Szkolenie Power Query – poziom średniozaawansowany
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
8h / 1 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Power Query – poziom średniozaawansowany
Szkolenie rozwija umiejętności przygotowywania powtarzalnych procesów importu, czyszczenia, łączenia i walidacji danych w Power Query w Excelu. Podczas jednodniowego warsztatu uczestnicy pracują z bardziej złożonymi transformacjami tabel, parametrami, funkcjami niestandardowymi oraz kodem języka M. Program obejmuje również obsługę błędów, przetwarzanie wielu plików, analizę zależności zapytań, podstawy query foldingu i optymalizację odświeżania. +
Dla kogo jest to szkolenie?
- Dla analityków biznesowych, specjalistów ds. raportowania, kontrolerów, finansistów oraz osób przygotowujących cykliczne zestawienia i raporty w Excelu
- Dla użytkowników, którzy samodzielnie importują dane do Power Query, ustawiają typy danych, filtrują i sortują wiersze oraz usuwają zbędne kolumny
- Dla osób znających podstawowe operacje scalania i dołączania zapytań oraz praktyczną pracę z tabelami programu Excel
- Dla uczestników, którzy chcą automatyzować powtarzalne procesy czyszczenia, przekształcania, łączenia i kontroli jakości danych.
- Znajomość języka M nie jest wymagana
Czego nauczysz się na szkoleniu?
- Przygotujesz parametryzowane zapytania oraz funkcje niestandardowe w języku M
- Połączysz wiele plików o wspólnej strukturze i przygotujesz proces odporny na typowe różnice w danych źródłowych
- Wykonasz bardziej złożone transformacje z wykorzystaniem grupowania, agregacji, operacji pivot i unpivot oraz złączeń opartych na wielu kluczach
- Obsłużysz wartości puste, błędy konwersji typów i rekordy niespełniające przyjętych reguł jakości
- Uporządkujesz zapytania źródłowe, pośrednie i wynikowe oraz przeanalizujesz zależności między nimi
- Ograniczysz zbędne operacje podczas odświeżania i rozpoznasz podstawowe problemy związane z query foldingiem
- Zweryfikujesz liczbę rekordów, dopasowania między tabelami oraz kluczowe sumy kontrolne
- Dobierzesz poziomy prywatności źródeł, zabezpieczysz poświadczenia i ograniczysz zakres przetwarzanych danych
- Udokumentujesz założenia, zależności, reguły walidacyjne i ograniczenia przygotowanego procesu
Program szkolenia
Moduł 1 – Język M i zaawansowane przekształcenia danych
- Struktura zapytania M – wyrażenia let i in, kroki transformacji, referencje między krokami, typy wartości, rekordy, listy, tabele oraz podgląd kodu w Edytorze zaawansowanym
- Transformacje tabel – grupowanie i agregacja danych, kolumny warunkowe i niestandardowe, operacje pivot i unpivot, uzupełnianie wartości, indeksy, sortowanie wielopoziomowe oraz przekształcenia tekstu, liczb i dat
- Integracja zestawów danych – rodzaje złączeń, scalanie na podstawie jednego lub wielu kluczy, dołączanie tabel, rozwijanie danych zagnieżdżonych, kontrola duplikatów oraz walidacja rekordów dopasowanych i niedopasowanych
- Parametry i funkcje niestandardowe – parametry źródeł i filtrów, argumenty funkcji, typy parametrów, wielokrotne wykorzystanie logiki transformacji oraz testy dla danych wejściowych o różnej jakości
Moduł 2 – Automatyzacja i jakość danych
- Automatyzacja obsługi plików – konektor folderu, plik przykładowy, funkcja transformująca, dynamiczne nazwy plików, różnice w strukturze kolumn oraz kontrola kompletności importowanego zestawu
- Jakość danych i obsługa błędów – wartości null, błędy konwersji typów, konstrukcje try i otherwise, reguły walidacyjne, rekordy odrzucone, sumy kontrolne oraz komunikaty diagnostyczne
Moduł 3 – Architektura, wydajność i bezpieczeństwo zapytań
- Architektura zapytań – zapytania źródłowe, pośrednie i wynikowe, referencje i duplikaty, wyłączone ładowanie, grupy zapytań, zależności między obiektami oraz standardy nazw i dokumentacji kroków
- Wydajność odświeżania – kolejność transformacji, ograniczenie liczby kolumn i wierszy, buforowanie danych, źródła wąskich gardeł, diagnostyka zapytań oraz podstawy query foldingu dla obsługiwanych źródeł
- Bezpieczeństwo i utrzymanie procesu – poświadczenia źródeł, poziomy prywatności, minimalizacja zakresu danych, parametry ścieżek, odporność na zmianę struktury źródła, kontrola wyników po odświeżeniu oraz rejestr ograniczeń rozwiązania
