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
Moduł 1: Odkrywanie analizy danych
W tym module badasz różne role w analizie danych i uczysz się różnych zadań, które wykonuje analityk danych.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Omówienie analizy danych
-
Rola w analizie danych
-
Zadania analityka danych
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Cele edukacyjne
Po ukończeniu tego modułu studenci będą w stanie:
- Dowiedzieć się o rolach w analizie danych.
- Dowiedzieć się o zadaniach analityka danych.
Moduł 2: Rozpoczęcie pracy z Power BI
Dowiedz się, czym jest Power BI, w tym jego składniki i jak działają razem.
Ten moduł pomaga Ci przygotować się do Egzamin PL-100: Microsoft Power Platform App Maker.
Cele edukacyjne
Po ukończeniu tego modułu studenci będą w stanie:
- Wyjaśnienie, jak usługi i aplikacje Power BI współpracują.
- Przebadanie, jak Power BI może zwiększyć wydajność Twojej firmy.
- Dowiedzenie się, jak tworzyć atrakcyjne wizualizacje i raporty.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Korzystanie z Power BI
-
Składniki Power BI
-
Przegląd i korzystanie z usługi Power BI
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 3: Pobieranie danych do Power BI
W tym module dowiesz się, jak pobierać dane z różnych źródeł danych, w tym Microsoft Excel, baz danych relacyjnych i baz danych NoSQL. Dowiesz się również, jak poprawić wydajność podczas pobierania danych.
Cele edukacyjne
Na koniec tego modułu będziesz mógł:
- Zidentyfikować i połączyć się z źródłem danych.
- Pobrać dane z bazy danych relacyjnej, takiej jak Microsoft SQL Server.
- Pobrać dane z pliku, takiego jak Microsoft Excel.
- Pobrać dane z aplikacji.
- Pobrać dane z Azure Analysis Services.
- Wybrać tryb przechowywania danych.
- Rozwiązać problemy z wydajnością.
- Rozwiązać błędy importu danych.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Pobieranie danych z plików
-
Pobieranie danych z źródeł danych relacyjnych
-
Tworzenie dynamicznych raportów za pomocą parametrów
-
Pobieranie danych z bazy danych NoSQL
-
Pobieranie danych z usług online
-
Wybór trybu przechowywania danych
-
Pobieranie danych z Azure Analysis Services
-
Rozwiązywanie problemów z wydajnością
-
Rozwiązywanie błędów importu danych
-
Ćwiczenie - Przygotowywanie danych w Power BI Desktop
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 4: Czyszczenie, transformacja i ładowanie danych w Power BI
Ten moduł nauczy Cię, jak upraszczać złożone modele, zmieniać typy danych, nadawać nazwy obiektom i pivotować dane. Dowiesz się również, jak profilować kolumny, aby wiedzieć, które kolumny zawierają cenne dane, których szukasz do głębszej analizy.
Cele edukacyjne
Na koniec tego modułu będziesz mógł:
- Rozwiązywanie problemów z niespójnościami, nieoczekiwanymi wartościami lub brakującymi danymi.
- Zastosowanie przyjaznych użytkownikowi zastąpień wartości.
- Profilowanie danych, aby dowiedzieć się więcej o konkretnej kolumnie przed jej użyciem.
- Ocena i transformacja typów danych w kolumnach.
- Zastosowanie transformacji kształtu danych do struktur tabel.
- Łączenie zapytań.
- Zastosowanie przyjaznych użytkownikowi konwencji nazewnictwa dla kolumn i zapytań.
