Data Analyst Akademije
Data Analyst Akademija namijenjena je svima koji su zaduženi za brzu pripremu i vizualizaciju raznih analiza i izvještaja poput analiza profitabilnosti, strukture prihoda i rashoda, analize plaća, prodajnih rezultata, produktivnosti, ponašanja kupaca, ključnih pokazatelja uspješnosti i sl.
Edukacija se temelji na službenim Microsoftovim nastavnim materijalima, a oslanjamo se na skladišta podataka bazirana na Microsoft SQL Serveru, alat Microsoft Power BI i Excel kao pomoćni alat pri analizi i vizualizaciji podataka. Svaki dan susrećemo se i suočavamo sa sve većom količinom podataka.
Bez obzira generiraju li se podaci kao posljedica poslovnih procesa ili izvan poslovnih sustava, potreba za sve naprednijim načinima analize i vizualizacije podataka sve je očitija. Podatkovni analitičar (engl. Data Analyst) fokusiran je na dohvaćanje i pripremu podataka u cilju njihove analize i pronalaženja dubljih zaključaka važnih za poslovanje i organizaciju.
Mentorirano Prijavi se | Mentorirano+ Prijavi se | Classroom Prijavi se | |
---|---|---|---|
FORMAT NASTAVE
| Q&A sesije (jedanput tjedno u trajanju od 90 minuta) | Online nastava u živo (dva do tri puta tjedno u trajanju od 90 minuta) | Nastava u učionici u klasičnom obliku(jedan do dva puta mjesečno po 3, 5 ili 6 dana od 08:00 ili 09:00 do 16:00 ili 17:00 sati) |
Službeni Microsoft nastavni materijal (DA100, 20767, 20768, 20779, 55232) | ![]() | ![]() | ![]() |
Službeni Microsoft certifikacijski ispit DA-100 | ![]() | ![]() | ![]() |
Probni ispit MeasureUp Practice Test DA-100 | ![]() | ![]() | ![]() |
Početna radionica za orijentaciju | ![]() | ![]() | ![]() |
Pristup video materijalima na hrvatskom jeziku koji prate službeni nastavni materijal u trajanju od 180 dana | ![]() | ![]() | ![]() |
Pristup službenim praktičnim vježbama (labovima) u trajanju od 180 dana | ![]() | ![]() | (pristup labovima samo tijekom održavanja nastave) |
Cijena | 12487,50kn | 16237,50 kn | 21862,50 kn |
Što ćete naučiti
- Identificirati neovisne i ovisne varijable i razine mjerenja u njihovim vlastitim analitičkim scenarijima.
- Utvrdite zanimljive varijable u tablicama relacijskih baza podataka.
- Odabrati razinu agregacije podataka i dizajn skupa podataka koji odgovaraju planiranoj analizi i alatu.
- Koristite TSQL SELECT upite za izradu skupova podataka za analizu u alatima kao što su PowerBI, SQL Server Reporting Services, Excel, R, SAS, SPSS i drugi.
- Istražiti i proširiti klasičnu Excel dashboard.
- Urediti i uvesti .CSV datoteku.
- Povezati se s izvorima podataka i optimizirati podatkovne modele.
- Modelirati podatke u cilju boljih performansi i skalabilnosti.
- Dizajnirati i kreirati izvještaje za analizu podataka.
- Upravljati izvještajima i dijeliti ih.
- Kreirati izvještaje u alatu Power BI.
- Opisati komponente, arhitekturu i prirodu BI rješenja.
- Stvoriti višedimenzionalnu bazu podataka pomoću Analysis Services.
- Implementirati dimenzije u kocku (engl. Implement dimensions in a cube).
- Implementirati logični dizajn DWH.
Kome je namijenjeno
- Akademija je namijenjena podatkovnim analitičarima, BI profesionalcima i sličnim stručnjacima te onima koji to žele postati. Moderno poslovanje nezamislivo je bez kvalitetnih poslovnih analitičara i stoga je ova edukacija namijenjena svima koji svojim znanjem žele unaprijediti poslovanje te osigurati aktualnost na tržištu rada.
Preduvjeti
- Osnovno poznavanje operacijskog sustava Windows i njegovih temeljnih funkcionalnosti uključujući navigaciju datotečnim sustavom.
- Znanja o analizi podataka i BI scenarijima kao npr. razumijevanje potrebe uspostave BI izvještavanja u cilju unapređenja poslovanja.
- Osnovno razumijevanje sustava kao što je SQL Server.
- Znanje o i iskustvo u radu s relacijskim bazama podataka.
- Napredno poznavanje aplikacije Excel uključujući formule, grafikone, filtriranje, sortiranje i podzbrojeve.
- Osnovno znanje o analitici podataka.
- Iskustvo u korištenju Transact-SQL-a.
- Osnovno poznavanje DWH topologije kao npr. star i snowflake
- Poželjna je svijest o ključnim poslovnim prioritetima poput prihoda, profitabilnosti i financijskog računovodstva.
Nastavni plan
-
Pregledaj
- MOC 55232: Writing Analytical Queries for Business Intelligence
- Module 1: Introduction to TSQL for Business Intelligence
- Module 2: Turning Table Columns into Variables SELECT List Expressions, WHERE, and ORDER BY
- Module 3: Combining Columns from Multiple Tables into a Single Dataset The JOIN Operators
- Module 4: Creating an Appropriate Aggregation Level Using GROUP BY
- Module 5: Subqueries, Derived Tables and Common Table Expressions
- Module 6: Encapsulating Data Retrieval Logic
- Module 7: Getting Your Dataset to the Client
- MOC 20779: Analyzing Data with Excel
- Module 1: Data Analysis in Excel
- Module 2: The Excel Data Model
- Module 3: Importing Data from Files
- Module 4: Importing Data from Databases
- Module 5: Importing Data from Excel Reports
- Module 6: Creating and Formatting Measures
- Module 7: Visualizing Data in Excel
- Module 8: Using Excel with Power BI
- MOC DA-100: Analyzing Data with Power BI
- Module 1: Get Started with Microsoft Data Analytics
- Module 2: Prepare Data in Power BI
- Module 3: Clean, Transform, and Load Data in Power BI
- Module 4: Design a Data Model in Power BI
- Module 5: Create Measures using DAX in Power BI
- Module 6: Optimize Model Performance
- Module 7: Create Reports
- Module 8: Create Dashboards
- Module 9: Create Paginated Reports in Power BI
- Module 10: Perform Advanced Analytics
- Module 11: Create and Manage Workspaces
- Module 12: Manage Datasets in Power BI
- Module 13: Row-level security
- MOC 20768: Developing SQL Data Models
- Module 1: Introduction to Business Intelligence and Data Modeling
- Module 2: Creating Multidimensional Databases
- Module 3: Working with Cubes and Dimensions
- Module 4: Working with Measures and Measure Groups
- Module 5: Introduction to MDX
- Module 6: Customizing Cube Functionality
- Module 7: Implementing a Tabular Data Model by Using Analysis Services
- Module 8: Introduction to Data Analysis Expression (DAX)
- Module 9: Performing Predictive Analysis with Data Mining
- MOC 20767: Implementing a Data Warehouse using SQL
- Module 1: Introduction to Data Warehousing
- Module 2: Planning Data Warehouse Infrastructure
- Module 3: Designing and Implementing a Data Warehouse
- Module 4: Columnstore Indexes
- Module 5: Implementing an Azure SQL Data Warehouse
- Module 6: Creating an ETL Solution
- Module 7: Implementing Control Flow in an SSIS Package
- Module 8: Debugging and Troubleshooting SSIS Packages
- Module 9: Implementing a Data Extraction Solution
- Module 10: Enforcing Data Quality
- Module 11: Using Master Data Services
- Module 12: Extending SQL Server Integration Services (SSIS)
- Module 13: Deploying and Configuring SSIS Packages
- Module 14: Consuming Data in a Data Warehouse
- Exam DA-100: Analyzing Data with Power BI
- MOC 55232: Writing Analytical Queries for Business Intelligence
Za koji certifikat te priprema?
- Microsoft Certified: Data Analyst Associate