drukuj
icon icon

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

icon

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.

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.