Power Query w Excelu – zaawansowane metody analizy danych z wykorzystaniem funkcji języka M
Online (zdalnie)
2 dni, 16 godzin
08:30
–
14:30
każdego dnia
Wsparcie po szkoleniu (12 miesięcy)
Kurs z certyfikatem
Najbliższe terminy
-
30–31.10.2025Online (Zdalnie)
-
22–23.12.2025Online (Zdalnie)
+23% VAT
1890 zł
-
Język
English -
Czas trwania
2 dni, 16.00 godzin -
Poziom
Początkujący -
Certyfikat
tak
Szkolenie Power Query w Excelu – zaawansowane metody analizy danych z wykorzystaniem funkcji języka M to intensywny program dla osób, które znają już podstawy Power Query i chcą rozwinąć swoje kompetencje w obszarze zaawansowanego przetwarzania danych. Uczestnicy uczą się wykorzystywać język M do tworzenia własnych funkcji, dynamicznego pobierania danych oraz optymalizacji zapytań, co pozwala znacząco zwiększyć efektywność pracy z dużymi i złożonymi zbiorami informacji.
Omawiamy zaawansowane techniki ETL – od definiowania dynamicznych źródeł i parametrów, przez operacje na listach i tabelach, aż po buforowanie danych i optymalizację wydajności zapytań. Pokazujemy, jak budować własne funkcje w języku M, które automatyzują powtarzalne zadania i pozwalają w pełni kontrolować proces analizy danych.
Szkolenie ma charakter praktyczny – pracujemy na realistycznych scenariuszach biznesowych, obejmujących integrację danych z wielu źródeł, ich czyszczenie, konsolidację i przygotowanie do raportowania w Excelu. Dzięki temu uczestnicy zdobywają umiejętności, które przekładają się na lepsze raporty, sprawniejsze analizy i wyższą produktywność w codziennej pracy.
Korzyści ze szkolenia
- biegłość w budowaniu własnych funkcji języka M automatyzujących powtarzalne zadania
- stosowanie instrukcji warunkowych i logicznych dla elastycznych i precyzyjnych przekształceń danych
- umiejętność dynamicznego pobierania danych z Excela, baz danych, stron internetowych i SharePoint
- efektywne wykorzystanie parametrów do filtrowania i zmiany źródeł danych w czasie rzeczywistym
- łączenie, scalanie i transformowanie danych z wielu źródeł w spójne modele analityczne
- przyspieszenie pracy dzięki buforowaniu danych i optymalizacji zapytań w dużych zbiorach
- swoboda pracy w zaawansowanym edytorze Power Query i kontrola nad kodem M
- umiejętność tworzenia własnych funkcji dopasowanych do specyficznych potrzeb organizacji
- lepsza wydajność analizy danych i eliminacja ręcznych, czasochłonnych operacji
- zdolność budowy procesów ETL dostosowanych do specyfiki biznesu, zwiększających jakość i wiarygodność danych
Forma szkolenia
Szkolenie odbywa się online, w formule zdalnej i na żywo. Uczestnicy pracują na udostępnianych plikach i przykładach trenera, ćwicząc praktyczne zastosowania języka M.
Materiały szkoleniowe
Otrzymasz zestaw plików ćwiczeniowych, przykładowe zapytania i funkcje języka M oraz instrukcje krok po kroku do samodzielnego powtórzenia.
Program krok po kroku
Od dynamicznych źródeł danych i parametrów, przez zaawansowane transformacje i operacje na listach i tabelach, aż po tworzenie własnych funkcji i optymalizację zapytań.
Opieka poszkoleniowa
Po szkoleniu możesz korzystać z konsultacji eksperckich – wspólnie rozwiążemy problemy związane z Twoimi rzeczywistymi danymi.
Certyfikat ukończenia
Każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat PDF potwierdzający znajomość zaawansowanych technik Power Query i języka M.
Ćwiczenia praktyczne
Ćwiczenia oparte na realistycznych scenariuszach: konsolidacja danych z wielu źródeł, parametryzacja, optymalizacja i automatyzacja procesów ETL.
Szkolenie dostosowane do potrzeb
Program może być rozszerzony o przykłady i zapytania charakterystyczne dla Twojej branży i specyfiki danych, tak aby w pełni odpowiadał codziennym wyzwaniom organizacji.
Zaawansowane Warsztaty – Power Query i język M
Szkolenie online z trenerem
Jak dołączyć?
- Zapisz się i odbierz potwierdzenie e-mail
- Dzień przed szkoleniem wysyłamy link do sesji online
- Dołącz z poziomu przeglądarki – bez instalacji dodatkowych aplikacji
- Kliknij link i uczestnicz w zajęciach na żywo
Czas trwania
Materiały szkoleniowe
Certyfikat
Personalizacja programu
Szkolenia dla firm i grup
-
Wprowadzenie do Power Query i Języka M
- Eksploracja procesu ETL (Extract, Transform, Load) z użyciem Power Query.
- Przegląd interfejsu Power Query i jego kluczowych funkcji.
- Podstawy języka M: składnia, kluczowe słowa, struktura zapytań.
- Konstrukcja funkcji języka M i metody ich wprowadzania.
-
Pobieranie danych źródłowych z wykorzystaniem funkcji języka M
- Pobieranie danych z wielu plików Excela, z wielu folderów i stron internetowych
- Pobieranie danych z baz danych z wykorzystaniem Funkcji
-
Użycie Dynamicznych Źródeł Danych
- Dynamiczne Referencje do Arkuszy Excela
- Dynamiczne Pobieranie Danych z Web API
- Wykorzystanie Parametrów do zmiany źródła danych
- Dynamiczne Łączenie z Bazami Danych
- Dynamiczne Filtrowanie Danych
- Dynamiczne pobieranie danych z SharePoint z zastosowaniem funkcji SiteURL, FullURL, Web.Contents
- Użycie List.Generate dla Dynamicznych Sekwencji, Generowanie listy dat lub innych sekwencji danych, które dynamicznie zmieniają się w czasie
-
Zaawansowane Funkcje Języka M
- Instrukcje warunkowe z użyciem if, then, else oraz wykorzystanie warunków logicznych and, or.
- Funkcje przetwarzające tekst: Text.Start, Text.End, Text.Contains, Text.PadStart, Text.PadEnd.
- Operacje na datach i czasie: Date.AddDays, Date.AddMonths, Date.DayOfWeek, Time.From.
- Funkcje list i tabel: List.Sum, List.Average, Table.Group,
- Zaawansowane techniki łączenia danych: Table.Join, Table.NestedJoin, Table.Combine
-
Zaawansowane Przekształcenia Danych
- Konwersja danych: Text.From, Value.FromText, Number.FromText, Number.ToText, Number.From, Date.From.
- Funkcje daty i czasu: List.Dates, Date.ToText, Date.Year, Date.QuarterOfYear, Date.Month, Date.WeekOfYear, DateTime.LocalNow, DateTime.Date.
- Funkcje tekstowe: Text.Range, Text.Start, Text.End, Text.Replace, Text.StartsWith, Text.EndsWith, Text.Upper, Text.Lower, Text.Proper, Text.Trim.
- Przekształcenia na listach: List.Combine, List.Transform, List.Repeat, List.RemoveRange, List.RemoveNulls, List.Max, List.Min, List.Accumulate()
- Przekształcenia na tabelach: Table.FromList, Table.FromColumns, Table.ToList, Table.RowCount, Table.ColumnCount, Table.Column, Table.ColumnNames, Table.RemoveColumns.
-
Buforowanie Danych i Optymalizacja Zapytań
- Wykorzystanie Table.Buffer i List.Buffer do buforowania danych w celu przyspieszenia przetwarzania zapytań.
- Zastosowanie Table.SelectRows do efektywnego filtrowania danych oraz tworzenia zaawansowanych tabel kryteriów.
- Funkcje usprawniające pobieranie danych Excel.Workbook, File.Contents, Web.Contents
- Przekształcanie i korekta danych pobranych za pomocą Power Query.
-
Tworzenie parametrów
- Stałych, Tabel wartości i Zapytania
- Odwołania do parametrów
- Wykorzystanie parametrów w funkcjach
-
Zaawansowany Edytor Power Query
- Edycja poleceń za pomocą zaawansowanego edytora.
- Optymalizacja przetwarzania zapytań przez edycję kroków i funkcji
- Tworzenie funkcji zagnieżdżonych
- Odwołania do innych zapytań i kroków
-
Tworzenie własnych funkcji
- Konstrukcja własnych funkcji z użyciem podstawowych parametrów, wywoływanie funkcji.
- Podstawowe wyrażenia:
LET, IN,IF, umożliwiające konstrukcję własnych funkcji. - Przykłady tworzenia funkcji do operacji matematycznych, przekształceń tekstowych, usuwania pustych kolumn
- Tworzenie własnych funkcji w celu zoptymalizowania pobierania i przekształceń na danych
- Tworzenie funkcji zmieniającej ścieżkę dostępu do źródeł danych używanych w zapytaniach
- Tworzenie kalendarzy przy użyciu funkcji
- Praca z danymi pochodzącymi z plików tekstowych, plików xlsx i ze stron internetowych, programów typu SAP oraz z baz danych przy użyciu funkcji
- Odwoływania do własnych funkcji z innych zapytań
-
Wsparcie AI
- Podpowiedzi formuł, wyjaśnianie błędów i propozycje optymalizacji obliczeń.
- Szybkie podsumowania danych oraz szkice opisów do raportów i wykresów.
Wprowadzenie: AI w realiach biznesowych
- Czym jest sztuczna inteligencja i jak ją wykorzystują firmy
- Przegląd narzędzi: ChatGPT, Copilot, DeepSeek, Claude, Gemini
- Różnice między narzędziami – kiedy używać którego
- Przykłady z firm: automatyzacja, komunikacja, analityka, obsługa klienta, tworzenie treści
Prompt Engineering – praktyczna sztuka pracy z AI
- Fundament efektywnego wykorzystania narzędzi AI
- Co to jest prompt i dlaczego ma znaczenie
- Jak myśli AI – mechanika generowania odpowiedzi
- Czym różni się zły prompt od dobrego
- Jak pisać tak, by AI rozumiała intencję
- Typy promptów
- Polecenia (instruction prompts)
- Rozmowy (conversational prompts)
- Przykłady (few-shot)
- Role-based (np. "jesteś HR-owcem", "jesteś analitykiem")
- Krok po kroku (chain-of-thought prompting)
- Refleksyjne promptowanie („sprawdź swoją odpowiedź i ulepsz”)
- Zasady skutecznego promptowania
- Kontekst → Intencja → Format → Styl
- Promptowanie przez strukturę (nagłówki, listy, tabele)
- Korzystanie z danych: jak podawać AI informacje z dokumentów, e-maili, Excela
Tworzenie grafik i filmów z pomocą AI
- Grafika
- Generowanie obrazów (DALL·E, Adobe Firefly, Canva AI)
- Stylizacja grafik: promptowanie stylu, koloru, kompozycji
- Tworzenie ikon, ilustracji, zdjęć, wizualizacji
- Video
- Generowanie filmów z tekstu lub obrazu (Gemini, Copilot, Qwen AI)
Warsztat: ćwiczenia z promptowaniem i tworzeniem treści
- Tworzenie promptów do zadań biurowych (HR, sprzedaż, administracja, zarząd)
- Poprawianie promptów i analiza efektów
- Tworzenie własnego zestawu „ulubionych promptów”
- Tworzenie własnej grafiki/filmu na potrzeby firmowe
- Promptowanie wizualne – jak formułować polecenia dla obrazu i wideo
AI w praktyce biurowej – praca z narzędziami
- Tworzenie dokumentów z pomocą AI
- Automatyzacja raportów, ofert, analiz, notatek ze spotkań
- Praca z Wordem i Copilotem
- Tworzenie tekstów marketingowych, ofert, maili, komunikatów
- Analiza i przetwarzanie informacji
- Podsumowanie dokumentów
- Tworzenie checklist, harmonogramów, zadań
- Przekształcanie pomysłów w plan działania (prompt → struktura → zadania)
- Komunikacja, sprzedaż i obsługa klienta
- Pisanie e-maili, follow-upów, generowanie treści do social mediów
- Tworzenie FAQ, chatbotów, analiza danych klientów
Odpowiedzialne i bezpieczne korzystanie z AI
- Ograniczenia i błędy modeli AI – jak je rozpoznać
- Poufność, RODO i odpowiedzialność za treści
- Dobre praktyki wdrażania AI w firmie
- Rozwijanie kompetencji AI w zespole
Tworzenie własnego asystenta AI
- Wybór narzędzia: ChatGPT (własne GPT), Copilot Studio, Claude Tools, Gemini
- Projektowanie asystenta
- Określenie roli i zastosowania (np. analiza danych, obsługa zapytań)
- Nadanie nazwy, ikony, stylu komunikacji
- Tworzenie instrukcji systemowej (ton wypowiedzi, zachowanie)
- (Opcjonalnie) dodanie źródeł wiedzy lub plików
- Testowanie i udoskonalanie odpowiedzi
- Warsztat: zaprojektowanie i uruchomienie własnego asystenta AI
Najbliższe terminy
-
30–31.10.2025Online (Zdalnie)
-
22–23.12.2025Online (Zdalnie)
+23% VAT
1890 zł
-
Język
English -
Czas trwania
2 dni, 16.00 godzin -
Poziom
Początkujący -
Certyfikat
tak