POWER BI: ADVANCED DATA MODELING AND SHAPING EĞİTİMİ

Zorlu veriyi ustaca modelle ve şekillendir

Çok-çok, köprü, SCD ve alan parametreleri gibi ileri model desenlerini ve Power Query ile karmaşık veri şekillendirmeyi öğrenin.

Power BI'da ileri modelleme ve şekillendirme eğitimi: Power Query ile pivot/unpivot, birleştirme, parametre ve özel M fonksiyonları, klasörden toplu içe alma; çok-çok ve köprü ilişkiler, SCD Type 2, rol oynayan ve ayrık boyutlar, alan parametreleri ve hesapla…

3 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

İleri model desenleri ve Power Query ile veri şekillendirme

Bu eğitim, zorlu iş gereksinimlerini karşılayan ileri veri modelleri tasarlamaya ve Power Query ile karmaşık veriyi şekillendirmeye odaklanır. Model tarafında çok-çok ilişkiler ve köprü tablolar, yavaş değişen boyutlar (SCD Type 2), rol oynayan boyutlar, ayrık (disconnected) tablolar, hesaplama grupları ve alan parametreleri (field parameters) işlenir. Şekillendirme tarafında ileri pivot/unpivot, sütun bölme/birleştirme, gruplama, koşullu birleştirme, parametreli sorgular, özel M fonksiyonları ve klasörden toplu içe alma ele alınır. Performans aracı derinliğine girmeden, doğru tasarım ve şekillendirme kararlarına odaklanır. Katılımcı, karmaşık senaryolarda temiz, esnek ve genişleyebilir modeller kurar.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; ileri şekillendirmeden ileri model desenlerine ilerlenir.

Seviye

İleri Seviye — İleri model tasarım desenleri ve Power Query (M) ile karmaşık veri şekillendirme.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçekçi, dağınık veri setlerini şekillendirip ileri model desenlerini kurarak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🧩Model Desenleri

Çok-çok, köprü ve SCD gibi desenleri doğru kurarsınız.

🧼İleri Şekillendirme

Power Query ile en dağınık veriyi temizlersiniz.

🔧Esneklik

Alan parametreleri ve hesaplama gruplarıyla esnek model kurarsınız.

Anahtar Konular

ileri veri modellemepower query şekillendirmeçok-çok ilişkiköprü tabloscd type 2alan parametrelerim fonksiyonupivot unpivothesaplama gruplarıpower bi modelleme
“Zor veri yoktur; yalnızca henüz doğru şekle sokulmamış veri vardır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Power BI Deneyimi

Model, ilişki ve Power Query deneyimi beklenir.

2
DAX Temeli

Temel DAX ve filtre bağlamına aşinalık gerekir.

3
M Girişi

Power Query düzenleyici ve adım kavramına aşinalık faydalıdır.

