Power BI - zaawansowana analiza danych z wykorzystaniem narzędzi AI
Power BI - zaawansowana analiza danych z wykorzystaniem narzędzi AI
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Aplikacje biznesowe
- Identyfikatory projektówMałopolski Pociąg do kariery, Nowy start w Małopolsce z EURESEM, Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe, Kierunek - Rozwój, Regionalny Fundusz Szkoleniowy II
- Grupa docelowa usługi
Profil uczestników
Kurs przeznaczony jest dla osób zajmujących się analizą i wizualizacją danych z wykorzystaniem Power BI i/lub języka Python.
Przygotowanie uczestników
Od uczestników wymagana jest podstawowa znajomość Power BI (import danych z plików tekstowych, Excel, baz danych; tworzenie wizualizacji danych; tworzenie prostych formuł w języku DAX). Przydatna będzie orientacja w podstawach statystyki opisowej.
Czas trwania kursu wynosi 24 godzin lekcyjnych, godzina lekcyjna to 45 minut.
Usługa jest dedykowana dla uczestników projektu Małopolski pociąg do kariery.
Usługa również adresowana dla uczestników projektu Małopolskie Bony rozwojowe Plus" i "Małopolski Pociąg do Kariery”
"Usługa adresowana również dla Uczestników Projektu Kierunek – Rozwój"
- Minimalna liczba uczestników4
- Maksymalna liczba uczestników15
- Data zakończenia rekrutacji13-11-2026
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Podstawa uzyskania wpisu do BURZnak Jakości Małopolskich Standardów Usług Edukacyjno-Szkoleniowych (MSUES) - wersja 2.0
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem szkolenia jest rozwinięcie wiedzy z obsługi Power BI Desktop oraz świadome korzystanie z jego możliwości. Podczas warsztatów uczestnik będzie poznawał zaawansowane funkcjonalności programu. Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z funkcjami Power BI, które umożliwiają zaawansowaną analizę eksploracyjną danych. W trakcie szkolenia będą omawiane narzędzia wbudowane w Power BI, wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania anomalii.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Świadomie buduje modele danych | Tworzy kolumny obliczeniowe w modelu danych, uwzględniając różne typy danych i obliczenia. Tworzy miary obliczeniowe (np. sumy, średnie, wskaźniki) przy użyciu odpowiednich funkcji DAX. Dostosowuje miary do specyficznych potrzeb analitycznych. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Tworzy kolumny i miary obliczeniowe | Stosuje zmienne w formułach DAX w celu poprawy czytelności i wydajności kodu. Rozumie, jak zmienne wpływają na szybkość obliczeń i potrafi je wykorzystywać do optymalizacji formuł. Tworzy skomplikowane miary, korzystając z efektywnych wzorców i technik optymalizacji. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Optymalizuje pisany kod DAX wykorzystując zmienne | Projektuje pulpit analityczny z różnorodnymi wizualizacjami danych (np. wykresy, tabele, karty KPI). | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Tworzy i wykorzystuje miary do ciekawych wizualizacji | -Udostępnia pulpit analityczny za pomocą Power BI Service lub innych narzędzi współdzielenia. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Rozumie zasady pracy na tabelach i miarach | -Przygotowuje prezentację PowerPoint, która zawiera wizualizacje danych z pulpitu analitycznego. -Prezentacja jest przedstawiana odbiorcom, a użytkownik omawia wyniki oraz odpowiada na pytania dotyczące danych. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Świadomie korzysta z funkcji Calculate i Time Intelligence | Zna i stosuje funkcje Time Intelligence (np. YTD, QTD, PreviousYear, itp.) do analizy danych w czasie. Umiejętnie tworzy miary, które uwzględniają różne zakresy czasowe i zmieniają kontekst obliczeń. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Tworzy w atrakcyjny i interaktywny sposób raporty | Zastosowuje interaktywne elementy (np. filtry, slicery, drill-down) w celu umożliwienia głębszej analizy danych. Rozumie zasady projektowania raportów, które umożliwiają użytkownikowi swobodną nawigację i interakcję. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Zabezpieczy raporty według uprawnień | Stosuje rownież RLS (Row Level Security) w celu filtrowania danych na poziomie użytkownika. Rozumie zasady ochrony danych w kontekście prywatności i polityk bezpieczeństwa. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje i kompetencje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
1.Usługa jest realizowana w godzinach lekcyjnych, tj. za godzinę usługi szkoleniowej rozumie się 45 minut, łącznie 24 godziy lekcyjne.
