Power Query w Excelu – zaawansowane metody analizy danych z wykorzystaniem funkcji języka M

Power Query w Excelu – zaawansowane metody analizy danych z wykorzystaniem funkcji języka M

Online (zdalnie)
2 dni, 16 hours
Wsparcie po szkoleniu (12 miesięcy)
Kurs z certyfikatem
... English

Najbliższe terminy

Brak zaplanowanych terminów

...
+23% VAT
+23% VAT +23% VAT Cena ofertowa
990 zł
  • ...

    Język

    English
  • ...

    Czas trwania

    00h 00m
  • Poziom

    Początkujący
  • ...

    Certyfikat

    tak
    Udostępnij :
Okładka kursu
Szkolenie Power Query w Excelu – zaawansowane metody analizy danych z wykorzystaniem funkcji języka M to intensywny program dla osób, które znają już podstawy Power Query i chcą rozwinąć swoje kompetencje w obszarze zaawansowanego przetwarzania danych. Uczestnicy uczą się wykorzystywać język M do tworzenia własnych funkcji, dynamicznego pobierania danych oraz optymalizacji zapytań, co pozwala znacząco zwiększyć efektywność pracy z dużymi i złożonymi zbiorami informacji. Omawiamy zaawansowane techniki ETL – od definiowania dynamicznych źródeł i parametrów, przez operacje na listach i tabelach, aż po buforowanie danych i optymalizację wydajności zapytań. Pokazujemy, jak budować własne funkcje w języku M, które automatyzują powtarzalne zadania i pozwalają w pełni kontrolować proces analizy danych. Szkolenie ma charakter praktyczny – pracujemy na realistycznych scenariuszach biznesowych, obejmujących integrację danych z wielu źródeł, ich czyszczenie, konsolidację i przygotowanie do raportowania w Excelu. Dzięki temu uczestnicy zdobywają umiejętności, które przekładają się na lepsze raporty, sprawniejsze analizy i wyższą produktywność w codziennej pracy.
Korzyści ze szkolenia
  • biegłość w budowaniu własnych funkcji języka M automatyzujących powtarzalne zadania
  • stosowanie instrukcji warunkowych i logicznych dla elastycznych i precyzyjnych przekształceń danych
  • umiejętność dynamicznego pobierania danych z Excela, baz danych, stron internetowych i SharePoint
  • efektywne wykorzystanie parametrów do filtrowania i zmiany źródeł danych w czasie rzeczywistym
  • łączenie, scalanie i transformowanie danych z wielu źródeł w spójne modele analityczne
  • przyspieszenie pracy dzięki buforowaniu danych i optymalizacji zapytań w dużych zbiorach
  • swoboda pracy w zaawansowanym edytorze Power Query i kontrola nad kodem M
  • umiejętność tworzenia własnych funkcji dopasowanych do specyficznych potrzeb organizacji
  • lepsza wydajność analizy danych i eliminacja ręcznych, czasochłonnych operacji
  • zdolność budowy procesów ETL dostosowanych do specyfiki biznesu, zwiększających jakość i wiarygodność danych
Forma szkolenia

Szkolenie odbywa się online, w formule zdalnej i na żywo. Uczestnicy pracują na udostępnianych plikach i przykładach trenera, ćwicząc praktyczne zastosowania języka M.

Materiały szkoleniowe

Otrzymasz zestaw plików ćwiczeniowych, przykładowe zapytania i funkcje języka M oraz instrukcje krok po kroku do samodzielnego powtórzenia.

Program krok po kroku

Od dynamicznych źródeł danych i parametrów, przez zaawansowane transformacje i operacje na listach i tabelach, aż po tworzenie własnych funkcji i optymalizację zapytań.

Opieka poszkoleniowa

Po szkoleniu możesz korzystać z konsultacji eksperckich – wspólnie rozwiążemy problemy związane z Twoimi rzeczywistymi danymi.

Certyfikat ukończenia

Każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat PDF potwierdzający znajomość zaawansowanych technik Power Query i języka M.

Ćwiczenia praktyczne

Ćwiczenia oparte na realistycznych scenariuszach: konsolidacja danych z wielu źródeł, parametryzacja, optymalizacja i automatyzacja procesów ETL.

Szkolenie dostosowane do potrzeb

Program może być rozszerzony o przykłady i zapytania charakterystyczne dla Twojej branży i specyfiki danych, tak aby w pełni odpowiadał codziennym wyzwaniom organizacji.

