Шаблоны и формы ввода: использование Microsoft Lists или простых Excel-форм для стандартизированного сбора ручных данных
SQL и NoSQL
Подключение к реляционным базам данных (БД): особенности работы с SQL Server, PostgreSQL, MySQL и др.
Оптимизация запросов
NoSQL-хранилища: работа с MongoDB, Cassandra и другими нереляционными источниками данных
Формирование Data Marts: создание витрин данных для удобного построения отчетов и быстрого обновления
Моделирование данных
Продвинутые схемы
Настройка правильных связей между таблицами, использование измерений и фактов
DAX-функции
Совместимость с большими данными
Power Query vs Python
Сценарии использования
Возможности Power Query
Интеграция Python: обзор встроенных возможностей Power BI для запуска скриптов на Python, работа с Pandas и другими библиотеками
Комбинированные кейсы
Ускорение подключения
Инкрементальная загрузка: как настраивать частичное обновление больших массивов данных
Параллельная загрузка: какие источники можно тянуть одновременно, чтобы сократить общее время обновления
Использование агрегационных таблиц и кэша Power BI для ускорения отчетов
Рекомендации по аппаратной части: как влияет производительность сервера/ локальной машины на скорость загрузки
Решения популярных ошибок
Проблемы с авторизацией
Нестабильные форматы данных
Ошибки при обновлении отчётов и обработка частых конфликтов
Администрирование отчёта в Power BI Service
Публикация и распределение: как правильно выложить отчёт, настроить доступ для пользователей и внешних систем
Группы рабочих пространств: организация совместной работы, права и роли участников
Управление датасетами: настройка расписаний обновления, ручной и автоматический триггеры, мониторинг процессов
Цели обучения
Изучить разнообразие подключений в Power BI: как работать с онлайнисточниками, ERP-/CRM-системами, базами SQL и NoSQL, а также ручными данными
Научиться строить эффективную модель данных: грамотно организовать связи и DAX-формулы, чтобы обеспечить высокую производительность и гибкость отчётов
Автоматизировать и ускорять процессы: освоить инкрементальную загрузку, кэширование, параллельное чтение данных и другие инструменты оптимизации
Справляться со сложными ошибками и настройками: научиться искать и устранять типичные проблемы при подключении и обновлении данных, а также грамотно администрировать отчёты в Power BI Service
Что вы получите в результате обучения
Практические навыки подключения к разнообразным источникам, включая нестандартные и сложные (API, ERP/CRM, NoSQL)
Готовые сценарии по трансформации и оптимизации данных, которые можно применять к своим проектам
Глубокое понимание моделирования в Power BI: настройка связей, написание мер, управление контекстом фильтрации
Навыки администрирования: умение публиковать отчёты, настроить доступ и автоматическую загрузку в Power BI Service
Материалы тренинга в электронном виде и профессиональные рекомендации от тренера-эксперта
Сертификат Академии бизнеса EY
Тренинг сочетает:
Интерактивно, с фокусом напрактическое применение полученных знаний
Включает групповые дискуссии, командные и индивидуальными задания, самопрезентации, ролевые игры
Предоставляет возможность задать вопросы тренеру и обсудить их как в группе, так и индивидуально
Тренинг проводят бизнес-тренеры Академии бизнеса EY.
Тренеры обладают богатым практическим опытом, а также международными квалификациями АССА, ACCA DipIFR(Rus), CFA®, CIA®, CIMA®, DipIPSAS, IPMA®, MBA, MBTI®, PMP® и др.
Форматы участия
Открытый формат
Тренинг проводится по расписанию Академии бизнеса EY с 10.00 до 17.00 c перерывом на обед и 2 кофе-брейками.
Корпоративный формат
Программа может быть адаптирована и проводиться специально для вашей компании:
предварительный анализ потребностей в обучении, определение целей и задач
гибкий подход к выбору места, сроков и времени проведения тренинга
адаптация тренинга с учетом отраслевой специфики
отчет о результатах тренинга по запросу клиента
Для участия необходим ноутбук с Power BI и Python последней версии с библиотеками pandas, numpy, requests, доступ в интернет, аккаунт в ChatGPT