Apie mokymus

Mokymų teikėjo pateikta informacija

Anotacija

Rodyti daugiau Rodyti mažiau

Ši programa yra skirta pradedantiesiems duomenų analitikams, kurie neturi jokios patirties duomenų valdyme. Medžiagoje pateikiama informacija nuo duomenų analizės pradžios iki automatizuotų ataskaitų sukūrimo. Mokymų metu supažindinama su daug pažangiosios duomenų analitikos informacijos, uždavinių ir pavyzdžių, naudojant SQL duomenų užklausas ir Power BI įrankį duomenų vizualizavimui. Čia ne tik įgyjamas bendras supratimas kur prasideda duomenų analizė, bet ir kuriami realūs duomenų analitikos sprendimai. Supažindinama ir gyvai demonstruojami darbdavių reikalavimai ir realios užduotys keliamos duomenų analitikams įsidarbinimo atrankose.

Svarbi informacija

Mokymosi būdas

Vieta

Kalba

Aukštos pridėtinės vertės programa

Taip

Minimalūs reikalavimai dalyviui

Išsilavinimas

Vidurinis išsilavinimas

Įgyjamos ir tobulinamos kompetencijos

Bendrosios kompetencijos:

Matematinė kompetencija ir gamtos mokslų, technologijų ir inžinerijos kompetencija

Skaitmeninė kompetencija

Profesinės kompetencijos:

Programuoti serverių duomenų užklausas.