  • Wprowadzenie do Power Query i Języka M
    • Eksploracja procesu ETL (Extract, Transform, Load) z użyciem Power Query.
    • Przegląd interfejsu Power Query i jego kluczowych funkcji.
    • Podstawy języka M: składnia, kluczowe słowa, struktura zapytań.
    • Konstrukcja funkcji języka M i metody ich wprowadzania.
  • Pobieranie danych źródłowych z wykorzystaniem funkcji języka M
    • Pobieranie danych z wielu plików Excela, z wielu folderów i stron internetowych
    • Pobieranie danych z baz danych z wykorzystaniem Funkcji
  • Użycie Dynamicznych Źródeł Danych
    • Dynamiczne Referencje do Arkuszy Excela
    • Dynamiczne Pobieranie Danych z Web API
    • Wykorzystanie Parametrów do zmiany źródła danych
    • Dynamiczne Łączenie z Bazami Danych
    • Dynamiczne Filtrowanie Danych
    • Dynamiczne pobieranie danych z SharePoint z zastosowaniem funkcji SiteURL, FullURL, Web.Contents
    • Użycie List.Generate dla Dynamicznych Sekwencji, Generowanie listy dat lub innych sekwencji danych, które dynamicznie zmieniają się w czasie
  • Zaawansowane Funkcje Języka M
    • Instrukcje warunkowe z użyciem if, then, else oraz wykorzystanie warunków logicznych and, or.
    • Funkcje przetwarzające tekst: Text.Start, Text.End, Text.Contains, Text.PadStart, Text.PadEnd.
    • Operacje na datach i czasie: Date.AddDays, Date.AddMonths, Date.DayOfWeek, Time.From.
    • Funkcje list i tabel: List.Sum, List.Average, Table.Group,
    • Zaawansowane techniki łączenia danych: Table.Join, Table.NestedJoin, Table.Combine
  • Zaawansowane Przekształcenia Danych
    • Konwersja danych: Text.From, Value.FromText, Number.FromText, Number.ToText, Number.From, Date.From.
    • Funkcje daty i czasu: List.Dates, Date.ToText, Date.Year, Date.QuarterOfYear, Date.Month, Date.WeekOfYear, DateTime.LocalNow, DateTime.Date.
    • Funkcje tekstowe: Text.Range, Text.Start, Text.End, Text.Replace, Text.StartsWith, Text.EndsWith, Text.Upper, Text.Lower, Text.Proper, Text.Trim.
    • Przekształcenia na listach: List.Combine, List.Transform, List.Repeat, List.RemoveRange, List.RemoveNulls, List.Max, List.Min, List.Accumulate()
    • Przekształcenia na tabelach: Table.FromList, Table.FromColumns, Table.ToList, Table.RowCount, Table.ColumnCount, Table.Column, Table.ColumnNames, Table.RemoveColumns.
  • Buforowanie Danych i Optymalizacja Zapytań
    • Wykorzystanie Table.Buffer i List.Buffer do buforowania danych w celu przyspieszenia przetwarzania zapytań.
    • Zastosowanie Table.SelectRows do efektywnego filtrowania danych oraz tworzenia zaawansowanych tabel kryteriów.
    • Funkcje usprawniające pobieranie danych Excel.Workbook, File.Contents, Web.Contents
    • Przekształcanie i korekta danych pobranych za pomocą Power Query.
  • Tworzenie parametrów
    • Stałych, Tabel wartości i Zapytania
    • Odwołania do parametrów
    • Wykorzystanie parametrów w funkcjach
  • Zaawansowany Edytor Power Query
    • Edycja poleceń za pomocą zaawansowanego edytora.
    • Optymalizacja przetwarzania zapytań przez edycję kroków i funkcji
    • Tworzenie funkcji zagnieżdżonych
    • Odwołania do innych zapytań i kroków
  • Tworzenie własnych funkcji
    • Konstrukcja własnych funkcji z użyciem podstawowych parametrów, wywoływanie funkcji.
    • Podstawowe wyrażenia: LET, IN, IF, umożliwiające konstrukcję własnych funkcji.
    • Przykłady tworzenia funkcji do operacji matematycznych, przekształceń tekstowych, usuwania pustych kolumn
    • Tworzenie własnych funkcji w celu zoptymalizowania pobierania i przekształceń na danych
    • Tworzenie funkcji zmieniającej ścieżkę dostępu do źródeł danych używanych w zapytaniach
    • Tworzenie kalendarzy przy użyciu funkcji
    • Praca z danymi pochodzącymi z plików tekstowych, plików xlsx i ze stron internetowych, programów typu SAP oraz z baz danych przy użyciu funkcji
    • Odwoływania do własnych funkcji z innych zapytań
  • Wsparcie AI
    • Podpowiedzi formuł, wyjaśnianie błędów i propozycje optymalizacji obliczeń.
    • Szybkie podsumowania danych oraz szkice opisów do raportów i wykresów.

