst w zapytaniu. Funkcje FILTER/ALL/ALLEXCEPT.
- Miary w języku DAX: Czym są i w jakim celu są tworzone miary; Miara a kolumna obliczeniowa w kontekście wykonania zapytania. Jak działa funkcja CALCULATE. Funkcje agregujące, zliczające i statystyczne w miarach.
- Kontekst w języku DAX: Kontekst na poziomie wiersza, zapytania i użytego filtra
- Hierarchia w analizie: Hierarchie generowane automatyczne i definiowane manualnie
- Time Intelligence w praktyce: Tabele kalendarza w DAX; Funkcje Time Intelligence w DAX – operacje na czasie
3 – raport oparty o dane składowane na serwerze SQL
Cel: Wprowadzenie do pracy z serwerem baz danych SQL. Pozwala na znaczącą oszczędność czasu związaną z generowaniem, przetwarzaniem i importem danych plikowych.
- Tryby pracy z serwerem SQL: Import danych a zapytania typu Direct Query. Możliwości i ograniczenia.
- Import obiektów serwera SQL możliwych do wykorzystania w budowie modelu: Tabele, Widoki, Procedury zwracające dane (przegląd), Funkcje tabelaryczne
- Praca z zapytaniami w języku SQL. Klasyczne pobieranie danych – SELECT: składnia polecenia i kolejność wykonywania instrukcji SQL. Szybkie tworzenie zapytań w trybie low-code – prawie bez pisania kodu SQL (Query Designer). Standard SQL w modelu danych Power BI;
- Optymalizacja wykorzystania języka SQL: jak pobrać tylko te dane, których potrzebujemy. Funkcje języka SQL w zapytaniach; Operacje na połączonych tabelach – złączenia SQL; Łączenie wyników zapytania. Agregacja danych po stronie serwera SQL.
- Parametryzacja i SQL: Modyfikacja zapytania z użyciem parametru języka M; Parametr języka M kodzie SQL; Sterowanie wartościami parametru z poziomu Power BI; Integracja fragmentatora Power BI z parametrem języka M.
- Dynamiczne tworzenie i przesyłanie do serwera kodu SQL.
4 – Power BI Online
Cel: Tworzenie wizualizacji w celu udostępnienia online.
- Raport online: Publikacja istniejących raportów z Power BI Desktop. Tworzenie nowych raportów z opublikowanych zestawów danych. Eksport raportu do PDF, Excela, PowerPoint oraz osadzanie go w Power Point. Udostępnianie raportów współpracownikom i publikacja w trybie publicznym. Odświeżanie danych przez ponowna publikację.
- Obszary organizacji i użytkownika: Obszar roboczy i pulpit nawigacyjny i ich kluczowe elementy.
- Zarządzanie dostępem do obszaru roboczego. Tworzenie i zarządzanie pulpitem nawigacyjnym. Elementy składowe pulpitu nawigacyjnego jego możliwości i ograniczenia.
- Zestawy i składnice danych: Istniejący zestaw danych w nowym raporcie. Pobieranie źródła danych jako pliku PBIX. Widok zależności zapytań i obiektów Power BI Online.
- Dataverse i Power Query Online: Dataverse jako składnik Power Platform pomagający opanować dane. Jak i gdzie go użyć. Tworzenie i zarządzanie źródłem danych. Harmonogram synchronizacji źródła danych i kontrola dostępu do źródła danych.
- RLS (Row Level Security – zabezpieczenia na poziomie wiersza). Tabela z kontrolą uprawnień i podłączenie jej do modelu. Reguły dostępu i dodawanie do nich użytkowników.
- Brama danych: (Data Gateway) instalacja i konfiguracja. Dodawanie nowych źródeł do bramy. Zarządzanie połączeniem i harmonogram aktualizacji danych. Bezpieczeństwo i kontrola dostępu.
- Subskrypcje raportów: Tworzenie subskrypcji i zarządzanie jej odbiorcami. Harmonogram wysyłania powiadomień
- Integracja Power BI: Tworzenie i publikacja aplikacji w Power BI Online. Pobieranie gotowych aplikacji. Publikacja aplikacji w SharePoint i witrynach internetowych i usłudze Teams. Dedykowany widok raportu dla urządzeń mobilnych. Zarządzanie uprawnieniami.
5 – Podsumowanie: projekt A-Z + Skrypty języka R i Python.
Cel: budowa systemu analitycznego wraz z publikacją i udostępnieniem.
- Ćwiczenia podsumowujące
Cel: (opcjonalne) Wizualizacja oraz przetwarzanie danych języku Python
- Zastosowania języka Python: uruchamianie bezpośrednio w programie Power BI Desktop w celu importu danych bezpośrednio do modelu. Tworzenie i udostępnianie raportów w usłudze Power BI.
- Wymagania wstępne: środowisko języka Python w Power Query. Biblioteki oprogramowania: Pandas i NumPy.
- Praca z językiem Python: Włączanie obsługi skryptów. Import i odświeżanie danych z użyciem skryptu.
- Tworzenie wizualizacji: Tworzenie wykresu punktowego – zbadanie korelacji. Wykres liniowy z wieloma seriami danych. Wykres słupkowy w prezentacji danych.
- Ograniczenia i bezpieczeństwo danych w języku Python.
Cel: (opcjonalne) Wizualizacja oraz przetwarzanie danych języku R
- Wymagania i ograniczenia pakietów języka R. Instalowanie języka R oraz bibliotek funkcji.
- Zastosowania języka R: Przygotowywanie modeli danych. Tworzenie raportów. Czyszczenie danych, zaawansowane kształtowanie danych i analizę zestawu danych, w tym uzupełnianie brakujących danych, prognozowanie, klastrowanie.
- Uruchamianie skryptów języka R: Przygotowywanie i uruchomienie skryptu w celu importu i odświeżenia modeli danych.
- Praca z językiem R: Używanie języka R w edytorze Power Query. Gotowe wizualizacje możliwe do wykorzystania w Power BI. Tworzenie wizualizacji na podstawie danych skryptu języka 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 (9)
dużo praktyki w trakcie szkolenia
Katarzyna Grześkowiak - mTab Sp. z o.o.
Szkolenie - Power BI - wizualizacja danych
dyskusja na temat legalnosci umieszczania danych w chmurze i dobre praktyki przy modelowaniu i raportowaniu.
Szkolenie - Microsoft Power BI Data Analyst (szkolenie autoryzowane PL-300)
Constructive exchanges
Cécile - Transdev Compagnie Axonaise
Szkolenie - Power BI
Trener jest profesjonalny. Potrafi sprawić, że czuję, że ten program nie jest zbyt trudny w użyciu, jak myślałem przed treningiem.
Benjaporn - Thai Asahi Kasei Spandex Co.,Ltd
Szkolenie - Power BI for Business Analysts
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Zdobywanie nowej wiedzy
Yani - PT. Becton Dickinson Indonesia
Szkolenie - Power BI for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tempo, działania i dublowanie ekranu. Power Bi jest dla mnie nowością i nie mogę się doczekać dalszej pracy z nim.
Michelle - Childhood Development Initiative CLG
Szkolenie - Creating Dashboards Using Microsoft Power BI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
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
Great pace during the training. very knowledgeable and teaching style
James - Gilead Sciences Ireland
Szkolenie - Excel to Power BI
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.
