2022.05.25. - 2022.06.29.
Menetrend:
5 hét
hétfő és szerdai napokon
18:00-19:30
Korunkban a vállalkozások számára az adat a legnagyobb érték.
Az újabb, jobb és gyorsabb megoldások megtalálásához és a helyes üzleti döntések meghozatalához a hatékony adatelemzésen át vezet az út.
Magadra ismertél?
Neked ajánljuk a kurzust, ha:
-
Pénzügyi vezető vagy
Iránymutatásra van szükséged egy jól működő reporting stratégia kialakításához. A gyakorlatban is szeretnéd alkalmazni a Power BI eszközeit.
-
Pénzügyi osztályon dolgozó, kontrolling szakember vagy
Exception based reporting kialakításában lenne szükséged támogatásra.
-
Kezdő business vagy data analyst vagy
Szeretnéd a Power BI rendszerét profi szinten használni. Szívesen megtanulnád a Python scripting alapjait.
-
Vállalkozásodat szeretnéd fejleszteni
A jövedelmező üzleti döntéseket az adatok és a helyes riportok támasztják alá. A Power BI a legjobb „asszisztens” minden cégvezető számára.
Az adatok beszélnek
Egy átfogó, gyakorlati kurzust keresel a Power BI használatához?
Akkor jó helyen jársz. A Power BI a világ legdinamikusabban fejlődő üzleti intelligencia rendszere, ami lassan elengedhetetlen eszközévé válik az adatelemzők és üzleti döntéshozók számára.
Mindenkinek könnyen elérhető
A Power BI segítségével több száz adatforráshoz kapcsolódhatsz, amikből informatív jelentéseket készíthetsz, ezzel elősegítve a helyes és profitáló üzleti döntések meghozatalát.
Megmutatjuk, hogyan tudsz napjaink divatos adatelemző és scripting nyelvének felhasználásával olyan analitikai feladatokat megoldani, amelyeket gyári vizualizációval egyébként lehetetlen volna. Megtudhatod, miért jó a Python használata, hogyan integrálható a Python script Power BI környezetbe és hogyan lehet segítségedre a vizualizáció terén Ezen kívül megismertetünk a Matplotlib és a Seaborn modulok használatával is.
Ádám LinkedIn Profile
- 10 éve foglalkozik informatikával, főképp az adat/robotika és AI területeken
- Nemzetközi környezetben szerzett vezetői tapasztalatot konzultáció és autóipar területén
- Széleskörű tudással rendelkezik a Microsoft termékportfóliójának terén (Azure, BI stack, SQL)
- Az NXP-nél megvalósította az Oracle-alapú termeléstervezési rendszer reportálását MS környezetben (ETL, lekérdezés optimalizálás, platformtervezés és megvalósítás)
- Az Eagle Ottawanál bevezette a shop floor control rendszert és fejlesztette a reporting és analitika rendszert a rendelkezésre álló adatok alapján
- Az EY-nál kialakította a Power BI reporting környezet (adattárház tervezés Inmon logika mentén, Power BI infrastruktúra kialakítása, prototípus reportok fejlesztése) ezen felül ő végezte a házon belüli Power BI oktatást is
- mértékek és KPI-k bemutatása
- mértékek felépítése: különbség a kalkulált mező és a mérték között
- mértékek elkészítéséhez használatos szűrés ismertetése
- mértékekhez használatos aggregáló függvények: SUMX, COUNTX, MAXX, MINX
- mértékek előállítása időbeli adatok mentén (éves – előző éves, havi – előző havi adatok)
- KPI-ok
- vizualizáció felépítése dinamikus mérték választási lehetőséggel, KPI ábrázolással (értékesítési adatok)
- milyen esetekben lehet szükség a forrás adatok átalakítására
- adattranszformálás: SQL vs Power BI – miért érdemes az adattranszformációt a modellező eszközzel végezni
- táblázatkezelési függvények áttekintése
- egyedi értékeket tartalmazó táblák létrehozása, szűréshez, adattisztításhoz, mérték-előkészítéshez (DISTINCT, GROUPBY)
- egyedi értékeket tartalmazó tábla adatainak visszacsatolása az eredeti adatokhoz
- megjelenítés vizualizáción (pl. értékesítési adatok csoportonkénti KPI-ja)
- biztonsági beállítások alapjai – report megosztás és Row Level Security közötti különbségek
- role beállítások
- szülő-és gyermek függvények
- értékesítési report felépítése hierarchikus szűrőkkel (manager-area manager tagolás)
- adatmodell
- role beállítás
- vizualizáció
- publikálás és megosztás beállítása
- Python elméleti háttér (programnyelv bemutatása, BI kapcsolódás)
- adatimportálás és transzformáció Python nyelv segítségével
- matplotlib és seaborn modulok bemutatása
- vizualizáció elkészítése standard és Python nyelv segítségével (Matplotlib – Seaborn). Különböző korrelációs vizsgálatok (lineáris-polinomiális eloszlás)
- On-Premise vs Cloud alapú megoldások bemutatása
- Gateway típusok áttekintése és összehasonlítása
- Telepítés és beállítás
- Előfizetések beállítása
- Hibrid report építése és egyszerűbb vizualizáció elkészítése (flat file és online adatforrás)
- Reportok és gateway összekötések beállítása (flat file, SQL server kapcsolatok)
- Ütemezett frissítések áttekintése és beállítása