Start z AI: Power BI - model DAX + Query M (3 dni)

Cel szkolenia

Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z zaawansowaną pracą w Microsoft Power BI Desktop, skupiającą się na warstwie danych oraz integracji z bazą SQL. Uczestnicy nauczą się korzystać z języka Power Query M do transformacji danych i modelu DAX do obliczeń analitycznych. Szkolenie obejmuje również wykorzystanie narzędzi AI do automatyzacji procesów, generowania zapytań, wykrywania błędów w danych i tworzenia inteligentnych wizualizacji.

Adresaci szkolenia

Szkolenie jest przeznaczone dla osób znających podstawy budowy raportów w Power BI, które chcą rozszerzyć swoje kompetencje o pracę z dużymi zbiorami danych, integrację z SQL oraz zaawansowane modelowanie w M i DAX. Idealne dla analityków, księgowych, specjalistów BI, programistów i testerów.

Co usprawnisz dzięki Power BI + SQL + AI

• Nauczysz się efektywnie pobierać i przekształcać dane z SQL, plików i usług.
• Zoptymalizujesz procesy modelowania danych w Power Query M i DAX.
• Wykorzystasz AI do automatycznego generowania transformacji, wykrywania anomalii i rekomendacji wizualizacji.
• Podniesiesz jakość raportów, bezpieczeństwo analiz i komfort pracy.
• Zwiększysz swoje kompetencje zawodowe i szanse na awans.

Program szkolenia

Baza danych SQL

Praca z modelem opartym o relacyjną bazę danych.

• Wymagania techniczne dla źródeł SQL i łączenie się z bazą danych
• Typy obiektów serwera SQL: tabele, widoki, funkcje tabelaryczne
• Import tabel wraz z relacjami
• Czyszczenie i optymalizacja danych z użyciem Power Query
• Budowa raportu w oparciu o wygenerowany model

Tryby pracy z danymi

Zapoznanie się z metodami łączenia się z serwerem.

• Import danych z serwera SQL - buforowanie danych w modelu
• Zapytania bezpośrednie - Direct Query (praca na żywo)
• Kwestie wydajnościowe - optymalizacja

Zapytania SQL

Użycie zapytań tworzonych bezpośrednio w języku SQL.

• Zapytania bezpośrednie w języku SQL: instrukcja SELECT
• Operatory i kryteria w zapytaniach
• Funkcje języka SQL w zapytaniach
• Przetwarzanie zagregowanych danych

Operacje SQL po stronie serwera

Pojęcie relacji między tabelami bazy danych i element łączący tabele w zapytaniu.

• Query Designer - tworzenie zapytań Low-Code
• Operacje na wielu tabelach po stronie serwera: import i zapytania bezpośrednie
• Funkcje agregacji po stronie serwera

Źródła danych modelu Power BI - Power Query

Przegląd najpopularniejszych źródeł danych, z których możesz pobrać dane do Power BI.

• Pliki CSV, Excel, JSON, XML, PDF - import z parametryzacją
• Internetowe źródła danych: tabele opublikowane na stronach WWW
• Usługi danych strumieniowych - ODATA
• Seryjny import plików z folderu
• Biblioteki i listy SharePoint - poglądowo
• Relacyjne bazy danych SQL (domyślnie Microsoft SQL Server)

Łączenie i transformacja

Praktyczne podejście do zaimportowanych danych, ich przekształcenie i optymalizacja.

• Kontrola jakości danych: wyszukiwanie anomalii, błędów i niespójności
• Filtrowanie i sortowanie danych wejściowych
• Kolumny obliczeniowe i warunkowe, także niestandardowe
• Duplikowanie zapytania a odwołanie do zapytania
• Bezpośrednia edycja kodu M: pasek formuły i edytor zaawansowany
• Praca z bibliotekami funkcji: tekst, liczby, czas
• Typy danych i ich konwersja, ustawienia regionalne użytkownika
• Scalanie i podział kolumn i wierszy

Praca z zapytaniami Power Query

Tworzenie nowych obiektów tabelarycznych.

• Dołączanie i scalanie tabel, śledzenie zależności zapytań
• Funkcje tabelaryczne i zarządzanie krokami przekształcania
• Usuwanie wartości zduplikowanych - tabele i zestawy kolumn
• Agregacja, grupowanie, zliczanie, przekształcenia typu PIVOT/UNPIVOT

Operacje zaawansowane M Query

Rozbudowa podstawowej funkcjonalności o własne funkcje.

• Budowa obiektów: lista, zestaw danych, tabela z użyciem kodu
• Tworzenie własnych funkcji w języku M

Praca z DAX

Omówienie koncepcji języka DAX i jego zastosowań.

• Model danych - czym jest i jak działa
• Dobre praktyki organizacji danych
• Tworzenie relacji między tabelami
• Relacje modelu danych: aktywne oraz nieaktywne

Kolumny obliczeniowe i funkcje DAX

Praca z kolumnami obliczeniowymi.

• Czym są kolumny obliczeniowe, tworzenie i modyfikacja
• Operatory i ich priorytety
• Funkcje skalarne: czasu, logiczne, tekstowe, liczbowe i konwertujące
• Funkcje tabelaryczne i filtrujące
• Funkcje agregujące (wiersz, kolumna), zliczające i statystyczne
• Funkcje wykorzystujące istniejącą relację oraz tworzące relację użytkownika
• Hierarchia w modelu: automatyczna i manualna, definiowanie i modyfikacja

Miary DAX

Tworzenie wstępnie przeliczonych elementów modelu danych.

• Czym są miary: tworzenie i modyfikacja
• Miara a kolumna obliczeniowa
• Funkcje FILTER i CALCULATE w miarach
• Parametry DAX w miarach
• Kontekst DAX: w jaki sposób ma być przeliczana tabela
• Kontekst na poziomie: wiersza, zapytania, filtra

Tabele DAX

Praca z tabelami generowanymi z użyciem języka DAX i ich filtrowanie.

• Tabele obliczeniowe
• Zakładanie i usuwanie filtra dla tabeli
• Dodanie/usunięcie kontekstu filtra, selektywne usunięcie kontekstu

Time Intelligence

Porównanie przebiegu wartości w czasie.

• Tabele kalendarza w DAX
• Sortowanie i hierarchia w tabelach kalendarza
• Funkcje Time Intelligence w DAX (operacje na czasie), porównanie okresów