Datum
27/01/2025 - 29/01/2025
Ganztägig
Kalender-Import: iCal
Veranstaltungsort
ETC Trainingscenter
Modecenterstraße 22, 1030 - Wien
– Gute Basiskenntnisse im Umgang mit MS Power BI Desktop oder MS Excel (2013+) erforderlich.
– Inhaltlich sollten Teilnehmer*innen sich mit Datenanalyse in Grundzügen auskennen (Wird in diesem Kurs nicht erörtert).
Nach einer kurzen Einführung in die Grundzüge der Datenextraktion, -transformation und -ladung (Extraction Transformation Loading – ETL) lernen Teilnehmer*innen wie mit Power Query Daten aus verschiedenen Datenquellen für analytische Zwecke in Power BI und Excel übernommen werden können.
Im Laufe des Seminars werden anhand eines durchgängigen Beispiels mit vorgegebenen Datenquellen die verschiedenen Transformationen mit ihren jeweiligen Gestaltungsmöglichkeiten und Einsatzzwecken besprochen, demonstriert und zu einem gesamthaften analytischen Dateninput zusammengeführt.
Teilnehmer*innen lernen auch Grundkonzepte der Datenmodellierung kennen, um Anforderungen an ihre ETL-Prozesse mit Power Query abzuleiten.
Eine tiefgehende Auseinandersetzung mit der hinter Power Query stehenden Skriptsprache “M” ermöglicht den TeilnehmerInnen effiziente ETL-Prozesse, die über die Möglichkeiten der grafischen Oberfläche hinaus gehen, zu erstellen.
– Datenanalyst*innen
– Berichtersteller*innen
– Allgemein an Personen, die sich zu diesem Thema weiterbilden möchten
Introduction to Power Query
– Overview & Role of Power Query
– Tools & User Interface
– Overview of Data Models
Queries & Data Sources
– Working with Queries
– CSV (Text), Excel
– Relational Databases
– Web
Introducing Transformations
– Data Types
– Data Profiles
– Simple transformations
– Working with “Applied Steps”
Advanced Transformations
– Merge & Append
– Pivot, Unpivot & Transpose
– Adding Columns
Introduction to “M”
– Formula Bar & Advanced Editor
– Basic & Complex M Types
– Built-in functions
– “let” Expression
Advanced “M”
– The “Folder Import”
– Parameters
– User Defined Functions
– Conditional logic
Best Practices
– Resilient Transformations
– Efficient Queries
– Error Handling
– Data Refresh
Challenge Project
– Introducing & Exploring the Project
– Review of Solutions
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