Part 1: Introduction to Data Analysis

במודול הזה נעשה סקירה רחבה על תחום ניתוח נתונים ונקנה ידע במושגים מקצועיים שמהווים בסיס להבנת התחום.

Part 2: Basic SQL Language

מטרת המודול להעניק ידע במושגים בסיסיים במסדי הנתונים ובעיקר ידע פרקטי ושימושי בשפת SQL לצורך תחקור בסיס הנתונים הארגוני.

· Introducing SQL server Management Studio

· Querying Data Using SQL Language

o Basic Concepts of Databases

o SQL Server Data Types

o Retrieving Data: SELECT Statement

o Filtering Data: WHERE, Logical Operators and Expressions

o Organizing Retrieved Data: ORDER BY, GROUP BY, TOP

o Using System Supplied Scalar Functions

o Multiple Table Access: JOINs

o Using Simple Sub-Queries

o Updating Data Using DML Statements: UPDATE, INSERT, DELETE

· RDBMS Modelling Basics: Relations and Normalizations

· SQL Server Data Types

Part 3: Advanced SQL

מטרת המודול הינה להעלות את רמת הידע בשפת SQL לצורך כתיבת שאילתות מורכבות יותר וכן עיבוד הנתונים באמצעות פונקציות אנליטיות.

· Data Modeling Basics

· Basic and Advanced Analytic Functions

· Code Objects: Views

· Comprehensive Business Uses Cases

Part 4: Excel Basic and Advanced

מודול זה מיועד ליישור קו ברמת הידע באקסל ככלי תחקור בסיסי. בנוסף במהלך המודול נלמד גם לעבוד עם שלושה כלים של אקסל לניתוח נתונים.

· יישור קו לתכני האקסל רמת ביניים

o קיבוע מלא של תא בתוך נוסחה, קיבוע חלקי, מתן שמות לטווחים

o עבדה עם טבלאות דינמיות, יתרונות וחסרונות

o עבודה עם טקסטים, חיבור ופיצול טקסטים, פונקציות טקסט

o פונקציות תאריכים

o סיכומי ביניים SUBTOTALS

o חלוקה לרמות

· נוסחאות תנאי

o IF, AND, OR

o  COUNTIFS, SUMIFS, AVERAGEIFS,  IFS

o עיצוב מותנה בעזרת נוסחאות לוגיות

· נוסחאות חיפוש מידע

o VLOOKUP , HLOOKUP

o INDEX MATCH

o נוסחאות עזר בתוך פונקציות לחיפוש מידע: TRIM,CLEAN,CONCATENATE, COLUMN ROW, IFERROR

o שימוש מעשי בנוסחאות אלו לצורך בניית טפסים: אימות נתונים, יצירת רשימות נפתחות

· טבלאות ציר

o בניית טבלת ציר, מיונים, יצירת פונקציות אוטומטיות, יצירת שדות מחושבים

o עיצוב הדוח, PivotChart, יצירת לוח מחוונים DashBoard מהנתונים

· WHAT IF ANALSYS

o חתירה למטרה

o מנהל התרחישים

o טבלת נתונים ("טבלת ניתוח רגישות")

· הגנה על הגיליון האלקטרוני

o הגנת גיליון מלאה וחלקית, הגנה על חוברת העבודה

· אוטומציה באקסל, מבוא למאקרו

o הקלטת מאקרו עם העכבר, הקצאת כפתור להפעלתו

· Power Pivot כולל פונקציות DAX  (בסביבת אקסל)

o יישור קו בנושאי Pivot Table, אפשריות תצוגה, נוסחאות, קיבוצים, פריסות, גרפים

o BI – לחקר נתונים באקסל – מהו BI, מהו מודל נתונים, ההבדלים בין ה- Power Pivot ל- Pivot

o העברת טבלאות אקסל ל- Power Pivot ויבוא נתונים ל- Power Pivot ממסדי נתונים שונים

o ניהול המודל, קשרי גומלין, היררכיות, הגדרת "כלי לקוח", יצירת טבלת ציר רב מימדית

o יצירתDashBoards אקסלי

o פונקציות DAX: Data Analysis Expressions- מסוגים שונים לניתוח הנתונים

· QUERY (בסביבת אקסל)

o השימוש ב Query לצורך הבאת נתונים וסידורם

o שיפור הנתונים, התאמתם לצרכינו, חיבור טבלאות זו לזו, מיזוג, משיכת נתונים מתיקיות, יצירת היררכיות,

