Kurs Analityk danych - praca z BI Excel i SQL Server

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Co zyskujesz?

Sprawniejsza analiza w Excelu - Uporządkujesz sposób pracy w Excelu i zaczniesz szybciej budować poprawne arkusze. Dzięki nazwom, odwołaniom i lepszym formułom ograniczysz błędy w codziennej analizie.

Pewniejsze raporty i tabele przestawne - Nauczysz się tworzyć oraz modyfikować tabele i wykresy przestawne tak, aby szybciej podsumowywać duże zbiory danych, filtrować wyniki i prezentować wnioski w czytelnej formie.

Łączenie danych z wielu źródeł - Po szkoleniu samodzielnie połączysz dane z plików Excel, CSV, TXT i baz danych. Ułatwi Ci to scalanie rozproszonych informacji i przygotowanie jednego, spójnego źródła analiz.

Model danych w Power Pivot - Zbudujesz model danych oparty na relacjach i nauczysz się pracować na większych zbiorach niż w zwykłym arkuszu. Dzięki temu przygotujesz analizy bardziej stabilne i łatwiejsze w rozwijaniu.

Praktyczne wykorzystanie DAX - Opanujesz kolumny obliczeniowe, miary i funkcje DAX, w tym CALCULATE oraz analizę czasową. To pozwoli Ci liczyć KPI, porównania okresów i wskaźniki bez ręcznego obchodzenia danych.

Czytelne raporty w Power BI - Nauczysz się dobierać właściwe wizualizacje, budować interakcje i publikować raporty w Power BI. Dzięki temu pokażesz dane w formie, którą odbiorcy szybciej zrozumieją i wykorzystają.

Lepsze zapytania do SQL Server - Będziesz samodzielnie pisać zapytania SQL z użyciem SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY i HAVING. To da Ci większą niezależność przy pobieraniu danych i sprawdzaniu jakości informacji u źródła.

Szersze spojrzenie na BI - Zrozumiesz, jak połączyć Excel, Power Query, Power Pivot, Power BI i SQL Server w jeden proces analityczny. Dzięki temu sprawniej przejdziesz od surowych danych do gotowego raportu.

Program szkolenia

1. Excel w analizie danych

logika pracy z programem i architektura programu,
nazwy, odwołania i relacje w komórkach,
optymalizacja formuł i funkcji w Excelu,
omówienie funkcji matematycznych, statystycznych, wyszukiwania i adresu, daty i czasu,
zagnieżdzanie funkcji,
łączenie danych, współpraca między arkuszami,
Excel jako baza danych,
współpraca Excela z zewnętrznymi i wewnętrznymi bazami danych,
operacje na danych: sortowanie, filtrowanie,
konsolidacja danych w arkuszach,
narzędzie do analizy danych: tabele przestawne – tworzenie, modyfikacja, narzędzia tabel przestawnych.

2. Wstęp do analizy wielowymiarowej

korzyści z użycia PowerPivot do analizy danych w Excelu,
analiza wielowymiarowa a PowerPivot,
wprowadzenie do narzędzi: Power View, Power Query, Power BI,
tworzenie widoków KPI.

3. Modele danych

import danych do modelu z aktywnego skoroszytu, z innych skoroszytów, z plików txt, csv, z baz danych.

4. Power Query

terminologia i interfejs użytkownika,
łączenie się z różnymi źródłami danych,
przekształcenia danych w Power Query,
miejsca umieszczania danych.

5. PowerPivot

ładowanie danych do PowerPivot,
odświeżanie połączeń,
kolumny obliczeniowe,
pola obliczeniowe (miary),
wyrażenia analizy danych (DAX),
przykłady zastosowania funkcji CALCULATE,
analiza czasowa,
hierarchie i ukrywanie kolumn.

6. Modele z użyciem języka DAX

kolumny obliczeniowe, pola obliczeniowe jawne i niejawne,
miary wyliczane i korekty modelu,
elementy wymiarów i hierarchii.

7. Raporty uzyskane dzięki modelom z PowerPivot

tabele i wykresy przestawne,
omówienie standardowych tabel przestawnych i tabel przestawnych opartych o PowerPivot,
filtry i fragmentatory,
oś czasu.

8. Eksport tabel z modelu PowerPivot

9. Tworzenie kluczowych wskaźników wydajności (KPI)

10. Tworzenie raportów w Power View

optymalizacja modeli danych do użycia w Power View,
tworzenie podstawowego raportu – tabeli,
przedstawienie tabeli w postaci macierzowej,
wizualizacja w postaci kart,
filtrowanie raportów,
tworzenie wykresów.

11. Wprowadzenie do rozwiązań analizy biznesowej (BI)

wstęp do analizy biznesowej BI,
zasady wizualizacji danych,
analiza danych na mapie, tabela z danymi.

12. Pobieranie danych w Query Editor. Praca z danymi

używanie plików MS Excel jako źródła danych Power BI,
używanie baz danych jako źródła danych Power BI,
usługa Power BI.

13. Interaktywna wizualizacja danych

wybór odpowiedniego wykresu w Power BI,
interakcje,
wizualizacje niestandardowe,
tworzenie dashboardów,
tworzenie i publikacja raportów w Power BI,
zarządzanie rozwiązaniami z Power BI.

14. SQL Server i jego narzędzia

logika pracy i architektura MS SQL Server,
projektowanie baz danych na przykładzie: proces projektowania baz danych, notacje schematów, wzorce,
wprowadzenie do relacyjnych baz danych: proces tworzenia bazy danych, normalizacja – zalety i wady, denormalizacja – zalety i wady,
środowisko: MS SQL Server Management Studio – jego budowa i zastosowanie,
język SQL: klauzula SELECT, funkcje i operatory, klauzula WHERE, klauzula ORDER BY, Klauzula TOP,
złączenia wielu tabel – złączenia wewnętrzne i zewnętrzne, grupowanie wierszy, funkcje agregujące,
wybieranie grup wierszy – klauzula HAVING, podzapytania, operacje na funkcjach i procedurach składowanych
tworzenie struktury bazy danych, tworzenie tabel – CREATE TABLE, tworzenie kluczy, Insert, Update, Delete.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Podstawy pracy w Excelu - Powinieneś swobodnie poruszać się po arkuszu, edytować komórki, korzystać z prostych formuł i zapisywać pliki, aby skupić się na analizie zamiast na obsłudze programu.

Praca z tabelami i danymi - Powinieneś umieć czytać tabele, rozpoznawać kolumny i wiersze oraz wykonywać proste operacje na danych, bo szkolenie rozwija te umiejętności na bardziej zaawansowanym poziomie.

Podstawy logiki analitycznej - Powinieneś rozumieć, czym są zależności między danymi, filtrowanie i grupowanie wyników, aby łatwiej przejść do modeli danych, miar, KPI oraz raportowania.

Gotowość do pracy z SQL - Powinieneś być gotów pracować z technicznym zapisem zapytań i struktur danych, nawet jeśli nie znasz jeszcze SQL, ponieważ kurs obejmuje praktyczne operacje na bazach danych.