Planowane przerwy w trakcie zajęć: 10:30-10:45, 13:00-13:30, 14:45-15:00. Przerwy nie są wliczone w godziny zajęć usługi. Liczba godzin zajęć praktycznych: 12 godzin lekcyjnych , liczba godzin zajęć teoretycznych: 12 godzin lekcyjnych, w tym test 10 min.
Wykładowca ma prawo zmienić godziny przerw, jeśli wymaga tego proces dydaktyczny (np. rozpoczęte ćwiczenie) lub na życzenie większości uczestników kursu (zmęczenie, większa trudność treści kształcenia).
2.Grupa docelowa:
Kurs przeznaczony jest dla osób zajmujących się analizą i wizualizacją danych z wykorzystaniem Power BI i/lub języka Python.
Przygotowanie uczestników
Od uczestników wymagana jest podstawowa znajomość Power BI (import danych z plików tekstowych, Excel, baz danych; tworzenie wizualizacji danych; tworzenie prostych formuł w języku DAX). Przydatna będzie orientacja w podstawach statystyki opisowej.
Szczegółowy program:
Zaawansowane funkcje analizy danych w Power BI
- kluczowe czynniki wpływu
- wykrywanie anomalii
- prognozowanie szeregów czasowych
Zaawansowane funkcje wizualizacji danych w Power BI
- dodatkowe elementy analityczne na wizualizacjach
Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego w Power BI Service
Podstawy języka Python
- środowisko pracy
- wykorzystywane biblioteki
- podstawowe konstrukcje języka Python
- praca z danymi w Python (biblioteka pandas)
- przykłady eksploracyjnej analizy danych w Python
- budowa i wykorzystanie modeli uczenia maszynowego (biblioteka scikit-learn)
Integracja Python z Power BI - instalacja i konfiguracja
Wizualizacja danych z wykorzystaniem bibliotek matplotlib i seaborn
Wykorzystanie języka Python w transformacji danych (integracja z Power Query, biblioteka pandas)
Użycie własnych modeli danych w raportach i analizach Power BI
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Typ aktywności | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 22 Zaawansowane funkcje analizy danych w Power BI: kluczowe czynniki wpływu (Key Influencers) oraz wykrywanie anomalii. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 10:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 2 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:30 | Godzina zakończenia 10:45 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 3 z 22 Zaawansowane funkcje analizy danych w Power BI: prognozowanie szeregów czasowych (Forecasting) i konfiguracja parametrów prognozy. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:45 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 4 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 12:45 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 5 z 22 Zaawansowane funkcje wizualizacji danych w Power BI: dodatkowe elementy analityczne na wizualizacjach (linie trendu, stałe, percentyle). | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:45 | Godzina zakończenia 14:15 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 6 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:15 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 7 z 22 Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego (AutoML) w Power BI Service: budowa, trenowanie i ocena modeli ML. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 8 z 22 Podstawy języka Python: środowisko pracy, wykorzystywane biblioteki oraz podstawowe konstrukcje składniowe języka Python. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 10:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 9 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:30 | Godzina zakończenia 10:45 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 10 z 22 Praca z danymi w Python (biblioteka pandas): wczytywanie, filtrowanie, grupowanie i przekształcanie struktur DataFrame. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:45 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 11 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 12:45 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 12 z 22 Przykłady eksploracyjnej analizy danych (EDA) w Python: statystyki opisowe, wykrywanie braków danych i analiza rozkładów. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:45 | Godzina zakończenia 14:15 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 13 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:15 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 14 z 22 Budowa i wykorzystanie modeli uczenia maszynowego w Python (biblioteka scikit-learn): przygotowanie danych, trenowanie i predykcja. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 19-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 15 z 22 Integracja Python z Power BI: instalacja środowisk wirtualnych, konfiguracja w Power BI Desktop oraz zarządzanie zależnościami. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 10:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 16 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:30 | Godzina zakończenia 10:45 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 17 z 22 Wizualizacja danych w Power BI z wykorzystaniem bibliotek matplotlib oraz seaborn – tworzenie niestandardowych wykresów analitycznych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:45 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 18 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 12:45 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 19 z 22 Wykorzystanie języka Python w transformacji danych: integracja skryptów Python z Power Query oraz zaawansowane operacje w pandas. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:45 | Godzina zakończenia 14:15 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 20 z 22 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:15 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 21 z 22 Użycie własnych modeli uczenia maszynowego i danych w raportach oraz analizach Power BI (wdrożenie produkcyjne i walidacja usługi). | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 15:50 | Liczba godzin 01:20 |
Przedmiot / temat 22 z 22 - | Typ aktywności Walidacja | Prowadzący Hubert Kobierzewski | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 15:50 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 00:10 |
Podsumowanie
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Suma godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 21:00 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin zajęć | Liczba godzin 17:50 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin walidacji | Liczba godzin 00:10 |
Rodzaj godzin w tym suma przerw | Liczba godzin 03:00 |
Rodzaj godzin Suma godzin dydaktycznych bez przerw | Liczba godzin 24:00 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 2 214,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 1 800,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 105,43 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 85,71 PLN |
Liczba godzin usługi
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Liczba godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 21:00 |
Prowadzący
Prowadzący
Hubert Kobierzewski
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymują podręcznik w wersji elektronicznej.
W czasie zajęć wykorzystywane są autorskie materiały dydaktyczne przygotowane przez wykładowcę oraz inne materiały dydaktyczne przygotowane przez organizatora szkolenia.
Warunki uczestnictwa
Warunkiem skorzystania ze szkolenia jest dokonanie równolegle rejestracji na kurs na stronie www.comarch.pl/szkolenia w formie:
- elektronicznego zamówienia szkolenia (przycisk "Zamów" przy wybranym temacie i terminie). Opcja ta dotyczy osób fizycznych oraz firm/instytucji
albo
- poprzez uzupełnienie i odesłanie na adres szkolenia@comarch.pl tradycyjnego formularza zgłoszeniowego który jest dostępny na stronie www.comarch.pl/szkolenia (przycisk "Pobierz formularz zgłoszeniowy"). Opcja ta dotyczy wyłącznie firm/Instytucji.
W obu przypadkach przy dokonaniu zgłoszenia prosimy o informacje dotyczącą projektu z którego dofinansowania korzysta Uczestnik.
Informacje dodatkowe
Szkolenie zakończone jest testem wiedzy z zakresu tematycznego omawianego na szkoleniu.
Szkolenie może być zwolnione z VAT-u w zależności od rodzaju dofinasowania
Zawarto umowę z WUP Kraków na rozliczanie Usług z wykorzystaniem elektronicznych bonów szkoleniowych w ramach projektu „Małopolski Pociąg do Kariery” i "Małopolskie Bony Rozwojowe Plus"
Szkolenie może być nagrywane /rejestrowane w celu kontroli/audytu zgodnie z Regulaminem Świadczenia Usług Szkoleniowych Organizatora.
Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach Projektu Kierunek – Rozwój.
Uczestnicy szkolenia otrzymają materiały szkoleniowe w wersji elektronicznej albo papierowej.
Planowana przerwa: –obiadowa 30 min plus 2 kawowe po 15 minut.
Wykładowca ma prawo zmienić godziny przerw, jeśli wymaga tego proces dydaktyczny (np. rozpoczęte ćwiczenie) lub na życzenie większości uczestników kursu (zmęczenie, większa trudność treści kształcenia).
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Dostęp do internetu + GoogleMeet