o הבאת נתונים מספריות ויצירת אוטומציה לקבצי אקסל, טקסט, CSV  וכד'

o כמות הזמן שנקדיש לכל נושא, תלויה בסוג הקורס וברצון המשתתפים

o בסוף יהיה תרגיל מסכם בעיקר על  Pivotוכלי ה -BI באקסל

Part 5: Power BI

במודול זה נלמד את המרכיבים השונים של Power BI  ו-Excel BI  והקשר ביניהם, נלמד למשוך נתונים ממקורות שונים ומגוונים באמצעותPowerQuery , להקים מבנה נתונים בעזרת PowerPivot ולהציג למשתמש הקצה דוחות אינטראקטיביים בעזרת PowerView ו- Power BI.  בסיום המודול התלמידים ידעו לעשות:

· ייבוא נתונים ממגוון מקורות, עריכתם באמצעות טכניקות בסיסיות ומתקדמות, ואוטומציה לתהליך - תהליך ETL – Extract, Transform and Load

· הקמת מודל נתונים – Data Model, וקשרים בין טבלאות

· כתיבת מדדים ב-DAX – המנוע החישובי של Power BI

· ייצור דוחות ו- Dashboards מקצועיים וברמה גבוהה

· לעבוד עם Power BI Service לטובת שיתוף המודל, הפעלת רענון אוטומטי

נושאי המודול:

מבוא

· Self Service BI

· מבנה וארכיטקטורה של הכלי

· תהליך הפיתוח עם הכלי (הבנת ה- FLOW)

ייבוא נתונים ועריכתם באמצעות Power BI Query Editor - ETL

· הכרות עם Power BI Query Editor

· Extract - יבוא נתונים ממקורות שונים

o קבצים (אקסל, טקסט)

o SQL Server

o קבצי אקסל ו- CSV

o תיקיות

· Transform - עריכת הנתונים ואוטומציה לתהליך

· יצירת מימד תאריכים (יאפשר חיתוך והצגת המידע לפי יום בשבוע, חודש, רבעון, שנה)

· פיתוח אוטומציה לעריכת נתונים

o חיבור בין טבלאות

o יצירת עמודות מחושבות

o סינון נתונים

o פיצול וחיבור עמודות

o טיוב נתונים

· הכרות עם שפת "M"

מידול - Modelingויצירת מדדים אשר יאפשרו בהמשך חקר נתונים אינטרקטיביים

· כללים ביצירת מודל נתונים

· מתודולוגיות בפיתוח מודל נתונים

· הכרות עם Star Schema  ו- Snowflake Schema

· התווית קשרים בין טבלאות

מדדים

· סקירה ואפיון של מדדים ו- KPI’s

· הכרות עם שפת DAX והשפעת מודל הנתונים על כתיבת המדדים

· פיתוח מדדים בשפת DAX

· פיתוח מדדים מבוססי זמן להשוואה בין תקופות ונתונים מצטברים

דוחות

· עיצוב ופיתוח של דוחות

· טיפים ושיטות עבודה לעיצוב דוחות

· שימוש בפילטרים וויזאליזציות שונות

· הוספת ויזאוליזציות ומניפות צבעים מחנות מיקרוסופט

· שימוש ב- Bookmarks, tooltips ו- Drillthrough

· שימוש בכפתורים

· עיצוב מותאם למובייל

Power BI Service – סביבת הענן של Power BI

· הכרות סביבת הענן של Power BI

·

Part 6: Python Basics for Data Analysis

במודול הזהנלמד לתכנת ב-Python, השפה המובילה כיום לתחקור הנתונים. נרכוש כלים  בסיסיים לעבודה עם נתונים ממקורות שונים ולהצגתם. המודול כולל גם תכנות בסיסי.

· Fundamentals

o Intro

o The working environment

· Data types

o Numbers

o Strings

· Collections

o Lists

o Dictionaries

· Control flow

o if…else

o for…in

· Text files

· The standard library

o import

o datetime

· The pandaslibrary

o Series and Index

o DataFrame

o GroupBy

o Visualizations

Part 7: Project

הפרויקט מאפשר לבוגרי ההכשרה המקצועית, לבצע אינטגרציה בין התכנים השונים שנלמדו במסלול עד כה, ולצבור ניסיון מעשי המקנה דרכי עבודה נכונות, כדי לבנות את דרככם כעובדים בתחום.