Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych

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?

Sprawny import danych - Nauczysz się szybko pobierać dane z Excela, CSV, JSON, XML, folderów i źródeł online, dzięki czemu samodzielnie zbudujesz stabilny proces zasilania raportów.

Lepsze przygotowanie danych - Opanujesz czyszczenie danych: usuwanie zbędnych wierszy, poprawę nagłówków, typów danych, duplikatów i pustych wartości, aby przekazywać do analizy spójne zestawy.

Praktyczne transformacje - Nauczysz się dzielić i łączyć kolumny, używać pivot i unpivot, tworzyć kolumny obliczeniowe oraz reguły warunkowe, aby przekształcać surowe dane w użyteczne tabele.

Łączenie wielu źródeł - Dowiesz się, jak poprawnie scalać i dołączać tabele przez Merge i Append, obsługiwać braki dopasowań oraz przygotowywać struktury danych tak, by łączenia działały przewidywalnie.

Automatyzacja raportowania - Zbudujesz zapytania gotowe do cyklicznego odświeżania, wykorzystasz parametry i dynamiczne foldery oraz ograniczysz ręczne poprawki przy każdej nowej porcji danych.

Szybsze i stabilniejsze zapytania - Poznasz zasady wpływające na wydajność Power Query, nauczysz się układać kroki we właściwej kolejności i diagnozować problemy, które spowalniają odświeżanie danych.

Świadoma praca z językiem M - Zrozumiesz składnię let/in i sposób zapisu kroków w M, dzięki czemu świadomie zmodyfikujesz kod wygenerowany przez Power Query i wykonasz także mniej typowe transformacje.

Lepsze zapytania pod raporty - Nauczysz się projektować zapytania z myślą o dalszej analizie w Excelu lub Power BI, aby przygotowane dane były czytelne, spójne i gotowe do budowy wiarygodnych raportów.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do Power Query

rola Power Query w procesie przygotowania danych (ETL),
Power Query w Excelu vs Power BI – zakres możliwości,
interfejs: edytor zapytań, Applied Steps, podgląd danych,
zasady projektowania zapytań pod późniejsze raportowanie.

2. Źródła danych i import

import z plików: Excel, CSV, TXT, JSON, XML,
import z folderu – konsolidacja wielu plików,
połączenia do baz danych i źródeł online,
ustawienia połączeń, poświadczenia, prywatność danych.

3. Czyszczenie i przygotowanie danych

usuwanie zbędnych kolumn i wierszy,
praca z nagłówkami, wierszami technicznymi, stopkami,
ujednolicanie typów danych (daty, liczby, tekst),
usuwanie duplikatów i wartości pustych,
standaryzacja nazw kolumn i wartości słownikowych.

4. Transformacje danych

operacje na kolumnach: dzielenie, łączenie, wyodrębnianie fragmentów tekstu,
zmiana formatu danych: pivot i unpivot,
grupowanie i agregacje (Group By),
filtrowanie, sortowanie, tworzenie kolumn obliczeniowych,
warunki logiczne i reguły transformacji danych,
zastępowanie wartości i mapowanie kategorii.

5. Scalanie i dołączanie danych

Merge – łączenie tabel (joiny: left, right, inner, full),
Append – dokładanie danych (union) z wielu źródeł,
obsługa brakujących dopasowań i konfliktów danych,
przygotowanie struktur danych do poprawnego łączenia.

6. Automatyzacja i skalowalność rozwiązań

odświeżanie danych – ręczne i automatyczne,
praca na dynamicznych folderach i zmieniającej się strukturze plików,
parametry zapytań (np. zakres dat, lokalizacja plików),
przygotowanie zapytań pod cykliczne raportowanie.

7. Wydajność i stabilność zapytań

kolejność kroków a czas odświeżania,
ograniczanie wolumenów danych już na etapie importu,
diagnostyka wolnych zapytań,
najczęstsze problemy przy odświeżaniu danych.

8. Język M w Power Query – kontekst praktyczny

składnia języka M: let/in, kroki, czytelność kodu,
gdzie w Power Query pojawia się kod M i jak go świadomie modyfikować,
proste przykłady edycji M dla nietypowych transformacji.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Podstawy Excela - Powinieneś swobodnie pracować w Excelu: otwierać pliki, poruszać się po arkuszach, filtrować dane i rozumieć strukturę tabel, bo na tym będzie oparta część ćwiczeń.

Praca z tabelami danych - Powinieneś rozumieć, czym są kolumny, wiersze, nagłówki i typowe błędy w danych, aby sprawnie wykonywać ćwiczenia związane z czyszczeniem i porządkowaniem zestawów.

Podstawy analizy danych - Powinieneś mieć podstawowe doświadczenie w analizie danych, na przykład w sortowaniu, filtrowaniu i prostym grupowaniu, aby łatwiej zrozumieć sens wykonywanych transformacji.

Pierwszy kontakt z Power Query - Warto, abyś znał podstawy Power Query lub przynajmniej widział edytor zapytań, ponieważ szkolenie koncentruje się na pracy średniozaawansowanej, a nie na pełnym wprowadzeniu.