Automatizuoti duomenų atvaizdavimo grafikus ir vizualizacijas

Projektuoti tipines reliacines ir nereliacines (NoSQL) duomenų bazes

Mokymosi programos turinys

Temos pavadinimas	Trumpas temos aprašymas
Temos pavadinimas Struktūrizuotų duomenų saugyklų kūrimas	Trumpas temos aprašymas • MySQL serverio kūrimas: • MySQL serverio instaliavimas kompiuteryje; • SQL serverio vartotojų kūrimas; • Patogaus prisijungimo prie SQL serverio nustatymas; • Vartotojų apsaugos parametrų nustatymas; • Susipažinimas su MySQL serverio infrastruktūra: • MySQL Workbench naudojimas; • Duomenų bazių struktūra MySQL serveryje; • Naujų duomenų bazių kūrimo MySQL servery principai; • Aktyvių ir neaktyvių duomenų bazių skirtumai[ • Duomenų bazių modelių importavimas ir peržiūra MySQL serveryje; • Lentelių kūrimas ir atnaujinimas MySQL serveryje nenaudojant kodo; • Supažindinimas su rodiniais (angl. Views) ir jų koncepcija; • Supažindinimas su MySQL procedūromis; • Supažindinimas su MySQL funkcijomis; • Duomenų įkėlimas į MySQL serverį: • Duomenų lentelių įkėlimas į MySQL serverį; • Duomenų lentelių užpildymas MySQL serveryje; • Duomenų modelio sukūrimas MySQL serveryje.
Temos pavadinimas Duomenų analizės automatinės ataskaitos interaktyvių funkcijų kūrimas	Trumpas temos aprašymas • Grafikų įkėlimas į ataskaitą; • Slicer tipo vizualizacijų naudojimas patogiam filtravimui; • Card tipo grafikų naudojimas KPI rodiklių atvaizdavimui; • Map tipo grafikų naudojimas duomenų atvaizdavimui žemėlapyje; • Matrix grafikų naudojimas duomenų atvaizdavimui lentelėje, Excel Pivot principu; • Ataskaitų temos; • Ataskaitų šablonai; • Atskirų ataskaitos puslapių kūrimas. Tema. Ataskaitos vizualizacijų navigacija: • Perėjimas iš vieno grafiko lygio į kitą (angl. Drill Down/Up); • Ataskaitos vizualizacijos atidarymas atskirame lange (angl. Focus Mode); • Vizualizacijos tikrinimas kas filtruoja duomenis; • Vizualizacijos elementų rikiavimas pagal nurodytą stulpelį; • Lentelės stulpelio rikiavimas pagal kitą tos pačios lentelės stulpelį; • Vizualizacijų interaktyvumo išjungimo galimybės; • Rolių kūrimas RLS (angl. Row Level Security) Power BI Desktop aplinkoje naudojant formules; • Lentelių, stulpelių ir formulių slėpimas.
Temos pavadinimas Duomenų užklausų kūrimas	Trumpas temos aprašymas • Pagrindiniai SQL serverių duomenų tipai; • Duomenų formatai; • SQL užklausos: • SQL kodo sintaksė; • SQL užklausų struktūra; • Stulpelių parinkimas SELECT užklausų pagalba; • Lentelių parinkimas naudojant FROM; • Stulpelių ir lentelių pervadinimas naudojant AS; • Užklausų rezultato rikiavimas naudojant ORDER BY; • Duomenų agregavimas naudojant SQL užklausas; • SQL funkcijos: • Standartinės (angl. built-in) SQL funkcijos; • Teksto transformavimas; • Skaitinių duomenų valdymas naudojant SQL funkcijas; • SQL užklausų aritmetiniai operatoriai; • SQL užklausų palyginamieji operatoriai; • Duomenų filtravimas naudojant WHERE sintaksę; • Daugiafunkcinis filtravimas naudojant loginius operatorius; • SQL sintaksė duomenų grupavimui; • IF logikos keitimas į patogesnę CASE sintaksę; Lentelių jungimas: • Duomenų užklausų principai naudojant kelias lenteles; • Vertikalus lentelių jungimas naudojant UNION sintaksę; • Horizontalus lentelių jungimas naudojant sintaksę JOIN.
Temos pavadinimas Matematinių duomenų valdymo modelių kūrimas formulių pagalba	Trumpas temos aprašymas • Power BI lentelių ryšių modeliavimo galimybės; • Rankinis lentelių ryšių kūrimas; • Lentelių ryšių maketų kūrimas; • Lentelių ryšių tipai; • Aktyvus / neaktyvūs lentelių ryšiai, jų skirtumai ir naudojimo principai; • Kryžminio filtravimo kryptys, jų skirtumai ir naudojimo principai; • Lentelių ir stulpelių slėpimas; • Stulpelių ir formulių (angl. Measures) grupavimas į aplankus; • Formulių (angl. Measures) lentelės kūrimas; • Pagrindinės datų lentelės nustatymas; • DAX (angl. Data Analysis Expressions) formulių rašymas: • DAX sintaksė; • DAX formulių komentavimas; • Nesudėtingos agregavimo formulės SUM, COUNT, AVERAGE, MIN, MAX; • Specifinė DAX dalyba naudojant DIVIDE; • Lentelių filtravimas naudojant FILTER sintaksę; • Dirbtinio intelekto integracijų taikymas Power BI Desktop: • Duomenų prognozavimo funkcijos taikymas; • Kalbos atpažinimo kognityvinės funkcijos taikymas; • Pagrindinių frazių ištraukimo kognityvinės funkcijos taikymas; • Azure Machine Learning funkcionalumas.
