Szkolenie z Power BI i baza SQL

Infoshare to największa społeczność technologiczna w CEE i organizator wiodącej konferencji tech w Gdańsku. Łączy startupy, inwestorów, korporacje i pasjonatów innowacji. Promuje przedsiębiorczość, dzielenie się wiedzą i networking. Dzięki wydarzeniom, konkursom i programom wspiera rozwój ekosystemu technologicznego w Polsce i regionie.

Szkolenie przeznaczone dla osób, które zajmują się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych, w tym analityków i osób podejmujących decyzje w oparciu o dane zawarte w bazie danych SQL. Zakres szkolenia obejmuje wykorzystanie bazy SQL w pracy z Microsoft Power BI. Do współpracy z Power BI można dobrać jedną z baz danych: Microsoft SQL Server, Azure SQL, IBM DB2, Informix, Oracle SQL, PostgreSQL, MySQL, MariaDB lub Microsoft Access.

• Dla analityków, marketerów i wszystkich tych, którzy pracują z danymi.
• Dla osób zajmujących się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych.
• Dla osób chcących nauczyć się bilbioteki DAX.

• Nauczysz się jak efektywnie pozyskiwać i przetwarzać dane w celu podejmowania decyzji biznesowych
• Poznasz PowerQuery i techniki przygotowywania danych
• Poznasz terminologię i narzędzia niezbędne w pobieraniu informacji z bazy danych, a następnie prezentacji ich w Power BI
• Dowiesz się jak wykorzystać bibliotekę DAX w zakresie raportowania i analizy danych
• Nauczysz się opowiadać historię za pomocą danych i technik wizualizacji

• Moduł 1: Power BI Desktop
  1.1. Wprowadzenie do programu

  • Wersje i typy licencji i możliwości programu

  • Główne zastosowania i omówienie interfejsu użytkownika

  • Raport, karta i wizualizacja – główne składniki programu

  • Usługi Power BI w chmurze – możliwości i ograniczenia
    1.2. Pierwszy model Power BI

  • Praca z gotowym modelem danych – jedna tabela z danymi

  • Podstawowe wizualizacje – łączenie elementu wizualnego z danymi

  • Typy danych, konwersja i dostosowanie ustawień regionalnych

  • Wykres liniowy, słupkowy i punktowy. Dostosowanie elementów wizualizacji

  • Karta, tabela, macierz – formatowanie obiektów

  • Wizualizacje oparte o dane geograficzne – mapa i kartogram

  • Filtr wizualizacji, karty i raportu
    1.3. Praca z modelem opartym na wielu tabelach

  • Tabele, relacje i model danych w analizie

  • Automatyczne i manualne łączenie tabel z użyciem relacji

  • Optymalizacja i modyfikacja danych przyłączonych do modelu

  • Tworzenie kolumn obliczeniowych, wskaźniki KPI

  • Wstęp do modelowania i łączenia danych
    1.4. Model danych Power Query dla Power BI Desktop

  • Rodzaje źródeł danych dla Power Query – możliwości i ograniczenia

  • Pliki płaskie i foldery CSV, JSON – edycja i konwersja informacji

  • Dane z arkusza kalkulacyjnego jako źródła danych dla wizualizacji

  • Łączenie niestandardowych źródeł danych SQL + CSV + Strony WWW
    1.5. Zaawansowane elementy wizualne

  • Kluczowe wskaźniki wydajności KPI

  • Zaawansowana hierarchia modelu danych

  • Wizualizacje niestandardowe z platformy handlowej i z pliku
    1.6. Udostępnianie raportów Power BI Desktop

  • Wyprowadzenie danych wizualizacji do pliku CSV

  • Eksport raportu do formatu PDF

  • Udostępnienie raportu w chmurze

  • Osadzenie raportu na witrynie SharePoint i witrynie publicznej WWW
    1.7. Etapy przetwarzania danych w Power BI

  • Zapytanie SQL, Przekształcenie (język M), Przetwarzanie DAX

• Moduł 2: Bazy danych SQL
  2.1. Wstęp do baz danych, przegląd oprogramowania

  • Pojęcia związane z bazami danych SQL

  • Podział języka SQL na DQL, DML, DDL, DCL

  • Łączenie z serwerem SQL i istniejącą bazą danych

  • Edytor kodu SQL – zapoznanie z narzędziami

  • Obiekty serwera: tabele, widoki i procedury składowe
    2.2. Łączenie Microsoft Power BI z bazą danych

