Аналітичний огляд курсу
Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.
Курс зосереджується на практичному використанні Microsoft Excel, Power Query та Power BI для аналізу даних, побудови моделей і дашбордів. Програма послідовно охоплює пошук і фільтрацію, роботу з формулами та текстом, кастомізацію таблиць, підготовку й очищення даних у Power Query, а також візуалізацію та публікацію звітів у Power BI.
Лектор: Богдан Дуда — Senior BI Analyst (Fortune 500), PhD з економіки, 18+ років в аналітиці; досвід у побудові управлінського обліку, автоматизації планування запасів, впровадженні рішень для корпоративної звітності та державної статистики.
Кому підходить і кому не підходить курс з Excel та Power BI для аналізу даних
Кому підходить
- Фахівцям, що працюють з таблицями в Microsoft Excel і прагнуть систематизувати аналіз даних.
- Аналітикам та менеджерам, яким потрібні дашборди в Power BI для прийняття рішень на основі даних.
- Фінансистам, операційним і продуктовим командам для підготовки та чистки даних у Power Query.
- Тим, хто мігрує з ручних звітів до повторюваних ETL-процесів і моделей даних.
Кому не підходить
- Користувачам, яким потрібне програмування на Python/R замість інструментів Microsoft.
- Тим, хто шукає тільки базову роботу з таблицями без побудови моделей і візуалізацій.
- Кейсам, де потрібні суто хмарні BI-рішення без екосистеми Power BI.
Проблеми аналізу даних → робочі результати в Excel і Power BI
- Нерозбірні таблиці → структуровані діапазони, формули, перевірка даних та узгоджені формати.
- Розрізнені джерела → конектори та трансформації в Power Query, уніфікація даних.
- Ручні помилки → відтворювані кроки очищення та агрегування, документовані запити.
- Короткочасні звіти → моделі даних і дашборди Power BI з фільтрами, мірами та візуалізаціями.
Порівняння з альтернативами для аналізу даних
Excel + Power Query + Power BI
Поєднання табличного аналізу, ETL і інтерактивної візуалізації в єдиній екосистемі Microsoft.
Google Sheets
Зручно для спільної роботи й невеликих наборів; обмеження в моделях та масштабуванні візуалізацій.
Tableau
Сильна візуалізація; підготовка даних часто потребує окремих інструментів або Tableau Prep.
Python/R
Гнучкість і автоматизація через код; вища вартість входу та потреба у підтримці скриптів.
SQL
Надійна робота з базами; для звітів та дашбордів зазвичай комбінується з BI-інструментами.
Навчальні результати курсу з Excel та Power BI
Excel
- Пошук, фільтри, масиви, робота з текстом і датами, зведені таблиці.
- Перевірка даних, форматування, функції для узгодження та очищення.
Power Query
- Підключення до файлів і сервісів, злиття й додавання, трансформації, типи даних.
- Побудова відтворюваних ETL-кроків і запобігання типових помилок.
Power BI
- Модель даних, міри та обчислення, вибір візуалізацій, фільтри та взаємодія.
- Підготовка звітів і дашбордів, публікація в Power BI Service.
Методологія аналізу даних
- Формулювання запитань, побудова гіпотез, перевірка показників і прозора інтерпретація.
.png)
