Dla kogo
Idealny dla zespołów, które…
1 Dla analityków, marketerów i wszystkich tych, którzy pracują z danymi.
2 Dla osób zajmujących się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych.
3 Dla osób chcących pracować z biblioteką DAX oraz danymi z bazy SQL w Power BI.
Efekty po programie
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
✓
Efektywnego pozyskiwania danych z bazy SQL i przygotowania ich do analiz oraz raportowania w Power BI
✓
Przygotowania danych w Power Query (język M), w tym transformacji, łączenia źródeł i zasad query folding
✓
Budowy modelu danych w Power BI (relacje, tabele faktów i wymiarów, miary, KPI) oraz pracy z kontekstem filtrów
✓
Tworzenia miar i obliczeń w DAX na potrzeby analizy i raportowania (w tym podstaw time intelligence)
✓
Publikacji i udostępniania raportów w Power BI Service z uwzględnieniem uprawnień i zasad odświeżania danych
Program · 25 modułów
Co konkretnie robimy
M01
Wprowadzenie do programu
- · Wersje i typy licencji oraz możliwości programu
- · Interfejs użytkownika Power BI Desktop – przegląd i nawigacja
- · Raport, karta i wizualizacja – główne składniki programu
- · Usługi Power BI w chmurze – funkcje, ograniczenia, workspace i uprawnienia
M02
Pierwszy model Power BI
- · Praca z gotowym modelem danych – jedna tabela z danymi
- · Podstawowe wizualizacje – powiązanie elementu wizualnego z danymi
- · Typy danych, konwersja i ustawienia regionalne
- · Wykres liniowy, słupkowy i punktowy. Konfiguracja elementów wizualizacji
- · Karta, tabela, macierz – formatowanie obiektów
- · Wizualizacje geograficzne – mapa i kartogram
- · Filtry wizualizacji, strony i raportu
M03
Praca z modelem opartym na wielu tabelach
- · Tabele, relacje i model danych w analizie
- · Łączenie tabel relacjami – kardynalność i kierunek filtrowania
- · Optymalizacja i modyfikacja danych w modelu
- · Kolumny obliczeniowe, miary i wskaźniki KPI
- · Podstawy modelowania gwiazdy i łączenia danych
M04
Model danych Power Query dla Power BI Desktop
- · Źródła danych Power Query – możliwości i ograniczenia
- · Pliki płaskie i foldery CSV, JSON – edycja i konwersja
- · Dane z arkusza kalkulacyjnego jako źródło danych dla wizualizacji
- · Źródła mieszane SQL + CSV + Strony WWW – integracja i query folding
M05
Zaawansowane elementy wizualne
- · Kluczowe wskaźniki wydajności KPI
- · Zaawansowana hierarchia modelu danych
- · Wizualizacje niestandardowe z platformy handlowej i z pliku
M06
Udostępnianie raportów Power BI Desktop
- · Eksport danych wizualizacji do pliku CSV
- · Eksport raportu do formatu PDF
- · Publikacja raportu w Power BI Service – workspace, uprawnienia, odświeżanie
- · Osadzanie raportu na witrynie Sharepoint oraz publikacja i ograniczenia dostępu
M07
Etapy przetwarzania danych w Power BI
- · Zapytanie SQL, Przekształcenie (język M), Model semantyczny i obliczenia DAX
M08
Wstęp do baz danych, przegląd oprogramowania
- · Pojęcia związane z bazami danych SQL
- · Podział języka SQL na DQL, DML, DDL, DCL
- · Połączenie z serwerem SQL i istniejącą bazą danych
- · Edytor kodu SQL – narzędzia, skróty i formatowanie
- · Obiekty serwera: tabele, widoki i procedury składowe
M09
Łączenie Microsoft Power BI z bazą danych
- · Połączenie bezpośrednie i tryby dostępu: Import, DirectQuery
- · Łączenie z użyciem ODBC
- · Pobieranie danych z tabel i widoków (Table/View) do modelu danych
M10
Power Query w łączeniu i przekształcaniu danych
- · Filtrowanie i sortowanie danych wejściowych,
- · Kolumny obliczeniowe i warunkowe,
- · Kolumny niestandardowe – wyrażenia i parametry,
- · Funkcje tekstowe i matematyczne,
- · Typy danych i ich konwersja,
- · Scalanie i podział kolumn.
M11
Model danych i język M
- · Dołączanie i scalanie tabel,
- · Relacje w Excelu i modelu danych,
- · Funkcje zaawansowane języka M,
- · Usuwanie wartości zduplikowanych,
- · Pivot i Unpivot,
- · Agregacja i zliczanie.
