Szkolenie Microsoft Excel z elementami AI

Program

Dzień 1

1.          Wprowadzenie i przypomnienie

Cel: Dogłębne przypomnienie fundamentalnych funkcji programu Excel oraz kontekstualizacja zaawansowanych celów szkolenia.

• Omówienie kluczowych operacji w Excelu: zaawansowane formatowanie komórek, wykorzystanie funkcji arytmetycznych (SUMA, ŚREDNIA, MAX, MIN, LICZ.JEŻELI), z naciskiem na optymalizację wydajności analizy.

• Eksploracja dynamicznych funkcji, takich jak SEQUENCE(), SORT(), UNIQUE(), FILTER(), XLOOKUP(), LET(), LAMBDA() oraz ich zaawansowane zastosowania w kontekście elastycznego przetwarzania danych.

• Przegląd nowości w Excelu, w tym dynamiczne tablice oraz zaawansowane tabele i wykresy powiązane z wieloma źródłami, które usprawniają pracę w środowiskach o dużym wolumenie danych.

• Krytyczna analiza typowych problemów użytkowników w kontekście zarządzania dużymi zbiorami danych oraz strategie ich efektywnego rozwiązywania.

• Omówienie błędów w formułach, które wynikają z złożoności danych, oraz strategii ich prewencji poprzez zastosowanie najlepszych praktyk programistycznych.  

2.          Praca z danymi: import i eksport

Cel: Zaawansowane zarządzanie danymi w Excelu, w tym praktyki najlepszej integracji danych zewnętrznych.

• Importowanie danych z różnorodnych źródeł (CSV, JSON, XML) przy użyciu narzędzi takich jak Power Query, co umożliwia efektywną transformację danych do dalszej analizy.

• Integracja danych z licznych źródeł, ich transformacja oraz konsolidacja przy wykorzystaniu narzędzi Power Query i PowerPivot, aby sprostać wymaganiom złożonych modeli analitycznych.

• Obsługa dużych zbiorów danych: rozważania nad ograniczeniami Excela w porównaniu do Power BI oraz metody optymalizacji wydajności.

• Rozwiązywanie problemów związanych z dużymi zestawami danych: techniki filtrowania, grupowania, oraz usuwania duplikatów w celu zwiększenia efektywności analizy.

• Wykorzystanie AI w analizie danych: zastosowanie funkcji „Ideas” do identyfikacji wzorców oraz proponowania interpretacji, aby wspierać decyzje biznesowe.

• Analiza porównawcza efektywności narzędzi Excel i Power BI w przetwarzaniu dużych wolumenów danych, z uwzględnieniem czasu realizacji i dokładności.

• Ćwiczenia praktyczne obejmujące integrację różnych źródeł danych, transformację oraz przygotowanie do zaawansowanej analizy.

   3.      Zaawansowane funkcje i formuły

 Cel: Głębokie opanowanie zaawansowanych funkcji i formuł w Excelu w celu podniesienia efektywności analitycznej.

• Praca z funkcjami tablicowymi: dogłębna analiza SEQUENCE(), FILTER(), UNIQUE(), SORT(), XLOOKUP(), VSTACK(), HSTACK(), co umożliwia automatyczne tworzenie złożonych zestawień danych.

• Funkcje warunkowe i logika wielowymiarowa: zaawansowane wykorzystanie IF(), IFS(), SWITCH() w połączeniu z AND(), OR() w celu rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych.

• Optymalizacja i debugowanie złożonych formuł: techniki eliminacji błędów, poprawianie wydajności oraz wykorzystanie LET() i LAMBDA() do tworzenia funkcji niestandardowych.

• Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w formułach: automatyczne propozycje poprawek formuł za pomocą Copilot 365, a także rozwiązywanie błędów przez analizę predyktywną.

• Tworzenie formuł złożonych: przykłady zagnieżdżania wielu funkcji oraz skuteczne debugowanie i analiza przepływu danych.

• Ćwiczenia praktyczne, koncentrujące się na połączeniu funkcji tablicowych z innymi funkcjami zaawansowanymi, dla maksymalnej efektywności analitycznej.

4.          Praktyczne ćwiczenia

• Praktyczne zastosowanie zaawansowanych funkcji do tworzenia skomplikowanych formuł analitycznych.

• Automatyczne pobieranie danych z różnych źródeł (CSV, XML) i ich dynamiczna transformacja.

