PL-300: POWER BI FOR DATA ANALYSIS EĞİTİMİ

Power BI ile veri analizini uçtan uca yürüt

Power BI'da veri hazırlama, temel modelleme, DAX ölçüleri ve görselleştirmeyi analiz odağıyla birleştiren uçtan uca pratik eğitim.

PL-300 kapsamında Power BI'ı veri analizi aracı olarak uçtan uca kullanan eğitim: analiz sorusu ve planı, Power Query ile hazırlama, yıldız şema modelleme, temel ve zaman DAX ölçüleri, doğru görsel seçimi, etkileşimli rapor düzeni ve içgörü sunumu.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Analiz odaklı uçtan uca Power BI pratiği

Bu orta seviye eğitim, PL-300 kapsamında Power BI'ı bir veri analizi aracı olarak uçtan uca kullanmayı hedefler. Analiz sürecinin aşamaları, Power Query ile hazırlama, yıldız şema modelleme, temel ve türetilmiş DAX ölçüleri, doğru görsel seçimi, etkileşimli rapor kurma ve içgörüyü sunma bir proje akışında birleştirilir. Her aşama analiz sorusuna hizmet edecek biçimde ele alınır; teknik adımlar iş sorusuyla ilişkilendirilir. Katılımcı, bir veri setinden başlayıp analiz sorularını yanıtlayan eksiksiz bir rapor üretebilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar hazırlamadan modelleme, ölçü ve görselleştirmeye ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Veri analizi için Power BI'ı uçtan uca kullanma: hazırlama, modelleme, ölçü ve görselleştirme.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar tek bir veri setini baştan sona analiz ederek her aşamayı uygulamalı deneyimler.

Neden Bu Eğitim?

🔗Uçtan Uca

Hazırlama, modelleme ve görselleştirmeyi tek akışta öğrenirsiniz.

🎯Analiz Odağı

Her teknik adımı bir iş sorusuna bağlarsınız.

📈Sonuç Üretimi

Ham veriden yanıt veren bir rapora ulaşırsınız.

Anahtar Konular

power bipl-300veri analizipower queryveri modellemedaxgörselleştirmeiş zekâsıuçtan ucarapor
“Araç amaç değildir; amaç, veriden doğru yanıtı almaktır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Power BI Temeli

Arayüze temel aşinalık faydalıdır.

2
Power BI Desktop

Kurulu bir Power BI Desktop gerekir.

3
Veri Farkındalığı

Tablo, ölçü ve boyut kavramlarına aşinalık yararlıdır.

4
Örnek Proje

Uçtan uca analiz için örnek veri seti sağlanır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, analiz sorusunu tanımlayıp veriyi Power Query ile hazırlayabilir.
Modül 1
Analiz Planı
  • İş sorusu tanımı
  • Gereken metrik/boyut
  • Veri kaynağı belirleme
  • Analiz kapsamı
  • Başarı kriteri
  • Çıktı planı
Modül 2
Veri Getirme
  • Get Data
  • Import vs DirectQuery
  • Birden çok kaynak
  • Veri profili
  • Yenileme farkındalığı
  • İlk inceleme
Modül 3
Temizlik
  • Tip dönüşümü
  • Hata/null yönetimi
  • Gereksiz sütun kaldırma
  • Filtreleme
  • Applied steps
  • Standartlaştırma
Modül 4
Şekillendirme
  • Pivot/unpivot
  • Split/merge
  • Append/merge
  • Hesaplanan sütun (PQ)
  • Tarih alanı hazırlama
  • Modele hazırlık
Günün hedefiKatılımcı, yıldız şema kurup analiz sorularına yönelik ölçüler yazabilir.
Modül 1
Model Kurma
  • Fact/dimension
  • İlişki ve kardinalite
  • Cross-filter yönü
  • Tarih tablosu
  • Model temizliği
  • Doğrulama
Modül 2
Temel Ölçüler
  • SUM/AVERAGE/COUNT
  • DISTINCTCOUNT
  • DIVIDE ile oran
  • Biçimlendirme
  • Ölçü klasörleri
  • İsimlendirme
Modül 3
CALCULATE
  • Filtre bağlamı
  • CALCULATE ile daraltma
  • ALL ile payda
  • Yüzde ve pay
  • Context transition (giriş)
  • Yaygın hatalar
Modül 4
Zaman Ölçüleri
  • YTD/MTD
  • Geçen yıl karşılaştırma
  • YoY büyüme
  • Hareketli ortalama
  • Dönem seçimi
  • Trend ölçüsü
Günün hedefiKatılımcı, analizi doğru görsellerle sunup içgörüyü iletebilir.
Modül 1
Görsel Seçimi
  • Soru-görsel eşlemesi
  • Karşılaştırma/trend/pay
  • KPI ve kart
  • Tablo/matris
  • Yanlış görsel tuzakları
  • Okunabilirlik
Modül 2
Etkileşim
  • Slicer ve filtre
  • Drill ve drillthrough
  • Çapraz filtre
  • Bookmark
  • Navigasyon
  • Tutarlı deneyim
Modül 3
Rapor Düzeni
  • Sayfa akışı
  • Görsel hiyerarşi
  • Tema ve renk
  • Hizalama ve ızgara
  • Mobil görünüm
  • Erişilebilirlik
Modül 4
İçgörü Sunumu
  • Smart Narrative
  • Yönetici özeti
  • Bulgu ve aksiyon
  • Yayın ve paylaşım
  • Geri bildirim
  • Proje tamamlama