Temos pavadinimas Skirtingų duomenų formatu sujungimas ir parengimas analizei	Trumpas temos aprašymas • Power BI Desktop sudedamosios dalys: • Power BI Desktop konfigūravimas; • Duomenų vizualizavimo ypatybės; • Ryšių tarp lentelių kūrimo galimybės; • Prisijungimas prie duomenų su Power BI Desktop: • Standartinio prisijungimo prie skirtingų duomenų šaltinių variantai; • Duomenų skaitymas iš WEB puslapių (angl. Web Scraping); • Duomenų skaitymas iš PDF failų; • Prisijungimo būdai prie SQL serverių duomenų; • Prisijungimas prie MySQL serverio duomenų; • Duomenų importavimas į Power BI „Import“ rėžimu; • Matavimo rodiklių KPI (angl. Key Performance Indicators) identifikavimas; • SQL užklausų parengimas; • Prisijungimas prie MySQL duomenų bazės; • Parengtų SQL užklausų taikymas; • Duomenų modelio saugojimas .pbix formatu; • Meta duomenų koncepcija; • Power BI Desktop ataskaitos publikavimo į Power BI Service; • ETL (angl. Extract Transform Load) koncepcija; • ETL realizavimas su Power Query; • Power Query formulių rašymas naudojant M-Language.
Temos pavadinimas Duomenų infrastruktūros supratimas	Trumpas temos aprašymas Duomenų transformavimas: • Automatinis duomenų surinkimas iš duomenų šaltinių; • ETL procesas (angl. Extract Transform Load); • Duomenų valymas ir parengimas analizei; • Duomenų bazių struktūros: • Struktūrinių duomenų lentelės; • Reliacinių duomenų lentelių atvaizdavimas; • SQL serverių rodiniai (angl. Views); • SQL duomenų užklausų naudojimas duomenų ištraukimui iš serverio; • Duomenų agregavimas: • Duomenų modeliavimas naudojant SQL užklausas; • SQL funkcijos; • Matematinių modelių taikymas naudojant SQL kodą; • Naujų lentelių ir stulpelių kūrimas traukiant duomenis iš serverio; • Lentelių ryšiai: • Reliacinių lentelių ryšių tipai; •„Vienas-su-vienu“ lentelių ryšio privalumai ir trūkumai; • „Vienas-su-daug“ lentelių ryšio privalumai ir trūkumai; • „Daug-su-daug“ lentelių ryšio privalumai ir trūkumai; • Lentelių jungimo tipai: • Lentelių raktai: • Struktūrinių duomenų jungimo principai; • Pirminiai raktai struktūrinių lentelių jungimui; • Svetimi raktai.
Temos pavadinimas Struktūrinių duomenų bazių kūrimas ir naujinimas	Trumpas temos aprašymas • SQL užklausų sintaksės C.R.U.D. (angl. Create Read Update Delete) koncepcija; • Automatinis duomenų bazių kūrimas naudojant SQL kodą; • Automatinis lentelių su skirtingais duomenų tipais kūrimas naudojant SQL kodą; • Lentelių su raktais iš kelių stulpelių kūrimas; • Laikinų lentelių kūrimas SQL serveriuose; • Laikinų lentelių savybės ir naudojimo praktika; • Rodinių (angl. View) kūrimas naudojant SQL kodą; • SQL serverių duomenų trynimo principai ir apribojimai; • Stulpelių reliacinėse lentelėse trynimas naudojant SQL kodą; • Reliacinių lentelių trynimas naudojant SQL kodą; • Reliacinių lentelių trynimo apribojimai kai naudojami ryšiai; • SQL serverių duomenų bazių trynimas naudojant SQL kodą; • Duomenų įrašymo į SQL serverį automatizavimas naudojant INSERT INTO sintaksę; • Automatinis duomenų atnaujinimas SQL serveryje naudojant UPDATE SET WHERE sintaksę; • Duomenų atnaujinimo apribojimai SQL serveriuose; • Duomenų bazės lentelės stulpelių redagavimas naudojant ALTER TABLE.
Temos pavadinimas Duomenų šaltinių identifikavimas	Trumpas temos aprašymas Duomenų šaltiniai: • SQL duomenų bazės; • Excel failai; • CSV failai; • JSON failai; • XML failai; • Tekstiniai failai. • Aprašomoji analizė; • Diagnostinė analizė; • Nuspėjamoji analizė; • Preskriptyvinė analizė. • Struktūrizuoti duomenys; • Nestruktūrizuoti duomenys; • Duomenų srautai; • Didieji duomenys ir jų formatai; • Debesijos duomenų technologijos; • Vietiniai serveriai; • SQL Serveriai: • Reliacinės duomenų lentelės; • Automatinis duomenų atnaujinimas; • NoSQL technologijos; • Duomenų sandėliai (angl. Data Warehouse); • Duomenų ežerai (angl. Data Lake); • Dirbtinio intelekto paslaigos; • Duomenų modeliavimas; • Duomenų valymas; • Duomenų integravimas.
Temos pavadinimas Automatinių duomenų atvaizdavimo grafikų ir vizualizacijų kūrimas	Trumpas temos aprašymas • Verslo įžvalgų (angl. Business Intelligence) kūrimo koncepcija:• Duomenų tvarkymo etapai; • Duomenų rūšiavimas; • Duomenų agregavimas naudojant automatinius įrankius; • Duomenų interaktyvaus atvaizdavimo ypatumai; • Duomenų „pasakojimo“ kūrimas; • MS Power Platform sistemos apžvalga; • Sistemą sudarantys bendri įrankiai – Dataverse, duomenų jungtys ir DI integracijos; • Power BI verslo analizės įrankis kitų įrankių kontekste; • Duomenų lentelių tipai: • Pločio (angl. Wide) tipo duomenų lentelės; • Ilgio (angl. Long) tipo duomenų lentelės; • Power BI atnaujinimai, pakeitimų dažnis ir apimtis; • Power BI privalumai ir trūkumai lyginant su konkurentais; • Power BI architektūros sudedamosios dalys: • Prisijungimo prie duomenų lokaliuose šaltiniuose ypatumai; • Duomenų šaltiniai; • Vartotojo aplinka; • Didžiųjų duomenų (angl. BIG DATA) valdymo architektūros. • Power BI pirmtako technologija OLAP kubai; • Pažangios duomenų apdorojimo architektūros; • Duomenų apdorojimas su Azure Synapse.