• Wykorzystanie funkcji tablicowych w kontekście analizy przypadków biznesowych, aby usprawnić wyciąganie unikalnych wartości oraz filtrowanie danych.

• Tworzenie raportów niestandardowych z użyciem dynamicznych formuł oraz analizy przypadków z wykorzystaniem narzędzi AI.

Dzień 2

1. Tabele przestawne

 Cel: Zaawansowane opanowanie tabel przestawnych jako narzędzia analizy danych.

• Tworzenie, modyfikowanie oraz rozszerzanie tabel przestawnych, z uwzględnieniem złożonych obliczeń niestandardowych oraz technik grupowania.

• Integracja tabel przestawnych z PowerPivot: budowanie relacji między źródłami danych w celu kompleksowej analizy.

• Zaawansowane filtrowanie oraz agregacja danych w tabelach przestawnych, wykorzystując wielopoziomowe zależności.

• Importowanie danych do tabel przestawnych za pomocą Power Query, co pozwala na przygotowanie zaawansowanych raportów.

• Zastosowanie sztucznej inteligencji w analizie: wykorzystanie narzędzi AI do generowania podsumowań oraz odnajdywania ukrytych zależności w danych.

• Praktyczne zastosowanie tabel przestawnych do analiz złożonych zbiorów danych w kontekście rzeczywistych wyzwań biznesowych.

2.          Wykresy i analizy wizualne

• Cel: Tworzenie zaawansowanych wizualizacji oraz analiz wizualnych.

• Analiza typów wykresów: wykresy kombinowane, radarowe, 3D oraz skumulowane, w celu doboru odpowiednich wizualizacji do rodzaju danych.

• Tworzenie dynamicznych wykresów połączonych z zewnętrznymi źródłami danych, np. Power BI, co zapewnia bieżącą aktualizację wizualizacji.

• Zaawansowane formatowanie wykresów: dostosowywanie estetyki oraz dodawanie niestandardowych elementów, takich jak linie trendu i etykiety.

• Tworzenie wykresów zależnych od slicerów, umożliwiających interaktywne filtrowanie danych w czasie rzeczywistym.

• Zastosowanie AI: sugestie wykresów generowane przez AI na podstawie analizowanych danych, które usprawniają proces tworzenia wizualizacji.

• Tworzenie interaktywnych dashboardów w oparciu o wykresy Excel oraz integrację z Power BI i AI.

3.          Wykorzystanie AI w analizie wizualnej

• Cel: Automatyzacja procesu tworzenia wykresów i ich personalizacja przy użyciu narzędzi AI.

• Korzystanie z funkcji „Ideas” w Excelu w celu generowania wykresów, automatycznej analizy danych oraz proponowania najodpowiedniejszych form wizualizacji.

• Integracja Copilot 365 do automatycznego generowania rekomendacji wizualnych na podstawie zebranych danych.

• Porównanie tradycyjnych metod tworzenia wykresów z automatyzacją AI w kontekście efektywności i dokładności.

4.          Praktyczne ćwiczenia

• Tworzenie zaawansowanych tabel przestawnych oraz wizualizacji z danych importowanych z wielu źródeł.

• Budowanie dynamicznych raportów na podstawie danych o złożonej strukturze.

• Generowanie rekomendacji wizualnych i tworzenie dashboardów z użyciem narzędzi AI.

Dzień 3:

1.          Power Automate w Excelu

• Cel: Opanowanie technik automatyzacji za pomocą Power Automate, co zwiększa wydajność procesów.

• Wprowadzenie do Power Automate: projektowanie przepływów pracy obejmujących automatyczne zapisywanie danych oraz ich raportowanie.

• Integracja z Microsoft 365 (np. SharePoint, Outlook, Teams) w celu automatyzacji procesów, co usprawnia współpracę międzyzespołową.

• Tworzenie przepływów opartych o sztuczną inteligencję: AI sugerujące kolejne kroki na podstawie analizy danych w Excelu.

• Praktyczne przykłady zastosowania przepływów pracy o zróżnicowanym stopniu złożoności, z uwzględnieniem zadań wieloetapowych.

2.          Makra i VBA w Excelu

• Cel: Opanowanie umiejętności pisania makr i VBA do automatyzacji złożonych procesów.

• Podstawy programowania w VBA: pisanie prostych makr, które automatyzują podstawowe zadania.

