1. Giriş
1.1. Veri-İş Zekası Kavramları
1.2. Veriden Anlam Çıkarmak Nedir?
1.3. Veriyi Görselleştirmek (Farklı sektörlerden farklı rapor örnekleri ile)

2. Power BI Nedir?
2.1. Power BI Temel Bileşenler (Desktop, Service, Mobile)
2.2. Power BI Lisansları
2.3. Power BI Masaüstü vs. Bulut Servis
2.4. Power BI Bulut Servis Temel Bileşenleri (Çalışma Alanı, Semantik Model, Rapor, Uygulama)

3. Power BI Masaüstü
3.1. Kurulum (Kurulumda karşılaşılan başlıca sorunlar ve bilgisayar gereksinimleri)
3.2. Power BI Masaüstünü Tanıyalım
3.3. Power BI Temel Ayarlar
3.4. Power BI Görünümler

• 3.4.1. Rapor

• 3.4.2. Veri

• 3.4.3. Model

• 3.4.4. Sorgu
  3.5. Power BI Menüler

4. Veri Modelleri (Power BI Bağımsız Teorik Anlatım)
4.1. Tablo-Tablo Yapısı-Veri Tipleri
4.2. Olgu ve Boyut Tabloları (Fact, Dimension)
4.3. Birincil ve İkincil Anahtarlar (Primary Keys, Foreign Keys)
4.4. Tablolar Arası İlişki Oluşturma (Tablolar Birbiriyle Konuşur Mu?)
4.5. Yıldız Şeması ve Kar Tanesi Şeması, Kullanım senaryoları

5. Veri Kaynaklarına Bağlanma ve Dönüştürme
5.1. Farklı Veri Kaynaklarına Bağlanma

• 5.1.1. Excel’den Sorgulama

• 5.1.2. SQL’den Sorgulama

• 5.1.3. Web’den Sorgulama (O-data feed)

• 5.1.4. Bağlanma Türleri (Import, Direct Query, Live Connection, Direct Lake)
  5.2. Power Query ile Çalışma

• 5.2.1. Power Query Ekranı Temel Bileşenlerini Tanıyalım

• 5.2.2. Veri Profilleme

• 5.2.3. Veri Temizleme, Dönüştürme (Filtreleme, Değer Değiştirme, Sorgu Ekleme ve Birleştirme)

6. Veri İlişkileri (Power BI Masaüstünde Pratik Anlatım)
6.1. Veri Modeli ve Kardinalite (1-1, 1-*, –)
6.2. Aktif, İnaktif İlişkiler
6.3. İlişki Akışı, Filtreleme, İki Yönlü Filtreleme

7. Temel DAX Fonksiyonları
7.1. DAX Nedir?
7.2. Ölçü Nedir?
7.3. Hesaplanan Sütun Nedir? ve Örnekler
7.4. Temel DAX Fonksiyonlarına Giriş
7.5. Kümeleme Fonksiyonları (Aggregation Functions)
7.6. Bölme İşlemi (% Değişim Hesaplamaları)
7.7. İterasyon Fonksiyonları

8. Mantıksal İşlevler, Filtrelemeler
8.1. IF/IN/OR/AND/SWITCH
8.2. CALCULATE ile filtreleme ve örnekler
8.3. FILTER kullanım örnekleri
8.4. ALL ve türevi fonksiyonların kullanımı (Temel Tablo Fonksiyonları)
8.5. TOPN fonksiyonu ile sıralama

9. Akıllı Zaman Analizleri (Time Intelligence Functions)
9.1. Tarih Tablosu Nedir, Neden Gereklidir?
9.2. Tarih Tablosu Oluşturma
9.3. Tarih Gösterim Tipleri ve Dönem Sütunlarının Oluşturulması (Yıl-Çeyrek-Ay vb.)
9.4. Zaman Analizleri için Veri Modeli Tasarımı ve İlişkiler
9.5. Zaman Analizi Fonksiyonları ve Genel Kullanıma Bakış
9.6. Geçmiş Zaman Değerlerini Hesaplama ve Karşılaştırmalar (SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD fonksiyonları kullanımı ve örnekler)

10. Anahtar Performans Göstergeleri (KPI)
10.1. KPI Nedir? Kullanım Örnekleri?
10.2. KPI Oluşturma İpuçları ve Örnek Çalışma
10.3. Trend Göstergeleri Oluşturma (UNICHAR, UNICODE fonksiyonları)

11. Veri Görselleştirme
11.1. Grafikleri Tanıyalım
11.2. Kart, Tablo, Pivot Tablo ile Çalışma
11.3. Dilimleyiciler (Slicer)
11.4. Veri ve Grafik Uyumu (Grafikler ve Özellikleri, Analize Uygun Grafik Seçimi)
11.5. Grafik Düzenleme (Format)
11.6. Temalarla Çalışma
11.7. Araç İpucu Oluşturma (Tooltips)
11.8. Detaylandırma (Drill-through)

11.9. Filtreleme Seçenekleri

• 11.9.1 Görsel Filtreleme (ÜstN & AltN)

• 11.9.2. Sayfa Özelinde Filtreleme

• 11.9.3. Tüm Rapor Filtreleme

11.10. Alan Parametresi (Field Parameters)
11.11. Koşullu Biçimlendirme
11.12. Sayfa Navigasyonu ve Yer İmleri (Page Navigations & Bookmarks)
11.13. Dilimleyici Senkronizasyonu
11.14. Görseller Arası Etkileşim Düzenleme
11.15. Görseller Arası Dinamik Analiz

Notlar

• Eğitim üç (3) iş günü süresince gerçekleştirilmektedir.

• Eğitim içeriği, Microsoft’un aylık yayınladığı güncellemeler ile revize edilmektedir.

• Eğitim, Microsoft Sertifikalı: Power BI Veri Analisti Uzmanı eğitmen ile gerçekleştirilmektedir.

• Eğitimin verimliliği için en fazla 10-15 kişilik katılımcı grupları önerilmektedir.

• Eğitim, iş süreçlerine veri analizi, görselleştirme ve raporlama dahil etmek isteyen her bilgi (teknik altyapı gerekmeksizin) düzeyinden katılımcı için uygundur.

• Eğitim boyunca teknik ve pratik uygulamalar bir arada gerçekleştirilerek katılımcının tüm eğitim sürecine aktif katılımı desteklenecektir.

• Eğitim farklı departman veri setleri ile (satış, satınalma, üretim, İK vb.) desteklenerek katılımcıların yetkinliklerine bağlı iş senaryoları üzerine raporlama örnekleri çalışılacaktır. Son eğitim günü katılımcıların kendi departman raporlarını üretebilecekleri, eğitmen desteğiyle atölye çalışmalarına ayrılmıştır.

• Eğitim sonunda katılımcı farklı veri kaynaklarından elde ettiği veri setleri ile anlamsal modeller yaratabilir, DAX ile iş senaryolarına yönelik anahtar göstergeler (KPI) oluşturabilir, Power BI raporlarını geliştirebilir, düzenleyebilir, verilerinin güvenliğini sağlayabilir ve paylaşabilir yetkinliğe sahip olacaktır.

• Eğitim sonunda gerçekleşecek Değerlendirme Sınavı sonucuna bağlı olarak (70 ve üzeri) katılımcılara Microsoft Çözümleri Partneri EnSight Bilgi Teknolojileri’nce düzenlenen başarı sertifikası verilecektir.