M12
Aspekty praktyczne modelu danych
- · Tabela przestawna oparta o model danych,
- · Wielokrotne odwołanie do obiektów,
- · Aktualizacja danych i harmonogram odświeżania.
M13
Wprowadzenie do języka DAX
- · Język DAX – definicja i zakres
- · Zastosowania języka DAX
- · Wymagania wstępne
M14
Środowisko pracy
- · Pasek formuły
- · Obszar obliczeń
M15
Praca z językiem
- · Składnia
- · Kolumna obliczeniowa i jej zastosowania
- · Składnia formuły
- · Miary w DAX
- · Czytelność formuły
- · Autosumowanie
- · Funkcje i ich typy
- · Funkcje pokrewne
- · Kontekst
- · Kontekst wiersza
- · Kontekst filtru
M16
Kwerendy wybierające – DQL (Data Query Language)
- · Query designer – zastosowania i budowa zapytania do bazy danych,
- · Podstawowe typy danych w SQL i ich zastosowanie
- · Dane w standardzie SQL
M17
Pobieranie danych – instrukcja SELECT
- · Składnia polecenia SELECT
- · Kolejność wykonania instrukcji SELECT
M18
Operatory i kryteria w zapytaniach
- · Operatory w SQL =, <>, >=, <=, IN, BETWEEN AND, LIKE
- · Kryteria w zapytaniach i łączenie wielu kryteriów z użyciem AND, OR, NOT
- · Pojęcie i zastosowanie NULL i NOT NULL
- · Wybór kolumn w wyniku zapytania
- · Alias kolumny AS
- · Kolumny obliczeniowe
- · Sortowanie wyników zapytania ORDER BY (ASC/DESC) – sortowanie i kwestia NULL
- · Funkcje skalarne
- · Operacje na datach
- · Ograniczenie pobierania rekordów i usuwanie duplikatów DISTINCT
- · Wyrażenie warunkowe CASE
M19
Funkcje języka SQL w zapytaniach
- · Operacje na łańcuchach znaków LEN, LEFT, RIGHT, REPLACE, SUBSTRING, UPPER, LOWER
- · Łączenie i ciągów tekstowych z użyciem funkcji CONCAT
- · Funkcje matematyczne ROUND i podobne
- · Funkcje czasu i daty oraz operacje na nich
- · Funkcje konwersji i rzutowanie typów danych
M20
Przetwarzanie zagregowanych danych
- · Agregacja wyników w kwerendach z użyciem GROUP BY
- · Funkcje COUNT, MIN, MAX, SUM, AVG
- · Kryteria w wynikach zagregowanych WHERE a HAVING
- · Funkcje okien OVER, PARTITION BY
M21
Operacje na połączonych tabelach
- · Pojęcie relacji między tabelami bazy danych i element łączący tabele w zapytaniu
- · Złączenie wewnętrzne INNER JOIN
- · Złączenie prawe zewnętrzne RIGHT OUTER JOIN
- · Złączeni lewe zewnętrzne LEFT OUTER JOIN
- · Złączenie pełne FULL OUTER JOIN
- · Złączenie krzyżowe (iloczyn kartezjański) CROSS JOIN
- · Złączenia równościowe i nierównościowe
M22
Łączenie wyników zapytania
- · Łączenie tabel z użyciem: UNION, UNION ALL
- · Części wspólne i INTERSECT, EXCEPT/MINUS
M23
Kwerendy zagnieżdżone
- · Wynik zapytania jako warunek WHERE w kwerendzie
- · Kwerenda oparta o inną kwerendę i optymalizacja zapytań
- · Zmienne tabelaryczne CTE
M24
Funkcje okien w SQL
- · Widoki uporządkowane OVER
- · Partycjonowanie wyniku zapytania PARTITION BY
- · Odwołania do wierszy: poprzedni, następny, pierwszy i ostatni
M25
Optymalizacja zapytań
- · Procedury składowane i parametryzacja
- · Generowanie zapytań z użyciem procedur składowanych
Każdy moduł modyfikujemy pod Twój stack i kontekst. Powyższe to punkt wyjścia — nie sztywna agenda.
Jak pracujemy
Od briefu do retro w 30 dniach.
01
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
02
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
03
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
04
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Zapytanie
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
✓Wycena w 48h od briefu
✓Pierwsza sesja w 30 dni
✓Pilotaż przed pełną decyzją
✓Faktura VAT, możliwość płatności w transzach
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →AI & Data
AI dla analityków: od danych do decyzji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
16h / 2 dni →
AI & Data
AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
3 godziny →
AI & Data
AI szkolenie ogólne
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI & Data →