Data Analyst alapok: SQL lekérdezésektől a Power BI adatvizualizálásig
Az Excelen túlmutató adatelemzői tudás az SQL lekérdezésektől a Power BI vizualizációkig, valós projekteken keresztül.
Mit fogsz tanulni?
12 hét alatt az SQL lekérdezésektől a PowerPivot és Power Query adatmodellezésen át a Power BI riportkészítésig építed fel az adatelemzői tudásodat.
1 A relációs adatbázisok alapjai Az adatbázis-kezelés alapvető ismeretei és az SQL Server megismerése.
- Adatbázis vs. Excel
- Relációs adatbázisok
- Relációs adatbázis tulajdonságai és elemei
- Ismerkedés az SQL Serverrel, telepítés
- Ismerkedés az SQL Serverrel a gyakorlatban
- Az SQL nyelv és dialektusai
- Az adatbázisunk bemutatása
- SQL nyelvi kategóriák
- Lekérdezés fajták, típusok, szintek
- Lekérdezés példák a gyakorlatban
- SQL Gyakorlatok I.
2 Egyszerű és összesítő SQL lekérdezések Az alapvető SELECT lekérdezések, szűrési lehetőségek és aggregációk.
- SQL nyelv formázása, kötött szórend, SELECT
- Munkánk elmentése
- Egyszerű lekérdezések - számított oszlopok, rendezés, szöveg szűrés
- Egyszerű lekérdezések - összetett szöveg szűrés, szöveg keresés
- Egyszerű lekérdezések - NULL kezelés
- Egyszerű lekérdezések - Dátum szűrés és kezelés
- Egyszerű lekérdezések - Számadat szűrés, TOP, összefoglaló
- Összesítő lekérdezések - Aggregációk
- Összesítő lekérdezések - Példa
- SQL Gyakorlatok II.
3 Összekapcsoló SQL lekérdezések Az adattáblákat összekapcsoló JOIN lekérdezések részletes tanulmányozása.
- CASE, IF és összesített lekérdezések
- Összesítő lekérdezések problémái
- Összekapcsoló lekérdezések, INNER JOIN
- LEFT és RIGHT JOIN
- FULL JOIN
- Összekapcsolás gyakorlatok
- További összekapcsolások
- SQL Gyakorlatok III.
4 Al-lekérdezések (subquery) és gyakorlatok A komplex SQL lekérdezések és al-lekérdezések elsajátítása.
- További összesítő lekérdezések, CUBE és ROLLUP
- Count distinct
- Left join szűrés
- Al-lekérdezések (subquery)
- Al-lekérdezések - Select után
- Al-lekérdezések - From után
- Al-lekérdezések - Where után 1.
- Al-lekérdezések - Where után 2.
- Kiemelt subquery - Common Table Expression
- SQL Gyakorlatok IV.
5 Modulzáró projektfeladat Az SQL modulok után egy komplex projektfeladat a tanultak összefoglalásához.
6 SQL-ből a Power eszközökbe Az átmenet az SQL adatbázisokból az Excel és Power BI eszközökbe.
- Adatbázisok és a Power eszközök kapcsolata
- Külső adatok átvitele - módszer
- Beolvasás és átalakítás - módszer
- Közvetlen kapcsolat adatbázissal: Power BI
7 PowerPivot Alapszint Az Excel PowerPivot bővítményével adatok modellezésének és elemzésének alapjai.
- PowerPivot bővítmény engedélyezése
- Az adattáblák formázása Táblázatként
- Táblázatok elnevezése
- Adattábla csatolása a PowerPivothoz
- Szűrés gyorsbillentyűkkel
- Táblák közötti kapcsolatok
- Kapcsolt oszlopok megtekintése
- Kimutatás készítése PowerPivot-ból
- Mezők behúzása több táblából
- Szeletelők beállítása
- Új kalkulált, számított oszlop hozzáadása
- Behivatkozás (RELATED függvény)
- Dátum függvények alapjai
- Összesített kalkuláció ("MÉRTÉK")
- Kalkulált oszlopok és "Mérték"-ek Pivot kimutatásban
- Adatimportálás más forrásokból 1.
- Adatimportálás más forrásokból 2.
8 Power Query Alapszint Az adattranszformáció és adattisztítás alapvető technikái.
- Mire jó a Power Query?
- A Power Query letöltése és engedélyezése
- Lekérdezés (Query) készítése
- Lekérdezések neve, lépések, adattípusok
- Szöveg szétdarabolása
- Oszlopok mozgatása
- Oszlopok egyesítése
- Fejlécek átnevezése
- Kisbetűk, nagybetűk
- Felesleges szóközök eltávolítása
- Értékek lecserélése (Replace)
- Új számított oszlopok: Hónap, Év
- Új oszlop "Példákból"
- Az átalakított tábla visszatöltése Excelbe
- Kimutatás (Pivot tábla) készítése
- Kimutatásdiagram
- Kereszttáblából "jó" adatbázis 1.
- Kereszttáblából "jó" adatbázis 2.
9 Power BI Alapszint A Power BI asztali alkalmazás alapos megismerése és vizualizációk készítése.
- A Power BI asztali alkalmazás letöltése
- Az asztali alkalmazás felületének elemei
- Adatforrás beimportálása
- Vizualizációk hozzáadása a Jelentéshez
- Sáv- (Bar), Oszlop- (Column) diagramok
- Vonaldiagram (Line Chart)
- Kör/Torta (Pie), Fánk (Doughnut) diagram
- Kártya létrehozása adattal
- A vizualizáció formázása
- Térkép-diagram
- Mátrix
- A Dátumok automatikus csoportosítása
- Részletezés, kibontás
- Szeletelő hozzáadása
- Egy vizualizáció speciális szűrése
- Feltételes formázás - háttérszín
- Feltételes formázás ikonokkal
- Vizualizációk exportálása CSV-be
- Közzététel (Publish)
- Jelentés megosztása QR-kóddal
- Jelentésből "Irányítópult" (Dashboard)
- Kérdések-Válaszok (Q and A)
- Telefonos nézet, mobil alkalmazás
10 PowerPivot Középhaladó Az adatmodellezés és a DAX függvények haladó szintű alkalmazása.
- Diagramnézet, táblák közötti kapcsolatok
- Behivatkozás (RELATED függvény)
- YEAR és MONTH függvény
- FORMAT és UPPER függvény
- Rendezés más oszlop alapján
- ROUNDUP függvény és az "&" összefűző jel
- Összesítő kalkuláció ("Mérték")
- FILTER és COUNTROWS függvény
- ALL függvény - amit a szűrő nem befolyásol
- Az eltérők darabszáma (DISTINCTCOUNT) a kimutatásban
- CALCULATE függvény
- Hierarchiák
- KPI ("fő teljesítménymutató") létrehozása
- Dátumtáblázat
- IF, AND, OR logikai függvények
- SWITCH függvény
- Szövegfüggvények
- RANKX függvény (rangsor)
- Időintelligencia függvények 1.
- Időintelligencia függvények 2.
11 Power Query Középhaladó Az adatforrások kombinálása és komplex adatátalakítások haladó szintjei.
- Több szöveg fájl beimportálása mappából
- Az adatforrások összevonása
- Frissítés új forrásfájlok esetén
- Csak az adott kiterjesztésű fájlok kiszűrése
- Az Egyesítés (Combine) ikon
- A kikeresési táblák hozzáadása az Adatmodellhez
- A táblák összekapcsolása
- Kimutatás egyszerre több táblából
- Teljes szóköz-levágás (Full Trim)
- Új több lépéses függvény készítése
- Új egyéni függvény "meghívása"
- Több adattábla összekapcsolása
- A lekérdezések egyesítése (Merge)
12 Power BI Középhaladó A Power BI haladó vizualizációs és elemzési lehetőségei.
- Halmozott oszlop 2 dimenzióval
- 100%-ig halmozott Sáv-diagram
- Területdiagram
- Vízesés diagram (Waterfall Chart)
- Vizualizációk szinkronizálása oldalak között
- "Mérőműszer"
- Fatérkép (Treemap)
- Felbontásfa
- Tölcsér diagram
- Mérték (Measure) létrehozása
- KPI (Fő teljesítménymutató)
- Pont diagram (Scatter chart)
- Középérték-vonal, állandó vonal, átlag-vonal
- Doboz(ábra) (Boxplot) diagram
- Kapcsolatok az adatforrások között
- Adatátalakítás Power Query-vel
- Halmozott sávdiagram szeletelővel
13 Vizsgafeladat A képzés lezárása egy komplex vizsgafeladattal.
Miért érdemes belevágnod?
A data science ma az egyik legfelkapottabb tudományterület, és szinte nincs olyan iparág, ahol ne hagyott volna nyomot. A 3-4. ipari forradalom technológiai fejlődésének köszönhetően ma már olyan mennyiségű és minőségű adatot lehet gyűjteni korábban elképzelhetetlen területekről is, amelyek elemzésével komoly problémákra lehet fényt deríteni, fejlesztési irányokat lehet kijelölni, predikciókat lehet készíteni, és mindezekkel fontos üzleti döntéseket lehet megalapozni.
A data science világába az egyik legjobb belépő pont a Data Analyst szerep: itt elsősorban az üzleti oldalról meghatározott adatelemzéseket készíted el, anélkül, hogy mély üzleti logikai tudásra vagy önálló hipotézisalkotásra lenne szükséged. Ez teszi ezt a képzést reális, gyors belépési lehetőséggé a data science felé.
Emellett anyagilag is megbecsült, jövőálló szakterületről van szó: a vállalatok egyre inkább adatvezérelt működésre állnak át, ezért a Data & Business Intelligence terület ma az egyik legkeresettebb az informatikán belül. A legfrissebb Hays Salary Guide adatai szerint egy kezdő (0-3 év tapasztalattal rendelkező) Data Analyst vagy BI Analyst már bruttó 700.000-1.100.000 Ft közötti fizetésre számíthat, medior/senior szinten ez az összeg bruttó 1.100.000-1.800.000 Ft közé emelkedik, vezetői szinten pedig akár a bruttó 2.700.000 Ft-ot is elérheti. Az itt megszerzett tudással nemcsak a hatékonyságod, hanem a munkaerőpiaci értéked is érdemben nő.
- Munka mellett végezheted, rugalmas időbeosztással
- Gyakorlati projekteken keresztül, oktatói mentorálással
- LinkedIn profilodba beágyazható tanúsítvány
Ismerd meg oktatóidat
-
Farkas Máté
Hivatalos Microsoft Tréner
Pályafutásomat 2002-ben kezdtem, és azóta az adatbázis-üzemeltetés, a fejlesztés és a teljesítményoptimalizálás területén dolgozom. Több mint két évtizede a Microsoft SQL Server, a Data Platform és az Azure SQL technológiákra specializálódtam. Olyan vállalatokkal dolgoztam együtt, mint az Erste, a Docler, a Citi, az Epam, a UBS, az AQR és az ESAB.
Microsoft Certified Trainer (MCT), MCSA és MCSE minősítésekkel rendelkezem, és aktív tagja vagyok a szakmai közösségeknek a Stack Overflow-tól a Prog.hu-ig. Célom, hogy a mély technikai tudást, az oktatás szeretetét és a gyakorlati tapasztalatot egyesítve adjak át értékes tudást a tanítványaimnak.
-
Jobbágy Szabolcs
MS Excel/Visual Basic/Power BI szakértő
2001-ben kezdtem el Excel táblázatokkal dolgozni munkahelyi környezetben, 2005-től pedig a főállásom mellett tréningeket kezdtem tartani. Az elmúlt közel 20 évben több mint 120 céggel dolgoztam együtt, és több mint 10 000 résztvevőt képeztem több mint 1000 tréningen.
Oktatási portfólióm az időhatékonysági tréningektől az adatelemzésen és automatizáláson át a Python programozásig és a webfejlesztésig terjed. Olyan vállalatok bízták rám munkatársaik képzését, mint a Bosch, a Coca-Cola, a LEGO, a Telekom, az Allianz, a Nestlé, a Vodafone és az Oracle.
A Cubix Institute of Technology képzésein a legtöbb 5 csillagos értékeléssel rendelkező oktató vagyok.
Kinek ajánlott?
- Kezdő vagy leendő Business és/vagy Data analitikusok
- Reportingért felelős munkatársak
- Data-driven marketingesek
- Pénzügyi elemzők és kontrollerek
- KKV cégvezetők
- Autodidakta tanulók, akiknek rendszerezett alaptudásra van szükségük
Kinek nem ajánlott?
- Akik már haladó szinten használják az SQL-t és a Power BI-t
- Akik Python-alapú adatelemzést vagy data science mélységet keresnek
- Akik nem dolgoznak adatokkal és nem terveznek elemzői irányba mozdulni
- Akik szoftverfejlesztői karrierre készülnek az adatelemzés helyett
Mik a képzés előkövetelményei?
Ha van statisztikai alapismereted, például átlag, szórás vagy medián, illetve ismered a Data Science alapfogalmait, az előny, de nem feltétel.
Hogyan fogsz tanulni?
Amit otthon, távolról, rugalmasan tanulhatsz, miért kellene egy (virtuális) oktatóteremben hallgatnod?
Learn by doing megközelítés
Minden héten gyakorlófeladatokat oldasz meg, hogy a friss tudást azonnal alkalmazd.
Interaktív digitális tananyag
A tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át egy több mint 300.000 hallgató által használt platformon.
Folyamatos mentorálás
Visszajelzést kapsz az oktatótól a feltöltött projektjeidre, és bármikor kérdezhetsz írásban.
Kiscsoportos Discord közösség
Saját Discord csoport, ahol megoszthatod tapasztalataidat és partnereket találhatsz a gyakorláshoz.
Rugalmas időbeosztás
A tanfolyamot munka mellett is végezheted, saját időbeosztásod szerint.
Visszanézhető LIVE alkalmak
Az élő konzultációk visszanézhetők; kérdéseid előre is elküldheted.
Minőségbiztosított képzések
Képzéseink szakmai minőségbiztosítását az iparági vezető technológiai vállalatok és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi.
- Tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és LinkedIn profilodhoz csatolhatsz
- Bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket
- Segíti a szakmai előmeneteledet és karriered fejlődését
Jó társaságban leszel!
Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.
Tudtad?
A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!
Elvégzett képzés: Data Analyst alapok: SQL lekérdezésektől a Power BI adatvizualizálásig
„."
Hallgatói közösség
A több mint 9100 tagot számláló hallgatói közösségünket főként olyan, az iparágban vezető IT-cégek és szoftverfejlesztő cégek munkatársai alkotják, akik folyamatosan fejleszteni szeretnék meglévő készségeiket.
Légy Te is tagja közösségünknek!
Következő indulási dátumok
Más időpont érdekel?
Add meg az e-mail címed, és szólunk, ha új időpontot hirdetünk meg.
Fizetési lehetőségek
Többféle fizetési lehetőséget biztosítunk, hogy a legmegfelelőbb opciót válaszd.
Online fizetés bankkártyával
Az OTP SimplePay az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás — gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.
Kamatmentes részletfizetés
Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.
Fizetés banki átutalással, egy összegben
Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma — írj nekünk, és ebben is segítünk.
Készen állsz a jelentkezésre?
Jelentkezz most, és kezdd el a fejlődést!
Gyakran Ismételt Kérdések
Milyen formában zajlik a képzés?
A képzés mentorált online képzés, ahol saját időbeosztásod szerint tanulhatsz heti 8-12 órás terheléssel, rendszeres élő konzultációs alkalmakkal.
Szükséges-e valamilyen szoftver?
Igen, SQL Server, Microsoft Excel (PowerPivot bővítménnyel), Power BI Desktop és Power Query szükséges, ezek közül a Power BI Desktop ingyenesen letölthető.
Lehet-e részletfizetéssel fizetni?
Igen, kamatmentes részletfizetési lehetőség áll rendelkezésre.
Van-e pénzvisszafizetési garancia?
Igen, a képzés indulásától számított 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
Kaphatok tanúsítványt?
Igen, sikeres vizsga esetén névre szóló, LinkedIn-profilba beágyazható tanúsítványt szerzel.
Lehet-e az anyagot később behozni?
Igen, az interaktív digitális tananyagot saját időbeosztásban dolgozhatod fel, és egy évig korlátlanul visszanézheted.