Kurs Analizy Danych by Data Heroes - e-learning

Program:

Moduł 0: Tu zacznij

0.1 Witamy na pokładzie

0.2 Cel i misja: co osiągniesz dzięki temu kursowi?

0.3 Zwiedzanie platformy: jak maksymalnie wykorzystać nasze zasoby?

0.4 Plan kursu: moduły i harmonogram nauki

0.5 Poznaj instruktorów: kto Cię poprowadzi przez świat analizy danych?

0.6 Pierwsze kroki: zadania i wyzwania na start

Moduł 1: Analiza danych

1.1 Plan na start

1.2 Praca analityka danych – rola i obowiązki

1.3 Czym jest analiza danych

1.4 Case Study: Analiza danych w różnych branżach

1.5 Dzień z życia analityka danych: projekty i wyzwania

1.5.1 Zeszyt ćwiczeń

1.6 Pięć kroków analizy danych: proces krok po kroku

1.6.1 Zeszyt ćwiczeń

1.7 Cztery kluczowe rodzaje analizy danych

1.8 Raport z perspektywami zawodowymi

1.8.1 Zeszyt ćwiczeń

1.9 Cztery przydatne linki dla przyszłego analityka danych

Moduł 2: Excel

2.1 Tabele przestawne

2.3 Różne układy tabeli przestawnej

2.4 Formatowanie tabeli przestawnej

2.5 Obliczenia w Excelu

2.6 Automatyzacja tabeli przestawnej

2.7 Tworzenie Dashboardu analizującego dane HR

1. 1. Tworzenie Dashboardu analizującego dane sprzedażowe

Moduł 3: SQL

3.1 Opis kursu

3.2 Wymagania

3.3 Jak studiować kurs

1. 1. Przechowywanie danych – XML i JSON, CSV
   2. Rodzaje baz danych
   3. Rodzaje kluczy
   4. Typy relacji
   5. Więzy integralności / spójności encji
   6. Podstawowe typy danych
   7. Czym jest SQL i jego krótka historia
   8. O różnych silnikach baz danych
   9. Obsługa SQL Server Management Studio
   10. Dobre praktyki tworzenia zapytań – wstęp
   11. Pobieranie danych – SELECT i FROM
   12. Filtrowanie danych – WHERE
   13. Ćwiczenia
   14. Zaawansowane filtrowanie
   15. Znaki wieloznaczne
   16. Sortowanie danych
   17. Ćwiczenia
   18. Ćwiczenia dodatkowe
   19. Funkcje tekstowe
   20. Funkcje matematyczne
   21. Funkcje daty i czasu
   22. Funkcje konwersji i funkcje informacyjne
   23. Ćwiczenia
   24. Funkcje agregujące
   25. Grupowanie danych
   26. Zaawansowane grupowanie
   27. Filtrowanie grup (HAVING)
   28. Podsumowanie i kolejności w zapytaniach
   29. Ćwiczenia
   30. Złączenie wewnętrzne – INNER JOIN
   31. Złączenia zewnętrzne lewo i prawostronne – LEFT i RIGHT JOIN
   32. Pełne zewnętrzne złączenie – FULL OUTER JOIN
   33. Iloczyn kartezjański / złączenie krzyżowe – CROSS JOIN
   34. Aliasy i SELF JOIN
   35. Łączenie wielu tabel
   36. Klucz obcy
   37. Ćwiczenia z warunkami
   38. Ćwiczenia z grupowaniem
   39. Ćwiczenia podstawowe
   40. Operacje na zbiorach
   41. CASE
   42. Zapytania zagnieżdżone / podzapytania
   43. Ćwiczenia
   44. Wstęp do modyfikacji danych
   45. Wstawianie danych
   46. Aktualizacja danych
   47. Usuwanie danych
   48. Ćwiczenia
   49. Co to jest widok (perspektywa)
   50. Do czego służą widoki
   51. Tworzenie, modyfikowanie i usuwanie widoków
   52. Ćwiczenia
   53. Transakcja
   54. Zmienna
   55. Podstawy projektowania baz danych
   56. Tworzenie parametryzowanych skryptów
   57. Ćwiczenia
   58. Procedury składowane (wstęp)
   59. Procedury składowane
   60. Triggery
   61. Tworzenie triggerów

Moduł 4: Power BI

MODUŁ 0: Witaj, przyszły ekspercie Power BI

• Uczestnik zapozna się ze strukturą kursu oraz jego harmonogramem.
• Dowie się, jakie wymagania techniczne są niezbędne do efektywnej nauki.
• Pozna swojego instruktora oraz jego kwalifikacje.
• Otrzyma listę polecanych materiałów do samodzielnego poszerzania wiedzy.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą przygotowani do dalszej nauki i zmotywowani do osiągnięcia swoich celów.

MODUŁ 1: Wprowadzenie do Power BI

• Uczestnik zrozumie podstawy analizy danych i dowie się, jakie korzyści przynosi Power BI w pracy analityka danych.
• Nauczy się instalacji oraz konfiguracji Power BI.
• Pozna interfejs Power BI Desktop i nauczy się efektywnie z niego korzystać.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą gotowi do eksploracji narzędzia i jego zastosowań w praktyce.

MODUŁ 2: Łączenie i transformacje danych

• Uczestnik nauczy się, jak łączyć Power BI z różnego rodzaju źródłami danych (pliki CSV, bazy danych, foldery).
• Opanuje zaawansowane transformacje danych przy użyciu Power Query.
• Otrzyma dostęp do dodatkowych materiałów, takich jak ebooki i cheat sheet’y.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą w stanie efektywnie przygotowywać dane do analizy.

Materiały dodatkowe:

• Zestawy ćwiczeń dotyczące łączenia i transformacji danych.
• Kompendium najlepszych praktyk Power Query.

MODUŁ 3: Modelowanie danych

• Uczestnik dowie się, czym jest model danych oraz jak go tworzyć i zarządzać nim w Power BI.
• Pozna zasady normalizacji baz danych i rolę tabel faktów oraz wymiarów.
• Nauczy się tworzyć relacje pomiędzy tabelami i zarządzać nimi w praktyce.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą mogli budować zaawansowane modele danych wspierające skuteczną analizę.

MODUŁ 4: Język DAX

• Uczestnik pozna podstawy języka DAX i jego rolę w pracy analityka.
• Nauczy się tworzyć kolumny kalkulowane oraz miary, w tym ponad 60 praktycznych funkcji.
• Opanuje kontekst filtra i wiersza oraz zastosuje zaawansowane funkcje DAX w analizach.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą gotowi na przeprowadzanie złożonych analiz danych.

Materiały dodatkowe:

• Poradniki i katalog kodów DAX.
• Zestawy ćwiczeń praktycznych.

MODUŁ 5: Wizualizacja danych

• Uczestnik nauczy się projektować i optymalizować układ raportów.
• Pozna zasady dobierania kolorów, typów wizualizacji oraz formatowania warunkowego.
• Dowie się, jak korzystać z funkcji AI w Power BI oraz jak optymalizować raporty pod kątem wydajności.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą potrafili tworzyć interaktywne i atrakcyjne raporty.

Materiały dodatkowe:

• Framework projektowania raportów.
• Checklisty i cheat sheet’y dotyczące wizualizacji danych.

MODUŁ 6: Publikowanie raportów (Power BI Service)

• Uczestnik nauczy się przygotowywać i publikować raporty w Power BI Service.
• Pozna sposoby zarządzania raportami w chmurze.
• Dowie się, jak uzyskać licencję Power BI i maksymalnie wykorzystać środowisko chmurowe.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą gotowi do współdzielenia wyników pracy w organizacji.

MODUŁ 7: Projekt końcowy i bonusy

• Uczestnik stworzy autorski raport, korzystając z wiedzy zdobytej w trakcie kursu.
• Otrzyma gotowe szablony do publikacji raportów na LinkedIn.
• Dowie się, gdzie szukać dodatkowej pomocy i jak kontynuować naukę.
• Po zakończeniu modułu uczestnicy będą mieli gotowe projekty, które mogą zaprezentować.

Moduł 5: Portfolio i Projekty

5.1 Wprowadzenie do budowania portfolio

5.2 Wybór projektów do portfolio

5.3 Wybór zestawów danych do portfolio

5.4 Kluczowe KPI i analizy do portfolio

5.5 Chat GPT – metryki i KPI

5.6 Wizualizacja danych – kluczowy element portfolio

5.7 Proces tworzenia stron raportu – Chat GPT

5.8 Styl i projektowanie portfolio

5.9 Dokumentacja projektów w portfolio

5.10 Dokumentacja do portfolio – Chat GPT

5.11 Udostępnianie portfolio

5.12 Networking i promowanie portfolio

5.13 PRAKTYKA – Założenia, wybór danych, KPI i wizualizacje

5.14 PRAKTYKA – Dopasowanie wizualne, styl raportu i pasek KPI

5.15 PRAKTYKA – Dokończenie raportu i pasek filtrów, interakcje

5.16 Zeszyt ćwiczeń

5.17 Ebook: Inspiracje do portfolio analityka danych

Moduł 6: AI w pracy analityka danych

6.1 Wprowadzenie do Chat GPT

6.2 Przypadki użycia

6.3 Prompt Engineering

6.4 Wprowadzenie do wykorzystania Chat GPT w Excelu

6.5 Chat GPT i Excel

6.6 Workbook Chat GPT i Excel: zestaw promptów

6.7 Wprowadzenie do Chat GPT i SQL

6.8 Chat GPT i SQL

6.9 Workbook Chat GPT i SQL: zestaw promptów

6.10 Pisanie zapytań SQL

6.11 Debugowanie kodu SQL

6.12 Formatowanie kodu SQL

6.13 Optymalizacja kodu SQL

6.14 Komentowanie i wyjaśnianie SQL

6.15 Workbook Chat GPT i SQL: zestaw promptów

6.16 Wprowadzenie do Chat GPT i Power BI/DAX

6.17 Tłumaczenie pojęć i nauka Power BI

6.18 Praca nad raportami z Chat GPT

6.19 Naprawa błędów i praca z DAX

6.20 BONUS: Chat GPT w Power Platform oraz Chat GPT i Python

6.21 Workbook Chat GPT i Power BI/DAX: zestaw promptów

Moduł 7: Język angielski w pracy analityka danych

7.1 TEST: Jaki jest Twój poziom angielskiego?

7.2 Podstawy języka angielskiego w pracy analityka danych

7.3 Słownictwo: Business English

7.4 Rozmowa o danych dla analityków danych

7.5 Język angielski w praktyce: ćwiczenia cz. 1

7.6 Język angielski w praktyce: ćwiczenia cz. 2

7.7 Język angielski w pracy analityka danych – case study

Moduł 8: Ćwiczenia Power BI i DAX – poziom Junior to Mid

Ćwiczenie 1: Wstęp do ćwiczeń

Ćwiczenie 2: Łączenie do bazy

Ćwiczenie 2 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 3: Query folding

Ćwiczenie 3 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 4: Czyszczenie plików CSV i Merge

Ćwiczenie 4 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 5: Tworzenie dynamicznej listy dat

Ćwiczenie 5 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 6: Tworzenie tabeli kalendarza w M

Ćwiczenie 6 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 7: Budowa modelu danych

Ćwiczenie 7 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 8: Przeliczanie na różne waluty (1/4)

Ćwiczenie 8 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 9: Przeliczanie na różne waluty (2/4)

Ćwiczenie 9 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 10: Przeliczanie na różne waluty (3/4)

Ćwiczenie 10 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 11: Przeliczanie na różne waluty (4/4)

Ćwiczenie 11 – Rozwiązanie

Moduł 9: Ćwiczenia Power BI i DAX – poziom Junior to Mid (wizualizacja)

Ćwiczenie 1: Wstęp do ćwiczeń

Ćwiczenie 11: Formatowanie wizualizacji

Ćwiczenie 11 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 12: Table/ Header/ Detail oraz Context Transition

Ćwiczenie 12 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 13: Tworzenie Calculation Groups

Ćwiczenie 13 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 14: Wykorzystanie Calculation Groups na wizualizacjach

Ćwiczenie 14 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 15: Formatowanie miar przy wykorzystaniu Calculation Groups

Ćwiczenie 15 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 16: Obliczenia YTD i QTD

Ćwiczenie 16 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 17: Sumy kumulowane

Ćwiczenie 17 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 18: Funkcja SWITCH – zmiana wyświetlanej miary

Ćwiczenie 18 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 19: Wykorzystanie Field Parameters

Ćwiczenie 19 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 20: Dynamiczne miary tekstowe

Ćwiczenie 20 – Rozwiązanie

Moduł 10: Ćwiczenia z SQL

Ćwiczenie 1: Wstęp do ćwiczeń

Ćwiczenie 1

Ćwiczenie 1 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 2

Ćwiczenie 2 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 3

Ćwiczenie 3 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 4

Ćwiczenie 4 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 5

Ćwiczenie 5 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 6

Ćwiczenie 6 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 7

Ćwiczenie 7 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 8

Ćwiczenie 8 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 9

Ćwiczenie 9 – Rozwiązanie

Ćwiczenie 10

Ćwiczenie 10 – Rozwiązanie

Prowadzący

Dagmara Anuszczyk to certyfikowana specjalistka Power BI, uhonorowana w 2024 roku prestiżowym tytułem Microsoft® Most Valuable Professional (MVP) w kategorii Power BI. Na co dzień wspiera organizacje w optymalnym wykorzystaniu danych, oferując szkolenia i rozwiązania analityczne oparte na Microsoft Power BI.

Jest absolwentką studiów inżynierskich na kierunku Matematyka Stosowana oraz magistrem Informatyki w Biznesie. Pasję do nauki i dzielenia się wiedzą realizuje również jako wykładowczyni na studiach podyplomowych na Politechnice Warszawskiej, gdzie uczy przyszłych specjalistów i analityków danych.

Dzięki wieloletniemu doświadczeniu przeszkoliła już ponad 4000 osób, pomagając im budować kompetencje analityczne i rozwijać kariery w branży IT.

Jest założycielką programu Data Heroes, który wspiera początkujących analityków w zdobywaniu wiedzy i tworzeniu ich pierwszych projektów.

Wszystkie niezbędne materiały dostarczone zostaną w trakcie szkolenia.

• Platforma na które odbędzie się szkolenie: https://bideveloper.elms.pl/ (platofrma/dostawca Web To Learn)
• Min. Wymagania sprzętowe- Komputer z Windows 10, Windows Server 2016 lub nowszy. Przeglądarka Microsoft Edge Pamięć (RAM). Dostępne co najmniej 2 GB, zalecane 4 GB lub więcej.) Potrzebny jest Windows, ponieważ na MAC jedno z narzędzi (Power BI) nie działa
• Min wymagania parametrów łącza sieciowego- 10Mb/s- Pobieranie ⦁ 10Mb/s- Wysyłanie ⦁ 30ms – Ping
• Niezbędne oprogramowanie- Microsoft Excel