  • Połączenie bezpośrednie

  • Łączenie z użyciem ODBC

  • Pobieranie danych z tabel i widoków (Table/View) do modelu danych

• Moduł 3: Model danych
  3.1. Power Query w łączeniu i przekształcaniu danych

  • Filtrowanie i sortowanie danych wejściowych

  • Kolumny obliczeniowe i warunkowe

  • Tworzenie niestandardowych kolumn obliczeniowych

  • Funkcje tekstowe i matematyczne

  • Typy danych i ich konwersja

  • Scalanie i podział kolumn
    3.2. 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
    3.3. Aspekty praktyczne modelu danych

  • Tabela przestawna oparta o model danych

  • Wielokrotne odwołanie do obiektów

  • Aktualizacja danych

• Moduł 4: Język DAX
  4.1. Wprowadzenie do języka DAX

  • Czym jest język DAX

  • Zastosowania języka DAX

  • Wymagania wstępne
    4.2. Środowisko pracy

  • Pasek formuły

  • Obszar obliczeń
    4.3. Aspekty praktyczne modelu danych

  • Tabela przestawna oparta o model danych

  • Wielokrotne odwołanie do obiektów

  • Aktualizacja danych
    4.4. Praca z językiem

  • Składnia

  • Kolumna obliczeniowa i jej zastosowania

  • Składnia formuły

  • Miary w DAX

  • Wygląd formuły

  • Autosumowanie

  • Funkcje i ich typy

  • Funkcja pokrewna

  • Kontekst

  • Kontekst wiersza

  • Kontekst filtru

• Moduł 5: Zapytania bezpośrednie
  5.1. Kwerendy wybierające – DQL (Data Query Language)

  • Query designer w zastosowaniach i tworzenie zapytania do bazy danych

  • Podstawowe typy danych w SQL i ich zastosowanie

  • Dane w standardzie SQL
    5.2. Pobieranie danych – instrukcja SELECT

  • Składnia polecenia SELECT

  • Kolejność wykonywania instrukcji SELECT
    5.3. 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) i kwestia NULL

  • Funkcje skalarne

  • Operacje na datach

  • Ograniczenie pobierania rekordów i usuwanie duplikatów DISTINCT

  • Wyrażenie warunkowe CASE
    5.4. Funkcje języka SQL w zapytaniach

  • Operacje na łańcuchach znaków LEN, LEFT, RIGHT, REPLACE, SUBSTRING, UPPER, LOWER

  • Łączenie 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
    5.5. Przetwarzanie zagregowanych danych

  • Agregacja wyników w kwerendach z użyciem GROUP BY

  • Funkcje COUNT, MIN, MAX, SUM, AVG

  • Kryteria w wynikach zagregowanych WHERE a HAVING

  • Wstęp do funkcji okien OVER, PARTITION BY
    5.6. 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

  • Złączenie lewe zewnętrzne LEFT OUTER JOIN

  • Złączenie pełne FULL OUTER JOIN

  • Złączenie krzyżowe (iloczyn kartezjański) CROSS JOIN

  • Złączenia równościowe i nierównościowe
    5.7. Łączenie wyników zapytania

  • Łączenie tabel z użyciem: UNION, UNION ALL

  • Części wspólne i INTERSECT, EXCEPT/MINUS

• Moduł 6: Zapytania zaawansowane
  6.1. Kwerendy zagnieżdżone

  • Wynik zapytania jako warunek WHERE w kwerendzie

  • Kwerenda oparta o inną kwerendę i optymalizacja zapytań

  • Zmienne tabelaryczne CTE
    6.2. Funkcje okien w SQL

  • Widoki uporządkowane OVER

  • Partycjonowanie wyniku zapytania PARTITION BY

  • Odwołania do wierszy: poprzedni, następny, pierwszy i ostatni
    6.3. Optymalizacja zapytań

  • Procedury składowane

  • Generowanie zapytań z użyciem procedur składowanych

24 h/3 dni