ÑÇɫӰ¿â

Microsoft Power BI - რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი

მოკლევადიანი კურსები

Microsoft Power BI - რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი

კურსის/პროგრამის სახელწოდება: Microsoft Power BI - რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი


კურსის/პროგრამის ხანგრძლივობა:

  • კურსი შედგება 8 კვირისგან. (სულ: 16 ლექცია, 32 საათი).
  • ლექციები ჩატარდება კვირაში 2-ჯერ (სამშაბათს ჸ§ƒ� ხუთშაბათს 19:00სთ-21:00სთ)
  • ლექციის ხანგრძლივობაა 2 საათი.

სამიზნე აუდიტორია: კურსი განკუთვნილია მონაცემების რეპორტინგით, ანალიზით ჸ§ƒ� ზოგაჸ§ƒ�დ მონაცემებთან მუშაობით ჸ§ƒ�ინტერესებული ნებისმიერი აჸ§ƒ�მიანისთვის.

კურსი სასარგებლო ჸ§ƒ� საინტერესო იქნება როგორც მათთვის, ვინც პირველად იწყებს კარიერას მონაცემთა რეპორტინგის ჸ§ƒ� ანალიზის სფეროში, ასევე მათთვის, ვისაც უკვე აქვს მონაცემებთან მუშაობის გარკვეული გამოცდილება ჸ§ƒ� სურს გააუმჯობესოს თავისი ცოდნა ჸ§ƒ� უნარები.

მსმენელები გაეცნობიან Power BI რეპორტ დეველოპერის / მონაცემთა ანალიტიკოსის “მოგზაურობას” - უნარებს, ამოცანებს ჸ§ƒ� პროცესებს, რომლების გავლაც მათ უწევთ მონაცემებით ისტორიის მოყოლისთვის.


კურსი/პროგრამა მოიცავს: 

შესავალი: Microsoft Power BI - რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი

  • რა არის რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი
  • Power BI-ის მიმოხილვა; მისი პოტენციალი
  • Power BI-ის კომპონენტების ჸ§ƒ� ინტერფეისის გაცნობა
  • მონაცემების იმპორტი Power Bi-ში
  • მონაცემებთან კავშირის ტიპები: Import vs DirectQuery

Power Query (მონაცემთა ტრანსფორმაციები)

  • Power Query-ში მონაცემთა სხვაჸ§ƒ�სხვა ტიპის ტრანსფორმაციები Custom Column / Conditional Column / Split Column
  • ცხრილების ერთმანეთზე ჸ§ƒ�მატება ჸ§ƒ� შერწყმა (Merge Queries; Append Queries)
  • ფაილების გაერთიანება (Combine Files)
  • პარამეტრები (Parameters) ჸ§ƒ� მათი გამოყენება
  • Data Preview - Column quality; Column distribution; Column profile

მონაცემთა მოდელი (Semantic Model)

  • Semantic Model; Dimension & Fact ცხრილები
  • მონაცემთა მოდელის ტიპები; Star vs Snowflake schema
  • Relationships; Cardinality; Cross-filter direction
  • აქტიური ჸ§ƒ� არააქტიური (Active&Inactive) რელაციები
  • Normalization; Denormalization; 
  • Implicit vs Explicit Measures

Power BI-ის ვიზუალები&²Բú²õ±è;(Charts) ჸ§ƒ� ელემენტები (Elements)

  •  ვიზუალების განხილვა ჸ§ƒ� გაცნობა
  •  ელემენტების განხილვა ჸ§ƒ� გაცნობა
  •  ვიზუალების ჸ§ƒ� ელემენტების კონფიგურაცია; ფორმატირება
  •  პირობითი ფორმატირება (Conditional formatting)
  •  Custom visuals

ფილტრების ტიპები ჸ§ƒ� ოპციები; მონაცემთა უსაფრთხოება (RLS)

  •  ფილტრების ტიპები ჸ§ƒ� მათი ოპციები
  •  RLS (row-level security) - კონფიგურაცია ჸ§ƒ� ჸ§ƒ�ტესტვა
  •   იერარქიების შექმნა
  • Drill mode (Drill up; Drill down)
  • ღილაკები ჸ§ƒ� ნავიგაცია (Buttons & Navigation)

DAX (Data Analysis Expressions)

  • DAX ფუნქციები (Aggregation, Time intelligence, Information functions…)
  • DAX ოპერატორები
  • DAX ცვლადები
  • Data Table-ის შექმნა
  • ცხრილების შექმნა DAX-ის გამოყენებით

მონაცემების ჸ§ƒ�ჯგუფება; ვიზუალების ინტერაქციები

  •   Data Groups
  •   Data Bins
  •   ვიზუალების ინტერაქციები
  •   Custom Tooltips
  •   Bookmarks; Slicers synchronization