- Edycja kodu M w zaawansowanym edytorze.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Kształtowanie początkowych danych
-
Uproszczenie struktury danych
-
Ocena i zmiana typów danych w kolumnach
-
Połączenie wielu tabel w jedną tabelę
-
Profilowanie danych w Power BI
-
Korzystanie z zaawansowanego edytora do modyfikacji kodu M
-
Ćwiczenie - Ładowanie danych w Power BI Desktop
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 5: Projektowanie modelu danych w Power BI
Proces tworzenia złożonego modelu danych w Power BI jest proste. Jeśli Twoje dane pochodzą z więcej niż jednego systemu transakcyjnego, zanim się o tym dowiesz, możesz mieć tuzin tabel, z którymi musisz pracować. Budowanie dobrego modelu danych polega na uproszczeniu bałaganu. Schemat gwiazdy to jeden ze sposobów uproszczenia modelu danych, a w tym module poznasz terminologię i implementację tego schematu. Dowiesz się również o tym, dlaczego wybór odpowiedniej granularności danych jest ważny dla wydajności i użyteczności Twoich raportów Power BI. Na koniec nauczysz się, jak poprawić wydajność za pomocą modeli danych Power BI.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Tworzenie typowych tabel datowych.
- Konfigurowanie relacji wielu do wielu.
- Rozwiązywanie cyklicznych relacji.
- Projektowanie schematów gwiazdy.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Praca z tabelami
-
Tworzenie tabeli datowej
-
Praca z wymiarami
-
Zdefiniowanie granularności danych
-
Praca z relacjami i kardynalnością
-
Rozwiązywanie problemów modelowania
-
Ćwiczenie - Modelowanie danych w Power BI Desktop
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 6: Dodawanie mierników do modeli Power BI Desktop
W tym module nauczysz się, jak pracować z niejawnymi i jawnymi miernikami. Zaczniesz od tworzenia prostych mierników, które podsumowują pojedynczą kolumnę lub tabelę. Następnie utworzysz bardziej złożone mierniki oparte na innych miernikach w modelu. Ponadto dowiesz się o podobieństwach i różnicach między obliczaną kolumną a miernikiem.
Cele edukacyjne
Na koniec tego modułu będziesz mógł:
- Dowiedzieć się, kiedy używać niejawnych i jawnych mierników.
- Tworzenie prostych mierników.
- Tworzenie złożonych mierników.
- Tworzenie szybkich mierników.
- Opisać podobieństwa i różnice między obliczonymi kolumnami a miernikami.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Tworzenie prostych mierników
-
Tworzenie złożonych mierników
-
Tworzenie szybkich mierników
-
Porównanie obliczanych kolumn z miernikami
-
Test wiedzy
-
Ćwiczenie - Tworzenie obliczeń DAX w Power BI Desktop
-
Podsumowanie
Moduł 7: Dodawanie obliczanych tabel i kolumn do modeli Power BI Desktop
Na koniec tego modułu będziesz mógł dodawać obliczane tabele i kolumny do swojego modelu danych. Dowiesz się również o kontekście wiersza, który jest używany do ewaluacji formuł obliczanych kolumn. Ponieważ można dodawać kolumny do tabeli za pomocą Power Query, dowiesz się także, kiedy lepiej tworzyć obliczone kolumny zamiast kolumn niestandardowych w Power Query.
Cele edukacyjne
Na koniec tego modułu będziesz mógł:
- Tworzenie obliczanych tabel.
- Tworzenie obliczanych kolumn.
- Zidentyfikowanie kontekstu wiersza.
- Dowiedzieć się, kiedy używać obliczonej kolumny zamiast niestandardowej kolumny Power Query.
- Dodanie tabeli datowej do modelu za pomocą obliczeń DAX.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Tworzenie obliczanych kolumn
-
Dowiedzieć się o kontekście wiersza
-
Wybieranie techniki dodawania kolumny
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 8: Używanie funkcji inteligencji czasowej DAX w modelach Power BI Desktop
Na koniec tego modułu nauczysz się znaczenia inteligencji czasowej i jak dodawać obliczenia inteligencji czasowej DAX do modelu.
Cele edukacyjne
Na koniec tego modułu będziesz mógł:
- Zdefiniowanie inteligencji czasowej.
- Używanie typowych funkcji inteligencji czasowej DAX.
