ISHODI UČENJA

Po završenoj obuci polaznik će:

Modul 1. Uvod i osnove baze podataka u Azure Data Studio

Uvod u Azure Data Studio, instalacija i postavka okruženja

• Razumeti osnovne funkcionalnosti Azure Data Studio i njegovu ulogu u radu sa bazama podataka.
• Demonstrirati proces instalacije i konfiguracije Azure Data Studio okruženja.
• Identifikovati ključne elemente korisničkog interfejsa Azure Data Studio i njihovu upotrebu.

Kreiranje baze podataka i šeme za podatke iz digitalnog marketinga

• Razlikovati osnovne komponente baze podataka, uključujući šeme, tabele i relacije.
• Primeniti SQL naredbe za kreiranje baze podataka specifične za potrebe digitalnog marketinga.
• Dizajnirati šemu baze podataka koja reflektuje podatke iz digitalnog marketinga, uz definisanje primarnih i spoljnih ključeva.

Uvod u SQL, osnovne naredbe (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)

• Razumeti osnovne koncepte SQL jezika i njegovu primenu u manipulaciji podacima.
• Izvršiti osnovne SQL operacije kao što su selekcija podataka (SELECT), umetanje (INSERT), ažuriranje (UPDATE) i brisanje (DELETE).
• Kreirati upite za ekstrakciju i manipulaciju podacima u jednostavnim tabelama.

Napredne SQL funkcije (agregacije, grupe, CASE, COALESCE)

• Analizirati podatke pomoću agregatnih funkcija kao što su SUM, AVG, MAX, MIN i COUNT.
• Koristiti grupne funkcije (GROUP BY) za kategorizaciju podataka prema specifičnim kriterijumima.
• Primeniti CASE i COALESCE funkcije za kreiranje složenih logičkih izraza i rukovanje nedostajućim vrednostima.

Korišćenje window functions i klauzula (OVER, PARTITION BY)

• Razlikovati ulogu window funkcija u odnosu na standardne agregatne funkcije.
• Primeniti klauzule OVER i PARTITION BY za analizu podataka unutar definisanih okvira (window).
• Kreirati dinamičke analitičke izračune kao što su rangiranje (RANK), kumulativni zbir (CUMULATIVE SUM) i proseci po grupama.

Transformacija podataka i pravljenje flat modela za Power BI

• Razumeti koncept transformacije podataka i njegovu primenu u kontekstu Power BI modela.
• Primeniti SQL i ETL alate za kreiranje flat modela koji agregiraju i transformišu podatke iz različitih izvora.
• Optimizovati strukturu flat modela za poboljšanje performansi vizualizacije i analize u Power BI-u.

Modul 2. Konekcija Power BI sa bazom podataka i Power Query

Uvod u Power BI, instalacija i povezivanje sa bazom podataka

• Razumeti osnovne funkcionalnosti Power BI-a i njegovu primenu u analizi podataka.
• Demonstrirati proces instalacije Power BI Desktop-a i konfiguracije okruženja.
• Primeniti metode povezivanja Power BI-a sa različitim izvorima podataka, uključujući baze podataka.
• Identifikovati izazove prilikom povezivanja sa bazom podataka i rešiti ih koristeći Power BI opcije.

Uvoz podataka i osnove Power Query-a

• Razumeti osnovne koncepte Power Query-a i njegovu ulogu u transformaciji podataka.
• Izvršiti uvoz podataka iz različitih izvora koristeći Power Query.
• Navigovati kroz Power Query interfejs i identifikovati ključne alate za transformaciju podataka.
• Analizirati osnovne opcije za prikaz, pregled i organizaciju uvezenih podataka.

Transformacija podataka u Power Query-u (čišćenje, dodavanje kolona)

• Koristiti osnovne opcije za čišćenje podataka, uključujući uklanjanje duplikata i praznih vrednosti.
• Dodati nove kolone koristeći prilagođene formule i funkcije Power Query-a.
• Kombinovati i strukturirati podatke iz više izvora u skladu sa zahtevima analize.

Napredne transformacije u Power Query-u (merge, group by)

• Primeniti napredne opcije transformacije, uključujući spajanje tabela (merge) i grupisanje podataka (group by).
• Kreirati konsolidovane tabele pomoću kombinacije podataka iz različitih izvora.
• Optimizovati transformacije za rad sa velikim skupovima podataka.

Optimizacija modela podataka za analizu

• Razumeti principe optimizacije modela podataka za poboljšanje performansi u Power BI-u.
• Identifikovati i eliminisati suvišne podatke radi smanjenja kompleksnosti modela.
• Kreirati modele podataka koji omogućavaju brzo generisanje vizualizacija i izveštaja.

Postavljanje relacija između tabela u Power BI-u

• Razumeti važnost relacija između tabela u Power BI modelima.
• Primeniti pravila za kreiranje jednosmernih i dvosmernih relacija.
• Validirati ispravnost relacija i rešiti potencijalne konflikte u modelu.
• Demonstrirati postavljanje složenih relacija koje omogućavaju preciznu analizu i vizualizaciju podataka.

