Szkolenie Power BI i baza SQL

Poziom

Zaawansowany

Czas

24h / 3 dni

Termin

Indywidualnie

Cena

Indywidualnie

Szkolenie z Power BI i baza SQL

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 kogo jest to szkolenie?
  • logo infoshare Dla analityków, marketerów i wszystkich tych, którzy pracują z danymi.
  • logo infoshare Dla osób zajmujących się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych.
  • logo infoshare Dla osób chcących pracować z biblioteką DAX oraz danymi z bazy SQL w Power BI.

Czego nauczysz się na szkoleniu z Power BI i baza SQL?

  • 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 szkolenia

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

 

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

 

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

 

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

 

Zaawansowane elementy wizualne

  • Kluczowe wskaźniki wydajności KPI
  • Zaawansowana hierarchia modelu danych
  • Wizualizacje niestandardowe z platformy handlowej i z pliku

 

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

 

Etapy przetwarzania danych w Power BI

  • Zapytanie SQL, Przekształcenie (język M), Model semantyczny i obliczenia DAX

 

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

 

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

 

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.

 

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.

 

Aspekty praktyczne modelu danych

  • Tabela przestawna oparta o model danych,
  • Wielokrotne odwołanie do obiektów,
  • Aktualizacja danych i harmonogram odświeżania.

 

Wprowadzenie do języka DAX

  • Język DAX – definicja i zakres
  • Zastosowania języka DAX
  • Wymagania wstępne

 

Środowisko pracy

  • Pasek formuły
  • Obszar obliczeń

 

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

 

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

 

Pobieranie danych – instrukcja SELECT

  • Składnia polecenia SELECT
  • Kolejność wykonania instrukcji SELECT

 

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

 

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

 

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

 

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

 

Łączenie wyników zapytania

  • Łączenie tabel z użyciem: UNION, UNION ALL
  • Części wspólne i INTERSECT, EXCEPT/MINUS

 

Kwerendy zagnieżdżone

  • Wynik zapytania jako warunek WHERE w kwerendzie
  • Kwerenda oparta o inną kwerendę i optymalizacja zapytań
  • Zmienne tabelaryczne CTE

 

Funkcje okien w SQL

  • Widoki uporządkowane OVER
  • Partycjonowanie wyniku zapytania PARTITION BY
  • Odwołania do wierszy: poprzedni, następny, pierwszy i ostatni

 

Optymalizacja zapytań

  • Procedury składowane i parametryzacja
  • Generowanie zapytań z użyciem procedur składowanych

Skontaktuj sie z nami

zorganizujemy dla Ciebie szkolenie dopasowane do Twoich potrzeb

Przemysław Wołosz

Key Account Manager

przemyslaw.wolosz@infoShareAcademy.com

    Administratorem danych osobowych jest InfoShare Academy Sp. z o.o. z siedzibą w Gdańsku, al. Grunwaldzka 427B, 80-309 Gdańsk, KRS: 0000531749, NIP: 5842742213. Dane osobowe przetwarzane są zgodnie z klauzulą informacyjną.