- Tworzenie przydatnych obliczeń inteligencji.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Używanie funkcji inteligencji czasowej DAX
-
Dodatkowe obliczenia inteligencji czasowej
-
Ćwiczenie - Tworzenie zaawansowanych obliczeń DAX w Power BI Desktop
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 9: Optymalizacja modelu dla wydajności w Power BI
Optymalizacja wydajności, znana również jako dopasowywanie wydajności, polega na wprowadzaniu zmian do aktualnego stanu modelu danych, aby działał bardziej efektywnie. Zasadniczo, gdy Twój model danych jest zoptymalizowany, działa lepiej.
Cele edukacyjne
Na koniec tego modułu będziesz mógł:
- Przeglądanie wydajności mierników, relacji i wizualizacji.
- Korzystanie z zmiennych do poprawy wydajności i rozwiązywania problemów.
- Poprawa wydajności poprzez zmniejszenie poziomów kardynalności.
- Optymalizacja modeli DirectQuery za pomocą przechowywania na poziomie tabeli.
- Tworzenie i zarządzanie agregacjami.
Lekcje
-
Wprowadzenie do optymalizacji wydajności
-
Przeglądanie wydajności mierników, relacji i wizualizacji
-
Korzystanie z zmiennych do poprawy wydajności i rozwiązywania problemów
-
Zmniejszanie kardynalności
-
Optymalizacja modeli DirectQuery za pomocą przechowywania na poziomie tabeli
-
Tworzenie i zarządzanie agregacjami
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 10: Projektowanie raportów Power BI
Ponieważ Power BI zawiera ponad 30 podstawowych wizualizacji, może być wyzwaniem dla początkujących wybór odpowiedniej wizualizacji. Ten moduł przewodni Cię przez wybieranie najbardziej odpowiedniego typu wizualizacji, aby spełnić wymagania projektowe i układ raportu.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Dowiedzieć się o strukturze raportu Power BI.
- Dowiedzieć się o obiektach raportu.
- Wybór odpowiedniego typu wizualizacji do użycia.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Projektowanie układu analitycznego raportu
-
Projektowanie atrakcyjnych wizualnie raportów
-
Obiekty raportu
-
Wybór wizualizacji raportu
-
Wybór wizualizacji raportu do odpowiedniego układu raportu
-
Formatowanie i konfigurowanie wizualizacji
-
Praca z wskaźnikami wydajności
-
Ćwiczenie - Projektowanie raportu w Power BI desktop
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 11: Konfigurowanie filtrów raportów Power BI
Filtrowanie raportów jest złożonym tematem, ponieważ dostępnych jest wiele technik do filtrowania raportu Microsoft Power BI. Jednak z złożonością przepływa kontrola, umożliwiająca projektowanie raportów spełniających wymagania i oczekiwania. Niektóre techniki filtrowania są stosowane w czasie projektowania, podczas gdy inne są relevante w czasie konsumpcji raportu (w trybie czytania). Ważne jest, aby Twój projekt raportu pozwalał użytkownikom intuicyjnie zawężać się do interesujących ich punktów danych.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Projektowanie raportów z filtrami.
- Projektowanie raportów z suwakami.
- Projektowanie raportów przy użyciu zaawansowanych technik filtrowania.
- Zastosowanie filtrowania w czasie konsumpcji.
- Wybieranie odpowiednich technik filtrowania raportów.
Lekcje
-
Wprowadzenie do projektowania raportów z filtrami
-
Zastosowanie filtrów do struktury raportu
-
Zastosowanie filtrów za pomocą suwaków
-
Projektowanie raportów przy użyciu zaawansowanych technik filtrowania
-
Filtrowanie w czasie konsumpcji
-
Wybieranie technik filtrów raportu
-
Kase study - Konfigurowanie filtrów raportów na podstawie opinii
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 12: Wzbogacanie projektów Power BI dla doświadczenia użytkownika
Funkcje i możliwości omawiane w tym module pomogą Ci wzbogacać Twoje raporty, aby były bardziej wyrafinowane.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Projektowanie raportów do wyświetlania szczegółów.
- Projektowanie raportów do podkreślenia wartości.
- Projektowanie raportów zachowujących się jak aplikacje.
- Praca z zakładkami.
- Projektowanie raportów dla nawigacji.
- Praca z nagłówkami wizualizacji.
