Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych
Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Aplikacje biznesowe
- Grupa docelowa usługi
Analitycy danych, księgowi, specjaliści ds. raportowania, pracownicy biurowi, koordynatorzy projektów, PM-owie oraz wszyscy użytkownicy Excela i Power BI, którzy chcą usprawnić proces przygotowania i przetwarzania danych. Szkolenie jest dla osób pragnących zautomatyzować transformacje danych, zwiększyć dokładność analiz i skrócić czas przygotowania raportów dzięki Power Query i językowi M.
- Minimalna liczba uczestników1
- Maksymalna liczba uczestników10
- Data zakończenia rekrutacji13-04-2026
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi16
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Kurs „Microsoft Power Query – poziom podstawowy” przygotowuje uczestnika do samodzielnego i efektywnego przetwarzania danych w Excelu i Power BI. Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił wczytywać dane z różnych źródeł, czyścić je, transformować, łączyć i przygotowywać do raportowania, automatyzować odświeżanie danych, stosować parametry i edytować kod w języku M, przy zachowaniu dobrych praktyk i zasad bezpieczeństwa danych.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Uczestnik: zna rolę Power Query w procesie ETL i przygotowania danych do analiz i raportów, potrafi importować dane z różnych źródeł: plików Excel, CSV, TXT, JSON, XML, folderów oraz baz danych, umie czyścić i przygotowywać dane: usuwać duplikaty, wartości puste, ujednolicać typy danych i nazwy kolumn, potrafi wykonywać transformacje danych: dzielenie i łączenie kolumn, pivot/unpivot, grupowanie, filtrowanie, sortowanie, tworzenie kolumn obliczeniowych, reguły logiczne i mapowanie kategorii, potrafi łączyć i scalować dane z różnych źródeł za pomocą Merge i Append, zna zasady automatyzacji i skalowalności zapytań, w tym odświeżanie, parametryzację i pracę na dynamicznych folderach, potrafi diagnozować problemy z wydajnością zapytań i optymalizować kolejność kroków, rozumie podstawy języka M, potrafi modyfikować kod dla nietypowych transformacji i świadomie korzystać z edytora zaawansowanego. | poprawne wyjaśnienie roli Power Query w procesie ETL i przygotowania danych do raportowania, wskazanie możliwości i ograniczeń narzędzia oraz zasad bezpiecznej pracy z danymi, prawidłowe wykonanie zadań praktycznych obejmujących import, transformację, scalanie i parametryzację danych, rozróżnienie sytuacji, w których automatyzacja i parametryzacja zapytań przynosi realną oszczędność czasu i poprawę jakości danych, a w których jej zastosowanie jest mniej efektywne. | Wywiad swobodny |
Cel biznesowy
Celem biznesowym szkolenia „Microsoft Power Query – poziom podstawowy” jest zwiększenie efektywności procesu analizy danych poprzez wdrożenie Power Query do codziennych działań analitycznych. Po zakończeniu szkolenia oraz w ciągu 3 miesięcy uczestnicy będą wykorzystywać Power Query do importu, transformacji i automatyzacji przetwarzania danych z różnych źródeł, co pozwoli skrócić czas przygotowania raportów średnio o minimum 20% w porównaniu do pracy manualnej. Cel zostanie osiągnięty poprzez praktyczne ćwiczenia, przygotowanie i optymalizację zapytań, automatyzację odświeżania danych i parametryzację procesów raportowania.Efekt usługi
Efektem usługi jest zwiększenie efektywności pracy uczestników w zakresie przygotowania danych i raportowania poprzez praktyczne wdrożenie Power Query w Excelu i Power BI. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy potrafią samodzielnie wczytywać dane, czyścić i transformować je, łączyć z różnych źródeł, tworzyć parametry i odświeżać zapytania cyklicznie, a także modyfikować kod języka M dla nietypowych potrzeb analitycznych.
Kryteria weryfikacji osiągnięcia efektu:
- wykonanie przez uczestników zadań praktycznych polegających na przygotowaniu, transformacji i scalaniu danych w Power Query,
- poprawność logiczna i funkcjonalna przygotowanych zapytań oraz transformacji,
- potwierdzenie przez trenera osiągnięcia założonych efektów na podstawie obserwacji pracy uczestników oraz testów działania zapytań,
- pozytywna ocena realizacji efektu usługi w ankiecie podsumowującej szkolenie.
Metoda potwierdzenia osiągnięcia efektu usługi
Potwierdzeniem osiągnięcia efektu usługi jest dokumentacja z realizacji szkolenia obejmująca wykonane przez uczestników zadania praktyczne w Power Query, potwierdzone obserwacją trenera oraz oceną poprawności działania zapytań i transformacji danych.
Dodatkowym potwierdzeniem jest protokół podsumowujący szkolenie zawierający opis osiągniętych efektów, listę nabytych kompetencji w zakresie automatyzacji i analizy danych oraz rekomendacje dalszego wykorzystania Power Query w codziennych procesach analitycznych.
