PowerBI

Аналитик данных в Power BI

ПОИСК

Быстрый заказ

ОТЗЫВЫ

Четкое, понятное, структурированное изложение материалы. Получила ответы на все возникавшие вопросы. Огромное спасибо преподавателю!

Зверькова Анна Георгиевна

Рекомендую этот курс тем, кто никогда не пользовался Power BI, но планирует. Все организовано грамотно. Узнал, как работает Power BI, всё объяснено доходчиво и интересно.

Болтоносов Илья Федорович

Иногда даже простой на первый взгляд инструмент BI в умелых "руках" преподавателя раскрывается на все 100%.

Михайлов Руслан Викторович

Курс очень емкий и интересный. Инструктор все подробно рассказывал и подсказывал на практиках. Курс понравился. Обязательно буду рекомендовать его.

Гаврилюк Анна Сергеевна

ОЦЕНКА КУРСА

общая оценка курса:

оценка преподавателя:

Отзывов: 0

Стать преподавателем

Хочу скидку

В этом курсе будут обсуждаться различные методы и рекомендации, которые соответствуют корпоративным требованиям и техническим требованиям для моделирования, визуализации и анализа данных с помощью Power BI. Этот курс также покажет, как получать доступ и обрабатывать данные из целого ряда источников данных, включая как реляционные, так и нереляционные данные.

На курсе также будет обсуждаться, как управлять и развертывать отчеты и информационные панели для совместного использования и распространения содержимого. Наконец, этот курс покажет, как создавать разбитые на страницы отчеты.

Выберите форму обучения, чтобы увидеть актуальные даты:

После изучения курса вы сможете

Выполнять загрузку, очистку и преобразование данных.
Выполнять моделирование данных для производительности и масштабируемости.
Проектировать и создавать отчеты для анализа данных.
Управлять активами отчета и выполнять обмен ими.
Создавать разбитые на страницы отчеты в Power BI.

Содержание курса

Модуль 1: Начало работы с Microsoft Data Analytics

Аналитика данных и Microsoft.
Начало работы с Power BI.
Лабораторная работа: Начало работы.

Модуль 2: Подготовка данных в Power BI

Получение данных из различных источников данных.
Лабораторная работа: Подготовка данных в Power BI Desktop.

Модуль 3: Очистка, преобразование и загрузка данных в Power BI

Формирование данных.
Улучшение структуры данных.
Профилирование данных.
Лабораторная работа: Преобразование и загрузка данных.

Модуль 4: Разработка модели данных в Power BI

Введение в моделирование данных.
Работа с таблицами.
Измерения и иерархии.
Лабораторная работа: Моделирование данных в Power BI Desktop.
Лабораторная работа: Расширенное моделирование данных в Power BI Desktop.

Модуль 5: Создание расчетов модели BI с помощью DAX в Power BI

Введение в DAX.
Контекст DAX.
Расширенные возможности DAX.
Лабораторная работа: Введение в DAX в Power BI Desktop.
Лабораторная работа: Расширенные возможности DAX в Power BI Desktop.

Модуль 6: Оптимизация производительности модели в Power BI

Оптимизация модели для производительности.
Создание агрегатов и управление ими.

Модуль 7: Создание отчетов в Power BI

Создание отчета.
Улучшение отчета.
Лабораторная работа: Создание отчета в Power BI Desktop.
Лабораторная работа: Улучшение отчетов Power BI с помощью взаимодействия и форматирования.

Модуль 8: Улучшение отчетов для удобства использования и презентации информации в Power BI

Обзор отчета с разбивкой на страницы.
Создание отчетов с разбивкой на страницы.
Лабораторная работа: Создание отчета с разбивкой на страницы в Power BI Desktop

Модуль 9: Общий доступ к отчетам Power BI Report Server

Расписание.
Кэширование отчетов, моментальные снимки и комментарии.
Подписка на подписку и доставку.
Лабораторная работа: Предоставление отчетов об услугах.

Модуль 10: Администрирование служб Power BI Report Server

Управление службами отчетности.
Настройка служб отчетов.
Производительность службы отчетов.
Лабораторная работа: Администрирование служб отчетов.

Слушатели

Профессионалы в области данных и специалисты по бизнес-аналитике, которые хотят научиться точно выполнять анализ данных с помощью Power BI. Этот курс также предназначен для тех, кто разрабатывает отчеты, которые визуализируют данные из технологий платформы данных, существующих как в облаке, так и локально.

Предварительная подготовка

Понимание основных концепций данных.
Навыки работы с реляционными данными и нереляционными данными в облаке.
Знание принципов анализа данных и визуализации.