Modul 3. Biznis analiza i izgradnja DAX modela

Uvod u biznis analizu i razumevanje korisničkih zahteva

• Razumeti osnovne principe biznis analize i njenu ulogu u procesu donošenja odluka.
• Identifikovati ključne korisničke zahteve kroz komunikaciju i prikupljanje informacija.
• Analizirati korisničke zahteve kako bi se definisale jasne metrike i ciljevi analize.
• Primenjivati alate i metode za strukturisanje i dokumentovanje korisničkih zahteva.

Uloga analitičara u prevođenju zahteva u metrike i modele

• Razumeti ulogu analitičara u procesu prevođenja poslovnih zahteva u tehničke specifikacije.
• Kreirati metrike koje odgovaraju poslovnim ciljevima i zahtevima.
• Dizajnirati modele podataka na osnovu specifičnih poslovnih scenarija i potreba.
• Validirati metrike i modele kako bi se osigurala njihova usklađenost sa poslovnim ciljevima.

Osnove DAX jezika: kalkulisane kolone i osnovne funkcije

• Razumeti osnovne koncepte DAX jezika i njegovu primenu u analizi podataka.
• Kreirati kalkulisane kolone koristeći osnovne DAX funkcije kao što su SUM, AVERAGE, i COUNT.
• Analizirati razlike između kalkulisanih kolona i mera u DAX-u.
• Primeniti osnovne logičke i matematičke funkcije za manipulaciju podacima.

Napredni DAX: kreiranje mera i rad sa filterima

• Dizajnirati složene mere koristeći napredne DAX funkcije.
• Primeniti filtere u DAX-u za kreiranje specifičnih analiza.
• Analizirati i rešavati izazove u radu sa više filtera u složenim DAX modelima.
• Optimizovati performanse mera kroz efikasnu upotrebu DAX sintakse.

Korišćenje vremenskih inteligentnih funkcija u DAX-u (YTD, MTD, PY)

• Razumeti ulogu vremenskih funkcija u analizi podataka.
• Primenjivati funkcije poput YTD (Year to Date), MTD (Month to Date), i PY (Previous Year) za analizu vremenskih trendova.
• Kreirati prilagođene vremenske kalkulacije u DAX-u za napredne analize.
• Interpretirati rezultate vremenskih funkcija u kontekstu poslovnih ciljeva.

Optimizacija performansi DAX formula

• Identifikovati faktore koji utiču na performanse DAX formula.
• Primeniti najbolje prakse za optimizaciju DAX formula radi poboljšanja brzine i efikasnosti.
• Koristiti alate za praćenje performansi kako bi se identifikovali problemi u DAX modelima.
• Modifikovati složene formule kako bi se smanjila potrošnja resursa.

Provera i validacija rezultata DAX formula

• Kreirati strategije za testiranje i validaciju rezultata DAX formula.
• Identifikovati potencijalne greške i neslaganja u rezultatima analiza.
• Koristiti Power BI opcije za vizualnu proveru tačnosti kalkulacija.
• Implementirati iterativni proces validacije kako bi se osigurala tačnost podataka.

Modul 4. Vizualizacija podataka i interaktivnost

Osnove vizualizacije u Power BI-u (cards, graphs)

• Razumeti osnovne principe vizualizacije podataka u Power BI-u.
• Kreirati jednostavne vizualizacije, kao što su kartice i grafovi, za prikaz ključnih metrika.
• Identifikovati najefikasnije vrste grafova za različite tipove podataka i analize.
• Analizirati efikasnost vizualizacija u prenošenju poruka korisnicima.

Priprema i dizajniranje kanvasa za dashboard

• Razumeti koncept kanvasa u Power BI-u i njegovu ulogu u izgradnji dashboarda.
• Primeniti pravila za organizaciju elemenata na kanvasu radi bolje čitljivosti i korisničkog iskustva.
• Dizajnirati kanvas koji integriše više vizualizacija na koherentan i interaktivan način.
• Koristiti Power BI alate za prilagođavanje dimenzija i izgleda kanvasa.

Pravljenje kartica i grafikona sa različitim tipovima podataka

• Kreirati kartice za prikaz ključnih performansi i metrika.
• Razviti različite tipove grafikona, uključujući linijske, stubičaste, i pie grafikone, za specifične potrebe analize.
• Kombinovati više tipova podataka u jednoj vizualizaciji za složenije uvide.
• Evaluirati prikladnost izabranih vizualizacija za prikaz podataka.

Filtriranje podataka u vizualizacijama

• Razumeti koncept filtriranja podataka u Power BI vizualizacijama.
• Primeniti interaktivne filtere za fokusiranje na određene delove podataka.
• Razlikovati vrste filtera, uključujući vizualne, nivo strane (page-level), i izveštajne (report-level).
• Testirati i validirati primenu filtera kako bi se osiguralo da daju precizne rezultate.