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Analiz Planı

İş sorusunu ve analiz kapsamını tanımlarsınız.

✅
Veri Hazırlama

Power Query ile veriyi analize hazırlarsınız.

✅
Modelleme

Yıldız şema ve ilişkilerle model kurarsınız.

✅
DAX Ölçüleri

Temel ve zaman ölçülerini yazarsınız.

✅
Görsel Seçimi

Soruya uygun görseli seçersiniz.

✅
Etkileşim

Slicer, drill ve bookmark ile keşif sunarsınız.

✅
Rapor Düzeni

Tutarlı ve okunur rapor tasarlarsınız.

✅
İçgörü Sunumu

Bulguları aksiyona dönük sunarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Power BI'ı analiz amacıyla bütünsel kullanmak isteyen analist adayları
  • iş profesyonelleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Power BI'ı analiz amacıyla bütünsel kullanmak isteyen analist adayları ve iş profesyonelleri için uygundur.
Diğer PL-300 eğitimlerinden farkı nedir?
Bu eğitim ayrı konuları tek bir uçtan uca analiz projesinde birleştirir ve her adımı iş sorusuna bağlar.
Önceden deneyim şart mı?
Temel aşinalık faydalıdır; hazırlama, modelleme ve ölçüler analiz odağıyla yeniden ele alınır.
Proje bazlı mı ilerliyor?
Evet; tek bir veri seti baştan sona analiz edilerek eksiksiz bir rapor üretilir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. PL-300: Power BI for Data Analysis Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeCognos Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Cognos Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

IBM Cognos Analytics'te data module, Reporting (list/crosstab/chart), prompt, dashboard, Explore ve rapor dağıtımını uçtan uca uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeCompTIA Data+: Data Visualization Dashboards Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

CompTIA Data+: Data Visualization Dashboards Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

CompTIA Data+ kapsamında dashboard türleri, KPI seçimi, görsel türü eşlemesi, tasarım ilkeleri ve sınav sorularıyla gösterge panosu tasarımını öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeCompTIA Data+: Data Visualization Reports Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

CompTIA Data+: Data Visualization Reports Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

CompTIA Data+ kapsamında statik/dinamik rapor türleri, rapor bileşenleri, standartlar, denetim izi, dağıtım ve sınav sorularıyla raporlamayı öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeCompTIA DataAI: Data Visualization, Communication, and Outcomes Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

CompTIA DataAI: Data Visualization, Communication, and Outcomes Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri görselleştirme ilkeleri, veri hikâyeleştirme, paydaş iletişimi ve bulguları ölçülebilir iş sonuçlarına bağlamayı araçtan bağımsız öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeCreating Basic Visualizations in Tableau Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Creating Basic Visualizations in Tableau Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Tableau Desktop'ta bar, çizgi, pasta, harita ve dağılım grafiklerini Show Me ile oluşturmayı, renk/etiket kodlamasını ve biçimlendirmeyi öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn