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I nostri corsi includono un riassunto alla fine di ogni capitolo, dal quale puoi scaricare un PDF e stamparlo.

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Corso Power BI e Intelligenza Artificiale

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Corso Power BI e Intelligenza Artificiale

Per tutti i livelli

Corso Power BI e Intelligenza Artificiale

Padroneggi Power BI partendo dalle basi e aggiunga l'intelligenza artificiale reale — dagli oggetti visivi IA nativi e le query in linguaggio naturale, fino ai modelli di machine learning basati su Python. Questo corso La guida dall'installazione alla distribuzione enterprise, coprendo DAX, Power Query, modellazione dei dati e integrazione con Azure ML. Se lavora con i dati e desidera risultati che guidino realmente le decisioni, questa è la prossima mossa da fare.

Dedika per aziende

Cosa imparerai:

Svilupperà un set completo di competenze su Power BI, iniziando dalle connessioni ai dati e dalle trasformazioni con Power Query, per poi progredire attraverso la modellazione relazionale, i calcoli DAX e la progettazione di report professionali. Attiverà le funzionalità di AI integrate di Power BI, tra cui Copilot, domande e risposte e rilevamento delle anomalie, estendendole con script Python e R per il clustering, le previsioni e gli oggetti visivi personalizzati. Collegherà Power BI a Azure Machine Learning per assegnare punteggi ai dataset con modelli di livello enterprise. Infine, pubblicherà e governerà i report su larga scala utilizzando la sicurezza a livello di riga, i flussi di dati e le tecniche di ottimizzazione delle performance.

Come studi in modo pratico Corso Power BI e Intelligenza Artificiale

Come metti in pratica Corso Power BI e Intelligenza Artificiale

Per te che sei un'azienda e vuoi formare il tuo team

Su Dedika per aziende, il corso include esercizi ed esempi personalizzati sul tuo business e secondo le esigenze della tua azienda.

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Contenuto del corso

8 Capitoli • 40 LezioniDurata tra 4 e 360 ore (decidi tu)

Capitolo 1Vedi dettagli

Fondamenti di Power BI e configurazione dell'ambiente

Lezione 1 • Salvataggio e pubblicazione dei report
Illustra la gestione dei file PBIX e la pubblicazione nel Servizio Power BI. Gli studenti comprendono l'intero ciclo di andata e ritorno, dalla creazione in desktop alla condivisione nel cloud.
Lezione 2 • Navigare nell'interfaccia di Power BI
Presenta la barra multifunzione, i riquadri e il layout dell'area di disegno di Power BI Desktop. Gli studenti acquisiscono la familiarità spaziale necessaria per lavorare in modo efficiente durante tutto il corso.
Lezione 3 • Panoramica dell'ecosistema Power BI
Tratta i ruoli di Power BI Desktop, Servizio e Mobile all'interno della piattaforma. Stabilisce il contesto architetturale necessario per tutti i capitoli successivi.
Lezione 4 • Installazione e configurazione di Power BI Desktop
Guida gli studenti attraverso l'installazione, le impostazioni iniziali e la gestione degli aggiornamenti. Garantisce un ambiente coerente e funzionante prima di iniziare qualsiasi lavoro con i dati.
Lezione 5 • Connessione alle sorgenti dati
Dimostra come connettersi a sorgenti comuni di file, database e cloud. Stabilisce le competenze di inserimento dati necessarie per ogni capitolo successivo.

Capitolo 2Vedi dettagli

Trasformazione dei dati con Power Query

Lezione 1 • Interfaccia dell'Editor di Power Query
Presenta il layout dell'Editor di Power Query, il riquadro Passaggi applicati e la barra della formula. Fornisce le basi di navigazione per tutte le attività di trasformazione di questo capitolo.
Lezione 2 • Trasformazioni avanzate e linguaggio M
Introduce colonne personalizzate, logica condizionale e scrittura di formule M. Gli studenti acquisiscono la flessibilità per gestire trasformazioni che vanno oltre l'interfaccia grafica.
Lezione 3 • Performance delle query e best practice
Illustra il query folding, l'ottimizzazione del caricamento e gli strumenti di diagnostica. Gli studenti imparano a costruire pipeline efficienti che scalano con dataset più grandi.
Lezione 4 • Pulire e modellare i dati
Tratta la rimozione dei duplicati, la gestione dei valori nulli e la modifica dei tipi di dati. Queste operazioni garantiscono la qualità dei dati prima della modellazione e della visualizzazione.
Lezione 5 • Combinare e accodare query
Insegna le operazioni di merge e append per unificare dati provenienti da più sorgenti. Gli studenti costruiscono dataset consolidati essenziali per l'analisi cross-source.

Capitolo 3Vedi dettagli

Modellazione dei dati e relazioni

Lezione 1 • Creazione e gestione delle relazioni
Dimostra come definire, modificare e convalidare le relazioni tra tabelle in Power BI. Relazioni corrette sono il prerequisito per misure DAX accurate.
Lezione 2 • Tecniche di ottimizzazione del modello
Tratta la compressione delle colonne, l'occultamento dei campi inutilizzati e la riduzione delle dimensioni del modello. I modelli ottimizzati si caricano più velocemente e consumano meno risorse nel Servizio Power BI.
Lezione 3 • Concetti di modellazione relazionale
Tratta le tabelle dei fatti, le tabelle delle dimensioni e gli schemi a stella vs. a fiocco di neve. Fornisce il quadro concettuale per tutte le decisioni di modellazione in questo capitolo.
Lezione 4 • Colonne e tabelle calcolate
Introduce le colonne calcolate basate su DAX e le tabelle generate all'interno del modello. Gli studenti estendono il proprio schema senza modificare i dati di origine.
Lezione 5 • Dimensioni role-playing e relazioni molti-a-molti
Affronta modelli di relazione avanzati, incluse le dimensioni role-playing e gli scenari molti-a-molti. Gli studenti gestiscono con sicurezza schemi complessi del mondo reale.

Capitolo 4Vedi dettagli

Linguaggio DAX per l'analisi

Lezione 1 • Iteratori e funzioni di tabella
Tratta SUMX, AVERAGEX, FILTER e RELATED per calcoli riga per riga. Gli studenti scrivono misure che iterano sulle tabelle per logiche di business complesse.
Lezione 2 • Modelli DAX avanzati e ottimizzazione
Introduce variabili, DIVIDE, gestione degli errori e DAX Studio per l'ottimizzazione delle performance. Gli studenti scrivono misure efficienti e manutenibili per report di produzione.
Lezione 3 • Fondamenti e sintassi di DAX
Introduce gli operatori DAX, i tipi di dati e la differenza tra misure e colonne. Stabilisce le basi sintattiche per tutto il lavoro DAX in questo capitolo.
Lezione 4 • Contesto di filtro e contesto di riga
Spiega come il contesto di valutazione determini i risultati DAX e come CALCULATE lo modifichi. Padroneggiare il contesto è la chiave per scrivere misure corrette e prevedibili.
Lezione 5 • Calcoli di time intelligence
Insegna TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD e funzioni correlate. Gli studenti costruiscono confronti periodo su periodo essenziali per il reporting aziendale.

Capitolo 5Vedi dettagli

Visualizzazione dei dati e progettazione dei report

Lezione 1 • Tipi di visualizzazione principali
Tratta i grafici a barre, a linee, a torta, a dispersione e le mappe con i casi d'uso appropriati. Gli studenti selezionano il tipo di grafico giusto per ogni domanda analitica.
Lezione 2 • Layout del report e principi di progettazione
Applica la gerarchia visiva, la teoria del colore e lo spazio bianco ai layout dei report. Report ben progettati riducono il carico cognitivo e accelerano il processo decisionale.
Lezione 3 • Descrizioni comando, segnalibri e drill-through
Tratta le descrizioni comando a livello di pagina, la navigazione tramite segnalibri e le pagine di drill-through. Queste funzionalità creano esperienze analitiche guidate e basate su una narrazione.
Lezione 4 • Oggetti visivi avanzati e personalizzati
Introduce l'albero di decomposizione, i fattori chiave di influenza e gli oggetti visivi personalizzati di AppSource. Gli studenti estendono le capacità native di Power BI per esigenze analitiche specializzate.
Lezione 5 • Sezionatori, filtri e interazioni
Dimostra l'uso di sezionatori, riquadri dei filtri e impostazioni di interazione tra oggetti visivi. Gli studenti costruiscono report interattivi che consentono agli utenti di esplorare i dati in modo indipendente.