• Zaawansowane techniki VBA: tworzenie niestandardowych funkcji oraz automatyzacja procesów na dużą skalę.

• Optymalizacja efektywności kodu VBA: analiza i poprawa wydajności, eliminacja błędów oraz optymalizacja struktury kodu.

• Zastosowanie AI w VBA: generowanie kodu opartego na potrzebach użytkownika, analiza wzorców i automatyczne tworzenie skryptów.

3.          Power Query i powerpivot

• Cel: Dogłębne zrozumienie narzędzi analizy danych na dużą skalę.

• Power Query: zaawansowane importowanie, transformacja danych oraz budowa relacji między nimi w kontekście analityki biznesowej.

• PowerPivot: modelowanie danych w zaawansowanych kontekstach, w tym relacje między tabelami i ich wpływ na wydajność analiz.

• Integracja Excel z Power BI: zastosowanie Excela jako źródła danych dla zaawansowanych modeli Power BI.

• Wykorzystanie AI do generowania sugestii i analizy w Power Query, co automatyzuje proces przygotowania danych.

Dzień 4:

1.          Integracja Excel z Microsoft Power BI

• Cel: Zaawansowane wykorzystanie Power BI do analizy danych i tworzenia dashboardów.

• Łączenie Excela z Power BI: tworzenie relacji między zbiorami danych oraz efektywne importowanie danych do modeli Power BI.

• Tworzenie dynamicznych dashboardów w Power BI w oparciu o dane Excel, które umożliwiają kompleksowe analizy.

• Wykorzystanie AI do generowania zaawansowanych raportów i wizualizacji, z uwzględnieniem wielopoziomowych relacji między danymi.

2.          Wykorzystanie chatgpt i copilot w excelu

• Cel: Integracja AI w codziennej pracy z Excelem w celu automatyzacji i poprawy efektywności analiz.

• Copilot 365: generowanie rekomendacji, podsumowań, wizualizacji oraz dynamiczne sugerowanie formuł.

• Zastosowanie ChatGPT w Excelu do rozwiązywania problemów, tworzenia raportów i wspierania użytkowników w analizie danych.

• Integracja Excel z Google Gemini: zaawansowana analiza danych przy wsparciu różnych narzędzi AI, co zwiększa dokładność analiz.

3.          Praktyczne ćwiczenia (3 godziny)

• Zastosowanie narzędzi AI do analizy danych i automatyzacji procesów raportowania.

• Praca nad pełnym cyklem analizy danych, od importu do wizualizacji, z wykorzystaniem AI.

• Tworzenie złożonych projektów analizy danych oraz ich automatyzacja dzięki narzędziom Power Automate, VBA i Copilot 365.

Walidacja

Przerwy oraz walidacja są wliczone w koszt usługi. Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych. 

Uczestnicy szkolenia otrzymają materiały szkoleniowe obejmujące swoim zakresem tematykę szkolenia (prezentacje) oraz skrypt

Uczestnicy szkolenia powinni mieć możliwość swobodnego zajęcia swojego miejsca na szkoleniu, możliwość robienia notatek oraz zapewnienie odpowiedniej odległości do czytania wyświetlanej prezentacji.

W przypadku zapewnienia sali szkoleniowej przez zamawiającego szkolenie, odpowiedzialność za powyższe warunki spoczywa na zamawiającym. Wielkość sali powinna być dostosowana do liczby uczestników, zapewniając odpowiednią przestrzeń na każdego uczestnika, zgodnie z normami bezpieczeństwa (przykładowo, 1,5-2 m² na osobę).

Dla osób z niepełnosprawnościami sala szkoleniowa powinna obejmować podjazdy i windy, odpowiednio szerokie drzwi, przestrzeń umożliwiającą swobodne poruszanie się wózkiem inwalidzkim, przystosowane toalety, a także stanowiska dla osób z niepełnosprawnościami (np. stoły z regulowaną wysokością).

Szkolenie realizowane metodami interaktywnymi i aktywizującymi tj. symulacje, case study, scenki treningowe, ćwiczenia grupowe i indywidualne, gry i filmy szkoleniowe, dyskusje, analizy doświadczeń uczestników, dzięki czemu zdobędą wiedzę oraz rozwiną umiejętności, postawy i zachowania

Podczas szkolenia przewidziane są:

• • 2 przerwy kawowe x 15 min
  • 1 przerwa x 30 min

Przerwy oraz walidacja są wliczone w koszt usługi. Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych.