"Mācības bija vērtīgas, ieguvu pavisam jaunas prasmes Power BI pielietošanā, papildināju zināšanas Excel, kā arī ieguvu idejas, kā aplūkot datus un tos analizēt".
Jekaterina
"Mācības bija ļoti noderīgas. Jau tagad darbā izmantoju Power BI funkcionalitāti, sāku vairāk veikt datu analīzi un to vizualizāciju."
Aurika
"Lielisks pasniedzēju kolektīvs, ar padziļinātām zināšanām un prasmi auditoriju apmācīt, kā arī radīt iteresi. Nodarbības bija noderīgas un interesantas."
Pēteris
Datu analīze ar Microsoft Excel un Power BI
Kursa mērķis
Sniegt zināšanas un prasmes veikt datu analīzi un vizualizāciju ar Microsoft Excel un Power BI tehnoloģijām, ieskaitot tādus rīkus un metodes kā Power Pivot, Power Query, Data Analysis Expressions (DAX), kā arī prognozēšanu un formulu auditēšanu.
Mērķauditorija
Ikviens, kurš apkopo un analīzē datus, kā arī sadarbojas ar citiem, aprakstot un prezentējot datus: vadītāji, analītiķi, finanšu speciālisti.
Kursa mērķis
Sniegt zināšanas un prasmes veikt datu analīzi un vizualizāciju ar Microsoft Excel un Power BI tehnoloģijām, ieskaitot tādus rīkus un metodes kā Power Pivot, Power Query, Data Analysis Expressions (DAX), kā arī prognozēšanu un formulu auditēšanu.
Mērķauditorija
Ikviens, kurš apkopo un analīzē datus, kā arī sadarbojas ar citiem, aprakstot un prezentējot datus: vadītāji, analītiķi, finanšu speciālisti.
Tehnoloģijas
Microsoft Excel (Power Pivot), Pyquery, DAX Studio, Microsoft Power BI
MĀCĪBU NORISE
20% teorija un 80% prakse
Mācības notiek tiešsaistē. Mācības notiek 2 reizes nedēļā pa 4 mācību stundām 6 nedēļu garumā. Mācību laikā dalībnieki apgūst teoriju, ko nostiprina ar praktiskajiem uzdevumiem un grupu projektu.
Projektos balstīta mācīšanās nozīmē darbu grupās, kad mācību dalībnieki izstrādā projektu, kas ir balstīts uz reālu darba situāciju, praktiski pielietojot nodarbībās apgūtās prasmes un zināšanas.
e-CF 4.0
D.7. Data Science and Analytics L1
Caurviju kompetences
Komunikācija
Pašattīstība
Darbs komandā
Iniciatīva
DIGCOMP 2.2.
Datu zinātne, datu analīze un datu vizualizācija, 6.līmenis
E-kompetences un caurviju kompetences
E-kompetences un caurviju kompetences
e-CF 4.0
D.7. Data Science and Analytics L1
Caurviju kompetences
Komunikācija
Pašattīstība
Darbs komandā
Iniciatīva
DIGCOMP 2.2.
Datu zinātne, datu analīze un datu vizualizācija, 6.līmenis
Priekšzināšanas
Pamatprasmes darbā ar Microsoft Excel.
Sertifikācija
Šajā programmā sertifikācija nav iekļauta.
Kursa tēmas
1. Datu avotu izvēle un to pievienošana analīzes videi
2. Datu relāciju konfigurēšana un vadība
3. Datu tīrīšana, izmantojot Power BI vaicājumu redaktoru
4. Microsoft Excel analītiskās metodes un paņēmieni
5. Datu lietošanas scenāriji
6. Microsoft Excel datu vizualizācijas metodes
7. Statistiskā analīze datu trendu noteikšanai
8. Datu modelēšana
9. Datu kārtošana, veidojot datu hierarhijas
10. Datu plūsmu veidošana un to automatizācija
11. Data Analysis Expressions (DAX) formulu veidošana
12. Datu vizualizēšana
13. Vadības paneļu veidošana ar interaktīvu vizualizāciju
14. Vadības paneļu kopīgošana un publicēšana
15. Sadarbība ar kolēģiem, partneriem un klientiem datu apstrādes, analīzes un prezentēšanas procesos
Mācīšanās rezultāti
Pēc veiksmīgas izglītības programmas apgūšanas dalībnieks būs spējīgs:
1. Lasīt, rakstīt un komunicēt datus kontekstā
2. Pielietot dažādus datu avotus un to importēšanas metodes
3. Iegūt datus no dažādiem avotiem un tīrīt tos, izmantojot Power BI vaicājumu redaktoru
4. Pielietot Microsoft Excel analītiskās metodes un paņēmienus
5. Veidot datu lietošanas scenāriju, lietojumu un iegūto rezultātu aprakstus
6. Pielietot kritisko domāšanu, aplūkojot datus, kas izmantoti analīzei
7. Pielietot Microsoft Excel datu vizualizācijas paņēmienus
8. Veikt statistisko analīzi, lai izprastu datu trendus
9. veidot datu modeļus un aprakstīt tos
10. Veidot datu apstrādes plūsmas
11. Veidot Data Analysis Expressions (DAX) formulas, lai vienkāršotu darbu ar datiem
12. Veidot datu hierarhijas, kārtojot datus
13. Pielietot datu vizualizāciju, izmantojot dažādus datu vizualizācijas stilus un uzlabotas digitālās stāstīšanas metodes
14. Veidot informācijas paneļus un interaktīvu vizualizāciju
15. Kopīgot un publicēt informācijas paneļus
16. Veidot sadarbību ar kolēģiem, partneriem un klientiem datu apstrādes, analīzes un prezentēšanas procesos
"Mācības bija vērtīgas, ieguvu pavisam jaunas prasmes Power BI pielietošanā, papildināju zināšanas Excel, kā arī ieguvu idejas, kā aplūkot datus un tos analizēt".
Jekaterina
"Mācības bija ļoti noderīgas. Jau tagad darbā izmantoju Power BI funkcionalitāti, sāku vairāk veikt datu analīzi un to vizualizāciju."
Aurika
"Lielisks pasniedzēju kolektīvs, ar padziļinātām zināšanām un prasmi auditoriju apmācīt, kā arī radīt iteresi. Nodarbības bija noderīgas un interesantas."
Pēteris