Каталог курсов

Курсы High Tech

Power BI

Погружение в DAX (выездное обучение в г. Киев)


Продолжительность: 32 ч    

Описание курса

ОБУЧЕНИЕ ПРОХОДИТ в г. КИЕВ (УКРАИНА)

Продвинутый курс по изучению языка DAX уровня Pro - для тех, кто хочет выучить этот язык формул для эффективной работы с Power BI. Курс рассчитан на аналитиков и разработчиков с опытом работы в Power BI!
Погружение в изучение языка DAX длиться 3 дня и включает в себя как теорию, так и интенсивную практику.
Вы научитесь:
• использовать широкий набор функций DAX: логические, математические, табличные, статистические функции
• понимать, какие инструменты лучше использовать при решении тех или иных бизнес-задач
• освоите сложные формулы DAX
• сможете грамотно создавать табличные запросы к вашим данным в Power BI
• делать табличные запросы к вашим данным в SSAS (MS SQL Server Analysis Services)
• правильно создавать таблицу дат и использовать ее в своих моделях данных
• качественно управлять данными с использованием периодов времени, включая дни, месяцы, кварталы и годы, а затем сравнивать вычисления за эти периоды (Time Intelligence Functions)
• получите основные знания для построения сложных визуализаций
• оптимизировать модели Power BI и формулы DAX
• узнаете, как использовать контексты вычислений в выражениях DAX и правильно применять их при создании формул.
А так же узнаете как оптимизировать модель, как работать с DAX Studio и многое другое.

Авторский формат, индивидуальные консультации, улучшенное содержание, оптимальное сочетание теории и практики.
• Время занятий: с 9:30 до 18:00 (время г. Киев).
• Предусмотрено питание слушателей: обед с 13:00 до 14:00 и 2 кофе-брейка: в 11:00 и 15:00.
Предварительная подготовка:
слушатели должны уметь работать с Microsoft Power BI как минимум на базовом уровне.

ВНИМАНИЕ! В стоимость курса входит только обучение, учебные материалы, питание участников и 12% НДС. Перелет и проживание участников в г. Киев, а также другие расходы не включены в стоимость и организуются и оплачиваются участниками самостоятельно.

Программа курса

Модуль 1.
* Введение в Курс
* Что такое DAX?
* Прежде, чем писать код
* Распространённые функции
** Практическое занятие

Модуль 2
* Табличные функции
* Скалярные и табличные выражения
* Функция FILTER
* Функции игнорирования фильтрации
* Функция DISTINCT
* Функция VALUES
** Практическое занятие

Модуль 3.
* Контексты вычислений DAX
* Введение в контексты вычислений
* Контекст фильтра
* Контекст строки
* Вложенные контексты строк. EARLIER
* Контексты вычислений и связи между таблицами
* Функции CALCULATE и CALCULATETABLE
* Основы CALCULATE
* Трансформация контекста
* Переменные и контексты оценки
* 6 правил CALCULATE
* ALLSELECTED
** Практическое занятие

Модуль 4.
* USERELATIONSHIP
* Примеры использования CALCULATE

Модуль 5.
* Создание таблицы дат
* Функция CALENDARAUTO
* Функция CALENDAR
* Служебные колонки
* Сортировка столбцов
* Множественные связи с таблицей дат

Модуль 6.
* TIME INTELLIGENCE в DAX
* Агрегация и сравнение в динамике
* Динамическое скользящее среднее
* Альтернативная методика расчётов Time Intelligence
* Работа с неделями
** Практическое занятие

Модуль 7.
* Табличные выборки с помощью DAX
* Использование DAX Studio. EVALUATE
* Функции фильтрации
* Функции манипулирования
** Практическое занятие

Модуль 8.
* Таблицы, связи и линейность
* Функции группировки/объединения
* Функции генерации
* Функции поиска
** Практическое занятие

Модуль 9.
* Расширенный контекст фильтра
* Понятие расширенных таблиц
* Окончательное определение контекста фильтра
* Понятие наборов значений - "tuples"
* INTERSECT и OVERWRITE

Модуль 10.
* KEEPFILTERS
* Поведение ALL внутри CALCULATE
* Практическое занятие
* Построение взаимосвязей в моделях
* Физические связи

Модуль 11.
* Виртуальные связи
* Нахождение отсутствующих связей
* Обработка данных с разной степенью детализации
** Практическое занятие

Модуль 12.
* Базовые понятия движка VertiPaq
* Понятие колоночной базы данных
* Компрессия
* Кодирование числовых значений
* Создание словарей
* Сортировка
* Лучшее "железо" для VertiPaq
* Анализ внутренней структуры модели
* Первичная оптимизация модели