- Правильно построенная модель данных – это фундамент аналитики, поэтому тема моделирования данных одна из важнейших. В большинстве тренингов по Power BI вопросы моделирования данных рассматриваются поверхностно, так как эта тема слишком объемна, и требует отдельного изучения. Данный тренинг полностью посвящен моделированию данных.
- Тренинг практический – все понятия, концепции и методы участники тренинга сразу будут воплощать в модели данных. Таким образом, после обучения, кроме знаний, умений и навыков у студентов останутся все практические кейсы, с решенными задачами.
- Тренинг повышает общий уровень «культуры работы с данными».
Продолжительность тренинга:
По окончании курса слушатели смогут:
- Будут понимать, что моделирование данных - это отдельный вид деятельности аналитика и осуществлять его, как отдельный этап анализа данных.
- Смогут создавать связи между таблицами модели и управлять ими, используя многочисленные нюансы и тонкости настройки связей.
- Смогут создавать в Power BI Desktop модели данных типа «звезда» и «снежинка».
- Будут уметь использовать для моделирования функционал Power Query и выражения DAX
Аудитория
- Аналитики, создающие отчеты Power BI Desktop.
- Аналитики, разрабатывающие модели данных в Excel с помощью Power Pivot.
- Разработчики баз данных.
- Пользователи Excel, чья работа тем или иным образом связана с анализом данных.
- Специалисты, знакомые с моделированием данных (смогут структурировать уже имеющиеся знания).
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
- знание Power BI Desktop, Power Query и DAX на базовом уровне.
- Понятие моделирования данных.
- Концептуальное, логическое, физическое моделирование.
- Инструментарий моделирования в Power BI Desktop.
- Модель данных Power BI Desktop, этапы ее построения.
- Связи, их назначение и создание.
- Типы связей (один к одному, один ко многим, многие ко многим).
- Особенности связей, работа со связями каждого типа.
- Нормализация и денормализация таблиц.
- Явные и неявные меры.
- Модели данных типа «звезда» и «снежинка».
- Таблицы дат и измерений.
- Ключевые поля.
- Суррогатные ключи.
- Ролевые измерения.
- Вырожденные измерения.
- Таблицы фактов с и без метрик.
- Активные и неактивные связи.
- Направление кросс-фильтрации (одно - и двунаправленная кроссфильтрация).
- Управление связями с помощью DAX
- Создание соединительных (вспомогательных) таблиц с помощью Power Query и DAX.
- Таблицы дат. Их использование в качестве соединительных.
- Различные типы объединения таблиц (join kind). Работа с нецелостными данными.
- Работа с несвязанными таблицами.