Представление данных с помощью Power BI

Power BI — это коллекция программных служб, приложений и соединителей, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы превратить разрозненные источники данных в согласованные, визуально иммерсивные и интерактивные аналитические данные. Данные могут быть представлены в виде таблицы Excel или коллекции облачных и локальных гибридных хранилищ данных. Power BI позволяет легко подключаться к источникам данных, визуализировать и выделять наиболее важную информацию и делиться ею с отдельными или всеми пользователями.

На этом курсе слушатели познакомятся с основными тезисами и элементами Power BI. Изучат архитектуру и типы поддерживаемых типов данных Power BI. Оценят возможность интеграции Power BI с Excel. Научатся визуализировать данные и использовать Dax. Изучат вопросы администрирования Power BI.

Описание курса

Целевая аудитория

Специалисты, решающие задачи получения, трансформации и выдачи данных, владельцы бизнеса, менеджеры, аналитики.

Расписание открытых форматов курса

Дистанционный формат — 39 500 ₽.

Очный формат — 39 500 ₽.

Стоимость обучения одного слушателя

В результате освоения курса вы:

работать с Power BI;
моделировать данные с помощью Power BI;
создавать dashboard;
использовать данные Excel;
использовать Power BI Desktop для обмена отчетами

основы Power BI;
опции визуализации простые и сложные;
как публиковать отчеты в Интернете;
основы Dax в Power BI;
правила администрирования в Power BI;
различные датасеты

Научитесь

Узнаете

Основная информация

22 апреля 2024
01 июля 2024
18 ноября 2024

пн–чт 10:00–17:00

39 500 руб.

м. Аэропорт,
Ленинградский проспект 68/24

Верхотуров Марк Валерьевич
Беляев Александр Владимирович

Порядок записи на курс

Консультация

Выбор курса

Заключение договора

Оплата обучения.

Подробная программа курса

1 Основы Power BI

2 Этапы установки

3 Архитектура Power BI

4 Поддерживаемые источники данных

5 Сравнение с другими инструментами

5.1 Power BI и Tableu
5.2 Power BI и SSRS

6 Моделирование данных

6.1 Использование моделирования данных и навигации
6.2 Вычисляемые столбцы
6.3 Вычисляемые таблицы
6.4 Управление временными данными

7 Dashboard опции

7.1 Изучение различных датасетов
7.2 Создание dashboard
7.3 Раздача dashboard
7.4 Плитки dashboard
7.5 Межсетевые данные

8 Опции визуализации

8.1 Визуализации простые и сложные
8.2 Комбинированные диаграммы
8.3 Таблицы
8.4 Добавление фигур, изображений и текстового поля
8.5 Отчеты

9 Power BI — интеграция с Excel

9.1 Использование данных Excel
9.2 Импорт xls файлов

10 Совместное использование Power BI Dashboard

10.1 Использование Power BI Desktop для обмена отчетами
10.2 Печать Power BI Dashboards
10.3 Параметры экспорта
10.4 Публикация отчета в Интернете
10.5 Content Pack

11 Основы Dax в Power BI

11.1 Основы Dax
11.2 Функции Dax
11.3 Вычислительные типы Dax

12 Правила администрирования

12.1 Покупки
12.2 REST API
12.3 Безопасность

Возможные форматы обучения и размеры групп

очно (до 15 слушателей);
дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений);
корпоративный формат (для групп от 10 до 15 слушателей).

Документы об окончании

Удостоверение о повышении квалификации

Требуемый уровень предварительной подготовки

Слушатели должны знать теоретические основы и характерные шаги процесса data science и желательно, основы математики. Иметь четкое представление об анализе данных. Рекомендуется обладать базовыми навыками программирования на языке Python.

Руководитель IT проектов, Разработчик Python, Data Scientist, ML-engineer

Разработка на Python
Сбор и анализ данных Преобразование "сырых" данных в полезную информацию для бизнеса
Создание и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
Помощь бизнесу в нахождении скрытых закономерностей, прогнозировании развития событий и оптимизации ключевых бизнес-процессов

Консалтинг
Коучинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных

Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация

Консалтинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу

Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.

Рекомендуемые курсы

Список курсов, которые дополняют данный курс

Программирование на Python, часть 1;

Программирование на Python, часть 2 ;

Программирование на Python, часть 3. Numpy для Data Science;

Программирование на Python, часть 4. Pandas для Data Science. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Pandas;

Основы Data Science и Big Data, часть 1;

Основы Анализа данных

Список категорий каталога, в которые включён курс

Траектории, в которые входит данный курс

Список курсов, требующихся для прохождения данного курса

Не требуется