- Projektowanie raportów z wbudowaną asystencją.
- Korzystanie ze specjalistycznych wizualizacji.
Lekcje
-
Projektowanie raportów do wyświetlania szczegółów
-
Projektowanie raportów do podkreślenia wartości
-
Projektowanie raportów zachowujących się jak aplikacje
-
Praca z zakładkami
-
Projektowanie raportów dla nawigacji
-
Praca z nagłówkami wizualizacji
-
Projektowanie raportów z wbudowaną asystencją
-
Optymalizacja wydajności raportu
-
Optymalizacja raportów dla użytkowania mobilnego
-
Ćwiczenie - Wzbogacanie raportów Power BI
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 13: Wykonywanie analizy danych w Power BI
Dowiedz się, jak korzystać z Power BI do wykonywania funkcji analitycznych, identyfikacji odstających wartości w danych, grupowania i kategoryzowania danych oraz analizowania czasu. Dowiesz się również, jak wykonywać analizę szeregów czasowych. Na koniec będziesz pracować z zaawansowanymi funkcjami analitycznymi Power BI, takimi jak Quick Insights, AI Insights i funkcja Analyze.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Eksploracja podsumowania statystycznego.
- Identyfikacja odstających wartości za pomocą wizualizacji Power BI.
- Grupowanie i kategoryzowanie danych do analizy.
- Zastosowanie technik klasyfikacji.
- Wykonywanie analizy szeregów czasowych.
- Korzystanie z funkcji Analyze.
- Korzystanie z zaawansowanych wizualizacji analitycznych.
- Przegląd Quick Insights.
- Zastosowanie AI Insights.
Lekcje
-
Wprowadzenie do analizy danych
-
Eksploracja podsumowania statystycznego
-
Identyfikacja odstających wartości za pomocą wizualizacji Power BI
-
Grupowanie i kategoryzowanie danych do analizy
-
Zastosowanie technik klasyfikacji
-
Wykonywanie analizy szeregów czasowych
-
Korzystanie z funkcji Analyze
-
Tworzenie parametrów co-jeśli
-
Korzystanie ze specjalistycznych wizualizacji
-
Ćwiczenie - Wykonywanie zaawansowanej analizy z wizualizacjami AI
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 14: Tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi w Power BI
Dowiedz się, jak nawigować po usłudze Power BI, tworzyć i zarządzać obszarami roboczymi i powiązanymi elementami oraz dystrybuować raporty do użytkowników.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi Power BI i ich elementami.
- Dystrybuowanie raportu lub pulpitu nawigacyjnego.
- Monitorowanie użycia i wydajności.
- Zalecenie strategii cyklu rozwoju.
- Rozwiązywanie problemów z danymi poprzez przegląd ich pochodzenia.
- Konfigurowanie ochrony danych.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Dystrybuowanie raportu lub pulpitu nawigacyjnego
-
Monitorowanie użycia i wydajności
-
Zalecenie strategii cyklu rozwoju
-
Rozwiązywanie problemów z danymi poprzez przegląd ich pochodzenia
-
Konfigurowanie ochrony danych
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 15: Zarządzanie zestawami danych w Power BI
Z Microsoft Power BI możesz użyć jednego zestawu danych do tworzenia wielu raportów. Jeszcze bardziej zmniejsz administrację dzięki zaplanowanemu odświeżaniu zestawów danych i rozwiązywaniu problemów z połączeniami.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Korzystanie z bramy Power BI do łączenia się z lokalnymi źródłami danych.
- Konfigurowanie zaplanowanego odświeżania zestawu danych.
- Konfigurowanie ustawień inkrementalnego odświeżania.
- Zarządzanie i promowanie zestawów danych.
- Rozwiązywanie problemów z połączeniem usługi.
- Poprawa wydajności za pomocą buforowania zapytań (Premium).