Capitolo 6Vedi dettagli

Funzionalità di AI integrate in Power BI

Lezione 1 • Fattori chiave di influenza e albero di decomposizione
Esplora l'analisi delle cause principali basata sull'AI utilizzando gli oggetti visivi Fattori chiave di influenza e Albero di decomposizione. Gli studenti identificano i driver delle metriche senza segmentazione manuale.
Lezione 2 • Descrizioni smart e rilevamento delle anomalie
Tratta i riepiloghi testuali generati automaticamente e il rilevamento delle anomalie sugli oggetti visivi di serie temporali. Gli studenti aggiungono contesto scritto dall'AI e avvisi ai report in modo automatico.
Lezione 3 • Query in linguaggio naturale con domande e risposte (Q&A)
Insegna l'oggetto visivo Domande e risposte, la configurazione dei sinonimi e i suggerimenti per le domande. Gli utenti possono interrogare i dati in linguaggio naturale, riducendo la dipendenza da oggetti visivi predefiniti.
Lezione 4 • Insight di AI in Power Query
Dimostra l'Analisi del testo, Visione artificiale e l'invocazione di modelli di Azure ML da Power Query. Gli studenti arricchiscono i dataset con colonne valutate dall'AI durante la fase ETL.
Lezione 5 • Panoramica di Copilot per Power BI
Presenta le funzionalità di generazione di report, suggerimento di misure e riepilogo di Microsoft Copilot. Gli studenti comprendono le capacità attuali e i casi d'uso appropriati.

Capitolo 7Vedi dettagli

Integrare Python e R per AI avanzata

Lezione 1 • Oggetti visivi personalizzati con Python e R
Mostra come riprodurre grafici di matplotlib, seaborn e ggplot2 come oggetti visivi di Power BI. Gli studenti creano grafici statistici non disponibili nella libreria di oggetti visivi nativi.
Lezione 2 • Script Python per la trasformazione dei dati
Dimostra l'uso di Python in Power Query per pulire, rimodellare e arricchire i dati. Gli studenti applicano operazioni con pandas e NumPy non disponibili in Power Query nativo.
Lezione 3 • Configurare Python e R in Power BI
Tratta la configurazione dell'ambiente, l'installazione delle librerie e le opzioni di scripting in Power BI Desktop. Un ambiente configurato correttamente è il prerequisito per tutto il lavoro di AI con script.
Lezione 4 • Modelli di Machine Learning in Power BI
Insegna l'addestramento e l'assegnazione di punteggi con modelli scikit-learn all'interno di script Python in Power BI. Gli studenti aggiungono colonne predittive al loro modello di dati utilizzando pipeline di ML.
Lezione 5 • Clustering e previsione con script
Applica il clustering K-means e i modelli di previsione delle serie temporali all'interno di Power BI. Gli studenti forniscono segmentazione e analisi predittiva direttamente all'interno dei report.

Capitolo 8Vedi dettagli

Pubblicazione, governance e strategia AI

Lezione 1 • Etica dell'AI, governance e pianificazione della roadmap
Affronta i principi dell'AI responsabile, il rilevamento dei bias e la costruzione di una roadmap per l'analisi AI. Gli studenti allineano le capacità tecniche con gli standard etici e gli obiettivi di business.
Lezione 2 • Flussi di dati e dataset certificati
Introduce i flussi di dati di Power BI per flussi di lavoro ETL riutilizzabili e di certificazione dei dataset. Gli studenti costruiscono un livello dati governato come unica fonte di verità.
Lezione 3 • Aggiornamento pianificato e configurazione del gateway
Configura il gateway dati locale e l'aggiornamento pianificato dei dataset nel Servizio Power BI. Gli studenti garantiscono che i report riflettano sempre i dati aggiornati senza interventi manuali.
Lezione 4 • Servizio Power BI e aree di lavoro
Tratta la creazione di aree di lavoro, la pubblicazione di app e l'organizzazione dei contenuti nel Servizio Power BI. Gli studenti gestiscono la distribuzione dei report tra team e dipartimenti.
Lezione 5 • Sicurezza a livello di riga e protezione dei dati
Implementa la sicurezza a livello di riga statica e dinamica e le etichette di riservatezza. Gli studenti proteggono i dati sensibili mantenendo un'ampia accessibilità ai report.

Certificazione

Il tuo certificato valido di completamento

Questo corso è per te:

Analista aziendale: desidera sostituire la reportistica manuale e lenta con dashboard automatizzate.
Appassionato di dati: curioso riguardo all'IA ma incerto su dove iniziare nella pratica.
Professionista della finanza: ha bisogno di strumenti di previsione dinamici che vadano oltre i tradizionali modelli basati su fogli di calcolo.
Cambio di carriera: transizione verso ruoli legati ai dati e creazione di un portfolio tecnico competitivo.
Generalista IT: supporta strumenti BI e desidera acquisire competenze analitiche pratiche più approfondite.
Operations manager: desidera una visibilità basata sui dati sulle performance del team e sulle tendenze aziendali.

Cosa dicono i nostri studenti

Le sue lezioni sono perfette. Ho acquistato il pacchetto annuale e finalmente ho l'opportunità di seguire diversi argomenti di mio interesse senza dover cambiare piattaforma... vi ringrazio per tutto quello che fate, vi ho già raccomandati ad altre persone...