Microsoft PowerBi pamati

Microsoft PowerBi pamati

Mērķa grupa: Kurss ir paredzēts izglītojamajiem, kuri vēlas attīstīt savas prasmes datu analīzē un vizualizācijā, izmantojot Microsoft Power BI. Tas būs noderīgs biznesa analītiķiem, finanšu speciālistiem, IT profesionāļiem, pedagogiem un citiem interesentiem, kuri strādā ar datiem un vēlas efektīvāk izmantot Power BI pārskatu un informācijas paneļu izveidei.

Priekšzināšanas: Lai piedalītos šajā kursā, izglītojamajiem nepieciešamas vismaz pamata zināšanas darbā ar Microsoft Excel, tostarp izpratne par tabulām, datu filtrēšanu un pamata funkciju izmantošanu. Papildus ir vēlama izpratne par datu apstrādes un analīzes principiem. Iepriekšēja pieredze darbā ar citiem datu analīzes rīkiem būs priekšrocība, bet nav obligāta prasība.

Šis kurss sniedz pamatzināšanas un praktiskas iemaņas darbā ar Microsoft Power BI. Izglītojamie apgūs datu importēšanu, apstrādi un vizualizāciju, izmantojot Power BI rīkus. Kurss aptver Power BI saskarni un navigāciju, datu modeļu veidošanu, pielāgotu vizualizāciju izstrādi, kā arī interaktīvo pārskatu un informācijas paneļu veidošanu.

Pēc kursa pabeigšanas izglītojamie spēs patstāvīgi analizēt un vizualizēt datus, izveidot interaktīvus un dinamiskus pārskatus, pielāgot vizualizācijas dažādām biznesa vajadzībām, kā arī publicēt un koplietot datus, izmantojot Microsoft Power BI platformu.

Kursa kopējais apjoms: 16 akadēmiskās stundas (4 mācību nodarbības)

Kurss ir izstrādāts atbilstoši DigComp 3. līmeņa digitālajām kompetencēm, kas nozīmē, ka tas palīdz attīstīt izglītojamajiem būtiskas prasmes darbā ar datiem, analīzi un vizualizāciju.

• Novērtējums: 4.7

Galvenās tēmas

• Power BI saskarne un navigācija
• Datu importēšana un avotu savienošana
• Datu tīrīšana un transformēšana (Power Query)
• Datu modeļu veidošana un relāciju pārvaldība
• Pamatformulas un DAX funkciju izmantošana
• Vizualizāciju izveide un pielāgošana
• Informācijas paneļu un interaktīvo pārskatu veidošana
• Datu filtrēšanas un segmentēšanas iespējas
• Ziņojumu koplietošana un publicēšana
• Labākās prakses efektīvai datu analīzei un vizualizācijai

Nepieciešamais materiāltehniskais nodrošinājums

• Dators (minimāli i3 procesors, Microsoft, Linux GUI vai MacOs operētājsistēma) ar interneta pieslēgumu.