Power BI mokymai + dirbtinis intelektas (AI).
0.0 (0)

"Vilnius Coding School" UAB

Power BI mokymai + dirbtinis intelektas (AI).

Neformaliojo suaugusiųjų švietimo programa | 22006120008

  • Mokymai prasideda:
  • Trukmė: 68 akad. val.
  • Kaina nuo:
  • Finansavimas:

Apie mokymus

Mokymų teikėjo pateikta informacija

Anotacija

Power BI kursas suteikia praktinius įgūdžius duomenų analizės ir vizualizavimo srityje, padedant dalyviams kurti interaktyvias ataskaitas ir prietaisų skydelius. Mokymo programa apima duomenų importavimą iš įvairių šaltinių, duomenų modeliavimą ir transformavimą. Dalyviai mokosi naudoti DAX (Data Analysis Expressions) formulėms ir skaičiavimams kurti. Kursas taip pat apima ataskaitų automatizavimą ir bendrinimą. Baigę kursą, dalyviai gebės efektyviai naudoti Power BI, kad galėtų priimti pagrįstus ir duomenimis grįstus sprendimus.

Įgyjamos ir tobulinamos kompetencijos

Bendrosios kompetencijos

  • Skaitmeninė kompetencija
  • Asmeninė, socialinė ir mokymosi mokytis kompetencija

Profesinės kompetencijos

  • Taikyti aktualias programinės įrangos kūrimo metodikas
  • Taikyti programinės įrangos kūrimui naudojamus informatikos principus ir metodus.
  • Kurti tipinę programinę įrangą

Aukštą pridėtinę vertę kuriančios kvalifikacijos ir kompetencijos

Mokymosi programos turinys

Temos pavadinimas Trumpas temos aprašymas
1. Power BI įvadas Power BI apžvalga. Power BI ekosistema. Įdiegimas ir paruošimas.
2. Power BI pagrindai Power BI sąsajos apžvalga. Duomenų šaltiniai ir jungtis. Pagrindinis duomenų modeliavimas. Pagrindiniai vaizdavimai.
3. Duomenų transformacijos su Power Query Įvadas į M kalbą. Duomenų valymas ir transformacija. Išplėstinio redaktoriaus naudojimas (IDE). Custom stulpelių ir matavimų kūrimas.
4. DAX pagrindai Power BI Pagrindinės DAX funkcijos. Apskaičiuoti stulpeliai ir matavimai. Laiko inteligentijos naudojimas su DAX. Kontekstas DAX skaičiavimuose.
5. Duomenų modeliavimas „Power BI“ Ryšiai ir kardinalumas. Star Schema and Snowflake Modeliai. Role-Playing Dimensijos. Duomenų modelių optimizavimas.
6. Išplėstinė duomenų analizė Išplėstinė vizualizacija Darbas su "Time Series Data" Duomenų įžvalgos
7. Ataskaitų ir suvestinių kūrimas Ataskaitų kūrimas. Interaktyvus "Dashboardai". Mobiliųjų ataskaitų ir suvestinių sukūrimas. Publikavimas ir bendrinimas.
8. Power BI Service (Cloud) Power BI darbo aplinka. Turinio paketai ir programėlės. Duomenų rinkinių atnaujinimas. Bendradarbiavimas ir bendrinimas.
9. Administravimas ir apsauga Darbo aplinkos paruošimas. Data Security and Row-Level Security. Diegimo ir licencijavimo valdymas.
10. Power BI ir Excel integravimas Excel duomenų importavimas. Power BI Publisher skirta Excel. Analizė Excel.
11. Power BI pažengusiems Power BI Template Aplikacijos. AI Visuals su Power BI. Custom Visuals Development. Power BI ateitis.
12. Karjeros startui – minkštieji įgūdžiai (soft skills) 1. Minkštųjų įgūdžių įvadas Kas yra minkštieji įgūdžiai? Jų panaudojimas darbe Profesiniai tikslai ir minkštieji įgūdžiai Tikslų rodikliai ir struktūra 2. Pasitikėjimas savimi Pasitikėjimo savimi tipai Pasitikinčio ir savimi nepasitikinčio žmogaus savybės Kaip stiprinti pasitikėjimą savimi derybose dėl atlyginimo? Komforto zona 3. Efektyvus mokymasis Svarbiausi komponentai mokymosi procese Metodai, kurie gerina mokymosi procesą Pomodoro taktika Efektyvus laiko paskirstymas 4. Grįžtamasis ryšys Kodėl sunku duoti ir gauti grįžtamąjį ryšį? Grįžtamojo ryšio tipai Grįžtamojo ryšio sėkmė Komunikavimo būdai, teikiant/gaunant grįžtamąjį ryšį 5. Imposterio sindromas Kas yra imposterio sindromas? Imposterio mąstymo modeliai ir taktikos Imposterio sindromo įtaka karjeroje Ką daryti, kad imposterio sindromas netrukdytų?
13. Dirbtinio intelekto (AI) įrankių panaudojimas Dirbtinio intelekto veikimas. Kuo tai skiriasi nuo žmogaus. Užklausos (Prompt) sudarymas. Kuo skiriasi gera užklausa nuo blogos. Rezultatų validacija. Gautų duomenų tikrinimas ar šie yra tinkami specifiniu atveju. Versijavimo politika. Naudojamos programinės įrangos (vendor) versijos sutapatinimas užklausoje. Dirbtinio intelekto įskiepiai kodo redaktoriuje (IDE). Privalumai ir trūkumai. Komentarų generavimas naudojant dirbtinį intelektą. Testų kūrimas įskiepio pagalba. Kodo optimizacija įskiepio pagalba.

Programos ypatumai

Papildomi reikalavimai

Mokymosi programos trukmė

Mokymosi programos trukmė: 68 akad. val.

Praktinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.

Teorinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.

Savarankiško darbo trukmė: akad. val.

Vertinimas

Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: 1-10

Slapukai

Naudojame būtinuosius slapukus, kad svetainė veiktų. Su jūsų sutikimu taip pat galime naudoti analitikos ir rinkodaros slapukus, kad pagerintume svetainės patirtį.
Būtinieji
Nuostatos
Analitika