Kreiranje slajsera za interaktivne dashboarde

• Kreirati slajser komponente koje omogućavaju interaktivnu selekciju podataka.
• Koristiti slajser za filtriranje na osnovu datuma, kategorija ili numeričkih vrednosti.
• Dizajnirati slajser kako bi bio intuitivan za krajnje korisnike.
• Integrisati više slajsera u jedan dashboard za dodatnu interaktivnost.

Uvod u dugmiće (buttons) i bookmarks

• Razumeti ulogu dugmića i bookmarks-a u navigaciji unutar Power BI dashboarda.
• Kreirati osnovne dugmiće za navigaciju, resetovanje filtera i pokretanje akcija.
• Koristiti bookmarks za čuvanje stanja vizualizacija i prikaza podataka.
• Testirati osnovnu funkcionalnost dugmića i bookmarks-a kako bi se osiguralo njihovo pravilno funkcionisanje.

Napredna upotreba dugmića i navigacija kroz bookmarks

• Dizajnirati napredne dugmiće za složeniju navigaciju između stranica i prikaza.
• Primeniti bookmarks za stvaranje dinamičkih prikaza podataka na osnovu korisničkih akcija.
• Kreirati intuitivne navigacione sisteme koji poboljšavaju korisničko iskustvo.
• Testirati složene funkcionalnosti dugmića i bookmarks-a u različitim scenarijima.

Kreiranje interaktivnih prikaza za korisnike

• Dizajnirati interaktivne dashboarde koji omogućavaju korisnicima da istražuju podatke.
• Primeniti kombinaciju vizualizacija, filtera, slajsera i dugmića za maksimalnu interaktivnost.
• Evaluirati korisničko iskustvo kako bi se identifikovale mogućnosti za poboljšanje.
• Implementirati povratne informacije korisnika za unapređenje interaktivnih prikaza.

Validacija i testiranje funkcionalnosti vizualizacija

• Razviti plan testiranja funkcionalnosti vizualizacija pre objavljivanja.
• Identifikovati potencijalne greške i konflikte u vizualizacijama.
• Validirati tačnost i konzistentnost podataka prikazanih u vizualizacijama.
• Dokumentovati rezultate testiranja i primeniti ispravke prema potrebi.

Modul 5. Objavljivanje i održavanje Power BI modela

Priprema za objavljivanje dashboarda u Power BI workspace

• Razumeti korake pripreme dashboarda za objavljivanje u Power BI workspace-u.
• Primeniti najbolje prakse za organizaciju i imenovanje dashboarda i izvora podataka.
• Konfigurisati osnovne postavke prilikom objavljivanja, uključujući vidljivost i podešavanja.
• Validirati funkcionalnost dashboarda pre objavljivanja kako bi se osigurala tačnost prikazanih podataka.

Postavljanje sigurnosnih pravila i deljenje dashboarda

• Razumeti ulogu sigurnosnih pravila u zaštiti podataka u Power BI-u.
• Postaviti sigurnosne nivoe pristupa za korisnike i grupe unutar Power BI workspace-a.
• Konfigurisati opcije za deljenje dashboarda sa internim i eksternim korisnicima.
• Demonstrirati proces prilagođavanja dozvola kako bi se osigurala kontrola pristupa osetljivim podacima.

Uvod u osvežavanje podataka (data refresh)

• Razumeti koncept osvežavanja podataka u Power BI-u i njegovu važnost za ažurne analize.
• Konfigurisati osnovne opcije osvežavanja podataka za statičke i dinamičke izvore.
• Identifikovati potencijalne izazove u procesu osvežavanja podataka i predložiti rešenja.
• Testirati osvežavanje podataka kako bi se osigurala konzistentnost prikazanih informacija.

Podešavanje automatizovanog osvežavanja podataka

• Postaviti automatizovane rasporede osvežavanja podataka u Power BI-u.
• Optimizovati performanse osvežavanja za izvore sa velikim količinama podataka.
• Identifikovati i rešavati greške tokom automatizovanog osvežavanja.
• Dokumentovati postavke osvežavanja za buduću referencu i održavanje.

Praćenje performansi i rešavanje problema (troubleshooting)

• Razviti metode za praćenje performansi Power BI modela i dashboarda.
• Identifikovati ključne metrike performansi koje ukazuju na potencijalne probleme.
• Primenjivati alate za rešavanje problema (troubleshooting) kako bi se ispravile greške u modelima i prikazima.
• Dokumentovati proces rešavanja problema kako bi se olakšalo buduće održavanje.

Optimizacija Power BI modela za veliki obim podataka

• Razumeti izazove rada sa velikim obimom podataka u Power BI-u.
• Primeniti strategije za smanjenje veličine modela podataka i poboljšanje performansi.
• Koristiti napredne tehnike kao što su particionisanje podataka i agregacije za optimizaciju.
• Validirati performanse optimizovanih modela kroz testiranje i evaluaciju.

Modul 6. Završni projekat i evaluacija

• Diskusija o projektu.
• Prezentacija projekta i povratne informacije.