A tanfolyamról
A Power BI haladó tanfolyamcsomag a témakörbe tartozó képzéseket tartalmazza.
Kinek ajánljuk
Előfeltételek
Előfeltétel az alábbi tanfolyamok egyikének elvégzése vagy azzal egyenértékű tudás:
- PowerBI I - Adatelemzés, adatvizualizáció bevezetés vagy
- PowerBI II - Adatelemzés, adatvizualizáció - ETL folyamattól a dashboardokig "gyorsított"
Tanfolyamok
-
PowerBI III - Üzleti intelligencia specifikumok
Tovább a tanfolyamra
PowerBI használat során felmerült kérdések haladóbb megoldása
- komplexebb vizualizációk, kapcsolódó diagramok, egymásra épülő szeletelők
- komplexebb adamodellek kialakításának megvalósítása
- az üzleti elemzéshez használt DAX nyelv bonyolultabb szintaktikájú lehetőségei
Célközönség:
- aki használt PowerBI-t
- aki az alaptudását szeretné mélyíteni
- aki az alapfunkciókon túli újdonságokra kíváncsi
-
PowerBI IV - Adatbetöltés M nyelv használatával
Tovább a tanfolyamra
Könnyű helyzetben vagyunk, ha az elemzésre szánt adatok SQL alapú szerveren találhatóak (MS SQL Server, Oracle, postgreSQL, mySQL stb.) és vagy mi magunk vagy közvetlen kollegánk megfelelő szaktudással (SSIS, T-SQL) rendelkezik az adatok szerver oldali előkészítéséhez szükséges szkriptek megírására.
Az átlag üzleti elemző azonban nem készült SQL gurunak. Ők a Power Query Editor segítségével különböző, heterogén adatforrásokból tudnak adatokat betölteni Power BI Desktopba, közben az adatokat tisztíthatják, tipizálhatják, átalakíthatják, megszabadulhatnak felesleges oszlopoktól, soroktól avagy éppen pótolhatnak hiányzó adatokat. A grafikus felület számos további opciót kínál. A felületen történő klikkelés automatikusan a háttérben M nyelvű szkriptet generál, ami szabadon szerkeszthető. Komplexebb betöltések, automatizálandó lépések esetén célszerű a meglévő M nyelvű kód szerkesztése, bátraknak egy-egy új lépés alapoktól M nyelven történő írása.
-
PowerBI V. - Adatok elemzése DAX kifejezésekkel
Tovább a tanfolyamra
A Power BI Desktopba betöltött adatokat szeretnénk elemezni. A mélyebb összefüggések meghatározásához, az elemzések több szempontból történő vizsgálatához számos esetben további számított oszlopok létrehozása, aggregált értékek kalkulálása, értékek összehasonlítása, dátum-idő intelligencia, hierarchia kialakítása szükséges. Ehhez nyújt hasznos segítséget a Data Analysis Expressions (DAX) képlet/függvény világa. A képletek írása első ránézésre emlékeztetnek a „klassszikus” Excelben használt formulákra, azonban míg ott cella hivatkozású képleteket készíthetünk itt oszlop alapon kell gondolkodni.
-
PowerBI VI. - Dashboard-ok tervezése
Tovább a tanfolyamra
Aki ezt a tanfolyamot nézte ki magának biztos készített már az elemzendő adatokból színes diagramot, egyszerű vagy látványos grafikont még tán riportot is, sőt dashboard-ot is állított össze? De tegyük fel bátran a kérdést mi is a dashboard definíciója? Mitől „jó” egy dashboard? Miért készült? Kinek készült? Mit szeretne bemutatni?
A dashboard (tévhiteket elkerülve) nem a kreativitás kiélésének eszköze, jól lehet számos esztétikai és design lehetőséget nyújt/kínál, azonban ezek megfelelő használata feltétlenül fontos.
-
PowerBI VII. Üzleti elemzések, statisztikák, data science Python lehetőségek
Tovább a tanfolyamra
Microsoft mindig híres volt az „adok valamit ingyen, használd, megjön a kedved, majd az extra szolgáltatásokért fizess” üzletpolitikáról. Power BI esetén a helyzet tökéletesen így van. Telepítsd a gépedre a Power BI Desktop-ot, ingyenes, használd. A készített riportjaidat publikáld a Service-re, ingyenes és nézegesd saját magad. A csavarás most kezdődik: ahhoz hogy a Service-n lévő dashboardjaidat meg tudd osztani másokkal Pro licence-re van szükséged, ami 10$ havonta. Nagyobb cégeknél ez még elviselhető költség.
Komolyabb adatelemzésekhez hasznosak lehetnek az adatbányászati modellek, a gépi tanulás. A felhasználó/az üzleti elemző meglátja a lehetőséget, hogy a Power BI Azure Machine Learning-gel integrálható. Azonban ennek súlyos ára van: Premium licence. 5000$ havonta. Ez a költség nagy ritkán fér bele a magyar viszonyokba avagy a kisvállalkozások költségvetésébe. Mit lehet ilyenkor tenni? Segítségül hívni ingyenes lehetőségeket. A Power BI-ba integrálható a Python nyelv, onnan már határ a csillagos Ég. Betöltjük az adatok Pandas dataframe-be. Python nyelvű kóddal alakítunk az adatokon különböző libraryk segítségével (NumPy, SciPy stb.) és jöhet az adatvizualizáció Matplotlib vagy Seaborn használatával... És akkor a Tensorflow-ról még nem is tettem említést... Némi Python ismerettel megspórolhatunk 5000$-t, havonta...