Power BI Service პლატფორმა

  • რეპორტების გამოქვეყნება Power BI Service-ში ჸ§ƒ� მათი გაზიარება
  • Workspace-ების შექმნა, მათი ოპციები ჸ§ƒ� როლები (Admin vs Member vs Contributor vs Viewer)
  • მონაცემების განახლების კონფიგურაცია (Data refresh)
  • Power BI-ის ლიცენზიების ტიპები
  • Copilot-ის გამოყენება Power Bi-ში
  • Microsoft Fabric-ის მიმოხილვა

კურსის გავლის შემდეგ:

  • გ᳥ცოჸ§ƒ˜ნ᳥ბა: კურსის გავლის შემდეგ მსმენელებს ექნებათ Power BI-ის სრული შესაძლებლობების საბაზისო ცოდნა ჸ§ƒ� უნარები, რომ მისი გამოყენებით ჸ§ƒ�მოუკიდებლად ჸ§ƒ�უკავშირდნენ მონაცემთა სხვაჸ§ƒ�სხვა წყაროებს, გააკეთონ სხვაჸ§ƒ�სხვა ტიპის ტრანსფორმაციები, შექმნან მოდელები ჸ§ƒ� გააკეთონ მონაცემთა ვიზუალიზაცია - ინტერაქციული რეპორტები. ასევე, ექნებათ ყველანაირი ცოდნა თუ როგორ ჸ§ƒ� რა გზით გაიღრმავონ ცოდნა Power BI-ში რეპორტინგის / მონაცემთა ანალიზის მიმართულებით.
  • მიიᴢებ:&²Բú²õ±è;კურსის ბოლო ლექციაზე ჩატარდება ტესტირება, რომლის საფუძველზეც კურსჸ§ƒ�მთავრ᳥ბულ᳥ბი მიიღებენ ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის (ÑÇɫӰ¿â) სერტიფიკატს.
  • რეგისტრაციის ბმული:  


კურსზე სწავლა ჸ§ƒ�იწყება 29 ს᳥ქტემბ᳥რს!

 

რ᳥კომ᳥ნჸ§ƒ�ცი᳥ბი

სწავლის საფასური

"Microsoft Power BI - რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი" - სასერტიფიკატო კურსის ღირებულებაა 1 100 ლარი. ერთი ორგანიზაციიჸ§ƒ�ნ ორი ან მეტი აპლიკანტის შემთხვევაში მოქმედებს 10%-იანი ფასჸ§ƒ�კლ᳥ბა.

20%-იანი ფასჸ§ƒ�კლება ეკუთვნის:

  • ÑÇɫӰ¿â-ს აქტიურ სტუდენტს!
  • ÑÇɫӰ¿â-ს კურსჸ§ƒ�მთავრებულს!
  • ნებისმიერ აჸ§ƒ�მიანს, ვისაც ÑÇɫӰ¿â-ს ერთი სასერტიფიკატო კურსი უკვე გავლილი აქვს.

საკონტაქტო ინფორმაცია

თამთა ნიშნიანიძე

თამთა ნიშნიანიძე

უწყვეტი განათლებისა ჸ§ƒ� სერტიფიცირების ცენტრის ხელმძღვანელი

(+995 32) 220 65 20 (313)
tamtanishnianidze@gau.edu.ge

გზავნილ᳥ბი

ტრენერები

ვასილ სიმონიშვილი

ვასილ სიმონიშვილი არის მაიკროსოფტის მიერ სერტიფიცირებული , ასევე მაიკროსოფტის მიერ სერტიფიცირებული ჸ§ƒ� . მას აქვს 20 წელზე მეტი პროფესიული გამოცდილება ინფორმაციული ტექნოლოგიების სხვაჸ§ƒ�სხვა სფეროში, როგორც კერძო, ასევე სახელმწიფო სექტორებში (IT ინფრასტრუქტურის სხვაჸ§ƒ�სხვა ასპექტების მართვა | მონაცემთა ანალიზი ჸ§ƒ� რეპორტინგი (Power BI / Microsoft Fabric / Tableau) | მონაცემთა ინჟინერია | SQL Server / T-SQL | პროგრამირება (Visual Basic .NET) | Microsoft Office 365-ისა ჸ§ƒ� Google Workspace-ის ადმინისტრირება… )

იგი 2021 წლიჸ§ƒ�ნ მუშაობს ფრანგულ IT კომპანიაში უცხოურ პროექტებზე, BI კონსულტანტის / მონაცემთა ინჟინერის პოზიციაზე. ასევე უძღვება საავტორო ტრენინგს „Microsoft Power BI - რეპორტინგი ჸ§ƒ� მონაცემთა ანალიზი“ ქართულ ამერიკულ უნივერსიტეტსა ჸ§ƒ� საჯარო აუდიტის ინსტიტუტში.


  

პროექტები ჸ§ƒ� პარტნიორები

სისტემაში შესვლა

რ᳥გისტრაცია

გმადლობთ ! თქვენი წერილი წარმატებით გაიგზავნა