Uzupełnieniem potwierdzenia efektu jest ankieta ewaluacyjna wypełniana przez uczestników po zakończeniu szkolenia.
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Moduł 1. Wprowadzenie do Power Query
- Rola Power Query w procesie przygotowania danych (ETL)
- Power Query w Excelu vs Power BI – zakres możliwości
- Interfejs: edytor zapytań, Applied Steps, podgląd danych
- Zasady projektowania zapytań pod raportowanie
Moduł 2. Źródła danych i import
- Import z plików: Excel, CSV, TXT, JSON, XML
- Import z folderu – konsolidacja wielu plików
- Połączenia do baz danych i źródeł online
- Ustawienia połączeń, poświadczenia, prywatność danych
Moduł 3. Czyszczenie i przygotowanie danych
- Usuwanie zbędnych kolumn i wierszy, praca z nagłówkami i stopkami
- Ujednolicanie typów danych: daty, liczby, tekst
- Usuwanie duplikatów i wartości pustych
- Standaryzacja nazw kolumn i wartości słownikowych
Moduł 4. Transformacje danych
- Operacje na kolumnach: dzielenie, łączenie, wyodrębnianie fragmentów tekstu
- Pivot i Unpivot
- Grupowanie i agregacje (Group By)
- Filtrowanie, sortowanie, kolumny obliczeniowe
- Warunki logiczne, reguły transformacji danych, mapowanie wartości
Moduł 5. Scalanie i dołączanie danych
- Merge – łączenie tabel (left, right, inner, full)
- Append – dokładanie danych z wielu źródeł
- Obsługa brakujących dopasowań i konfliktów danych
- Przygotowanie struktur danych do poprawnego łączenia
Moduł 6. Automatyzacja i skalowalność rozwiązań
- Odświeżanie danych – ręczne i automatyczne
- Praca na dynamicznych folderach i zmieniającej się strukturze plików
- Parametry zapytań (np. zakres dat, lokalizacja plików)
- Przygotowanie zapytań pod cykliczne raportowanie
Moduł 7. Wydajność i stabilność zapytań
- Kolejność kroków a czas odświeżania
- Ograniczanie wolumenów danych już na etapie importu
- Diagnostyka wolnych zapytań
- Najczęstsze problemy przy odświeżaniu danych
Moduł 8. Język M w Power Query – kontekst praktyczny
- Składnia języka M: let/in, kroki, czytelność kodu
- Gdzie w Power Query pojawia się kod M i jak go świadomie modyfikować
- Proste przykłady edycji M dla nietypowych transformacji
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 2 Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych | Prowadzący ALEKSANDRA FYDA-SIWEK | Data realizacji zajęć 16-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 07:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 2 Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych | Prowadzący ALEKSANDRA FYDA-SIWEK | Data realizacji zajęć 17-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 07:00 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 3 642,03 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 2 961,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 227,63 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 185,06 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
ALEKSANDRA FYDA-SIWEK
Na co dzień zajmuje się automatyzacją procesów, optymalizacją pracy zespołów oraz wdrażaniem rozwiązań opartych o AI i narzędzia Microsoft. W pracy z klientami koncentruje się przede wszystkim na realnych potrzebach organizacji i rozwiązywaniu konkretnych problemów biznesowych – tak, aby technologia faktycznie usprawniała codzienną pracę.
Absolwentka Matematyki Stosowanej na AGH oraz kierunku Business Intelligence w WSB. Specjalizuje się w automatyzacji procesów, rozwiązaniach opartych o sztuczną inteligencję oraz ekosystemie Microsoft (m.in. Microsoft 365, Power Platform, Power BI, Copilot). Łączy podejście analityczne z praktycznym wdrażaniem narzędzi w organizacjach – od warsztatów, przez szkolenia, po konsultacje wdrożeniowe.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
📦 Standard Cognity dla szkoleń zdalnych
W ramach szkoleń online Cognity uczestnicy otrzymują kompleksowe warunki do komfortowej i efektywnej nauki:
🎥 Dostęp do nagrania szkolenia – możliwość powrotu do materiału po szkoleniu.
📁 Komplet plików szkoleniowych – prezentacje, ćwiczenia, przykłady do dalszej pracy.
📜 Certyfikat ukończenia szkolenia – potwierdzenie udziału w kursie.
🤝 Opieka poszkoleniowa – możliwość konsultacji po szkoleniu.
👨🏫 Doświadczony trener – praktyk, który prowadzi szkolenie w formie warsztatowej i pracuje na realnych przykładach biznesowych.
👉 Szczegóły szkolenia: Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych
https://www.cognity.pl/kurs-microsoft-power-query-analiza-danych-przy-uzyciu-jezyka-m
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Szkolenie na platformie Zoom lub Teams.