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Korzystanie z bramy Power BI do łączenia się z lokalnymi źródłami danych
-
Konfigurowanie zaplanowanego odświeżania zestawu danych
-
Konfigurowanie ustawień inkrementalnego odświeżania
-
Zarządzanie i promowanie zestawów danych
-
Rozwiązywanie problemów z połączeniem usługi
-
Poprawa wydajności za pomocą buforowania zapytań (Premium)
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 16: Tworzenie pulpitów nawigacyjnych w Power BI
Pulpity nawigacyjne Microsoft Power BI są inne niż raporty Power BI. Pulpity nawigacyjne umożliwiają konsumentom raportów tworzenie pojedynczego artefaktu skierowanych danych, które jest personalizowane właśnie dla nich. Pulpity nawigacyjne mogą składać się z przypiętych wizualizacji pobranych z różnych raportów. Gdzie jedno zestawienie danych Power BI używa danych z jednego zestawu danych, pulpit nawigacyjny Power BI może zawierać wizualizacje z różnych zestawów danych.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Ustawienie widoku mobilnego.
- Dodanie motywu do wizualizacji na pulpicie nawigacyjnym.
- Konfigurowanie klasyfikacji danych.
- Dodawanie wizualizacji zestawu danych czasu rzeczywistego do pulpitu nawigacyjnego.
- Przypięcie strony raportu na żywo do pulpitu nawigacyjnego.
Lekcje
-
Wprowadzenie do pulpitu nawigacyjnego
-
Konfigurowanie alertów danych
-
Eksploracja danych poprzez zadawanie pytań
-
Przegląd Quick Insights
-
Dodawanie motywu pulpitu nawigacyjnego
-
Przypięcie strony raportu na żywo do pulpitu nawigacyjnego
-
Konfigurowanie pulpitu nawigacyjnego czasu rzeczywistego
-
Konfigurowanie klasyfikacji danych
-
Ustawienie widoku mobilnego
-
Ćwiczenie - Tworzenie pulpitu nawigacyjnego Power BI
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Moduł 17: Implementacja zabezpieczeń na poziomie wiersza
Zabezpieczenia na poziomie wiersza (RLS) pozwalają tworzyć pojedynczy lub zestaw raportów, które docelowe są dla danych konkretnego użytkownika. W tym module dowiesz się, jak implementować RLS przy użyciu metody statycznej lub dynamicznej oraz jak Microsoft Power BI upraszcza testowanie RLS w Power BI Desktop i usłudze Power BI.
Cele edukacyjne
W tym module:
- Konfigurowanie zabezpieczeń na poziomie wiersza przy użyciu metody statycznej.
- Konfigurowanie zabezpieczeń na poziomie wiersza przy użyciu metody dynamicznej.
Lekcje
-
Wprowadzenie
-
Konfigurowanie zabezpieczeń na poziomie wiersza przy użyciu metody statycznej
-
Konfigurowanie zabezpieczeń na poziomie wiersza przy użyciu metody dynamicznej
-
Ćwiczenie - Wymuszanie zabezpieczeń na poziomie wiersza w Power BI
-
Test wiedzy
-
Podsumowanie
Wymagania
Sukcesfulli analitycy danych rozpoczynają tę rolę z doświadczeniem w pracy z danymi w chmurze.
Specyficznie:
-
Zrozumienie podstawowych pojęć dotyczących danych.
-
Znajomość pracy z danymi relacyjnymi w chmurze.
-
Znajomość pracy z danymi nie-relacyjnymi w chmurze.
-
Znajomość koncepcji analizy i wizualizacji danych.
Możesz uzyskać wymagania wstępne i lepsze zrozumienie pracy z danymi w Azure, ukończywszy Microsoft Azure Data Fundamentals zanim zaczniesz ten kurs.
21 godzin
Opinie uczestników (2)
Bardzo dobry kontakt z prowadzącym i jego wiedza. Umiejętność reagowania na potrzeby osób szkolonych.
Anna Ratajska - Uniwersytet Warszawski
Szkolenie - Introduction to SharePoint 2016 for Collaboration and Document Management (authorized training course MS 55193)
Dobre praktyki dotyczące budowania modelu danych i dobre praktyki dotyczące elementów wizualnych w raporcie nie zawarte w oficjalnych materiałach. Dużo przykładów z projektów