Wprowadzenie: AI w realiach biznesowych

  • Czym jest sztuczna inteligencja i jak ją wykorzystują firmy
  • Przegląd narzędzi: ChatGPT, Copilot, DeepSeek, Claude, Gemini
  • Różnice między narzędziami – kiedy używać którego
  • Przykłady z firm: automatyzacja, komunikacja, analityka, obsługa klienta, tworzenie treści

Prompt Engineering – praktyczna sztuka pracy z AI

  • Fundament efektywnego wykorzystania narzędzi AI
  • Co to jest prompt i dlaczego ma znaczenie
  • Jak myśli AI – mechanika generowania odpowiedzi
  • Czym różni się zły prompt od dobrego
  • Jak pisać tak, by AI rozumiała intencję
  • Typy promptów
    • Polecenia (instruction prompts)
    • Rozmowy (conversational prompts)
    • Przykłady (few-shot)
    • Role-based (np. "jesteś HR-owcem", "jesteś analitykiem")
    • Krok po kroku (chain-of-thought prompting)
    • Refleksyjne promptowanie („sprawdź swoją odpowiedź i ulepsz”)
  • Zasady skutecznego promptowania
    • Kontekst → Intencja → Format → Styl
    • Promptowanie przez strukturę (nagłówki, listy, tabele)
    • Korzystanie z danych: jak podawać AI informacje z dokumentów, e-maili, Excela

Tworzenie grafik i filmów z pomocą AI

  • Grafika
    • Generowanie obrazów (DALL·E, Adobe Firefly, Canva AI)
    • Stylizacja grafik: promptowanie stylu, koloru, kompozycji
    • Tworzenie ikon, ilustracji, zdjęć, wizualizacji
  • Video
    • Generowanie filmów z tekstu lub obrazu (Gemini, Copilot, Qwen AI)

Warsztat: ćwiczenia z promptowaniem i tworzeniem treści

  • Tworzenie promptów do zadań biurowych (HR, sprzedaż, administracja, zarząd)
  • Poprawianie promptów i analiza efektów
  • Tworzenie własnego zestawu „ulubionych promptów”
  • Tworzenie własnej grafiki/filmu na potrzeby firmowe
  • Promptowanie wizualne – jak formułować polecenia dla obrazu i wideo

AI w praktyce biurowej – praca z narzędziami

  • Tworzenie dokumentów z pomocą AI
    • Automatyzacja raportów, ofert, analiz, notatek ze spotkań
    • Praca z Wordem i Copilotem
    • Tworzenie tekstów marketingowych, ofert, maili, komunikatów
  • Analiza i przetwarzanie informacji
    • Podsumowanie dokumentów
    • Tworzenie checklist, harmonogramów, zadań
    • Przekształcanie pomysłów w plan działania (prompt → struktura → zadania)
  • Komunikacja, sprzedaż i obsługa klienta
    • Pisanie e-maili, follow-upów, generowanie treści do social mediów
    • Tworzenie FAQ, chatbotów, analiza danych klientów

Odpowiedzialne i bezpieczne korzystanie z AI

  • Ograniczenia i błędy modeli AI – jak je rozpoznać
  • Poufność, RODO i odpowiedzialność za treści
  • Dobre praktyki wdrażania AI w firmie
  • Rozwijanie kompetencji AI w zespole

Tworzenie własnego asystenta AI

  • Wybór narzędzia: ChatGPT (własne GPT), Copilot Studio, Claude Tools, Gemini
  • Projektowanie asystenta
    • Określenie roli i zastosowania (np. analiza danych, obsługa zapytań)
    • Nadanie nazwy, ikony, stylu komunikacji
    • Tworzenie instrukcji systemowej (ton wypowiedzi, zachowanie)
    • (Opcjonalnie) dodanie źródeł wiedzy lub plików
    • Testowanie i udoskonalanie odpowiedzi
  • Warsztat: zaprojektowanie i uruchomienie własnego asystenta AI

Najbliższe terminy

Brak zaplanowanych terminów

...
+23% VAT
+23% VAT +23% VAT Cena ofertowa
990 zł
  • ...

    Język

    English
  • ...

    Czas trwania

    00h 00m
  • Poziom

    Początkujący
  • ...

    Certyfikat

    tak
    Udostępnij :