4
Örnek Veri

Dağınık, çok kaynaklı örnek veri yararlıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, Power Query ile karmaşık ve dağınık veriyi güvenle şekillendirebilir.
Modül 1
Pivot/Unpivot
  • Unpivot ile normalize etme
  • Pivot ile özet
  • Yalnızca seçili sütun unpivot
  • Çapraz tablo düzeltme
  • Çok başlıklı veri
  • Dinamik sütun
Modül 2
Sütun İşlemleri
  • Sütun bölme (ayraç/konum)
  • Örnekten sütun (by example)
  • Koşullu sütun
  • Sütun birleştirme
  • Metin/regex temizleme
  • Tür zorlama
Modül 3
Birleştirme
  • Merge (join türleri)
  • Fuzzy merge
  • Append ile birleştirme
  • Anahtar eşleştirme
  • Çakışma yönetimi
  • Birleştirme performansı
Modül 4
Gruplama ve Toplama
  • Group by
  • Toplama ve sayım
  • İç içe tablo (nested)
  • All rows ile detay
  • Gruplanmış dönüşüm
  • Doğrulama
Günün hedefiKatılımcı, parametre ve özel M fonksiyonlarıyla yeniden kullanılabilir sorgular kurabilir.
Modül 1
Parametreler
  • Sorgu parametresi
  • Kaynak parametreleme
  • Liste/sorgu tabanlı parametre
  • Ortama göre kaynak
  • Parametre ile filtre
  • Bakım kolaylığı
Modül 2
Özel M Fonksiyonları
  • Fonksiyon yazma
  • Parametreli fonksiyon
  • Sorguyu fonksiyona çevirme
  • Fonksiyonu uygulama
  • Yeniden kullanım
  • Belgeleme
Modül 3
Toplu İçe Alma
  • Klasörden toplu alma
  • Dosya üzerinde döngü
  • Şema birleştirme
  • Örnek dosya (sample)
  • Hatalı dosya yönetimi
  • Artımlı ekleme
Modül 4
Dayanıklılık
  • try/otherwise
  • Null ve hata yönetimi
  • Veri kalitesi kontrolü
  • Query folding farkındalığı
  • Adım optimizasyonu
  • Sorgu belgeleme
Günün hedefiKatılımcı, karmaşık senaryolar için ileri model desenlerini tasarlayabilir.
Modül 1
Çok-Çok ve Köprü
  • Çok-çok ilişki
  • Köprü (bridge) tablo
  • Belirsizlik yönetimi
  • Filtre yayılımı
  • İki yönlü filtre dikkati
  • Senaryolar
Modül 2
SCD ve Boyut
  • Yavaş değişen boyut (SCD Type 2)
  • Geçerlilik tarihleri
  • Tarihsel vs güncel görünüm
  • Rol oynayan boyut
  • Ayrık (disconnected) tablo
  • Boyut tasarımı
Modül 3
Esnek Model
  • Hesaplama grupları
  • Alan parametreleri (field parameters)
  • Dinamik eksen/ölçüm
  • What-if parametresi
  • Dinamik başlık
  • Esneklik desenleri
Modül 4
Model Kalitesi
  • Yıldız şemaya sadakat
  • Granülerlik kararı
  • Gereksiz karmaşıklık önleme
  • Belgeleme
  • Model gözden geçirme
  • Sürdürülebilir tasarım

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Şekillendirme

Karmaşık veriyi pivot/unpivot ve birleştirmeyle düzeltirsiniz.

✅
Parametre

Parametreli, ortam-esnek sorgular kurarsınız.

✅
M Fonksiyonları

Yeniden kullanılabilir özel M fonksiyonları yazarsınız.

✅
Toplu İçe Alma

Klasörden toplu ve dayanıklı içe alma kurarsınız.

✅
Çok-Çok/Köprü

Çok-çok ve köprü tablolarla modellersiniz.

✅
SCD

Yavaş değişen boyutları (Type 2) tasarlarsınız.

✅
Esnek Model

Alan parametreleri ve hesaplama gruplarını kurarsınız.

✅
Kalite

Temiz, esnek ve genişleyebilir modeller tasarlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Karmaşık modelleme
  • veri şekillendirme senaryolarında ustalaşmak isteyen BI geliştiricileri ve ileri analistler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Karmaşık modelleme ve veri şekillendirme senaryolarında ustalaşmak isteyen BI geliştiricileri ve ileri analistler için uygundur.
Teknik kullanıcı eğitiminden farkı nedir?
O eğitim performans araçlarına (DAX Studio, VertiPaq) iner; bu eğitim model tasarım desenleri ve Power Query şekillendirmeye odaklanır.
SCD Type 2 nedir?
Boyut değerlerinin tarihsel değişimini geçerlilik tarihleriyle saklayan tasarımdır; eğitim tarihsel ve güncel görünümü kurmayı gösterir.
Alan parametreleri ne işe yarar?
Kullanıcının görseldeki ekseni veya ölçümü seçebildiği dinamik raporlar kurmayı sağlar; eğitim örneklerle uygular.
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. Power BI: Advanced Data Modeling and Shaping Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

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

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeQlik Sense Enterprise for Developers Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Qlik Sense Enterprise for Developers Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Qlik Sense Enterprise'da QVD katmanlı ETL, associative model, Set Analysis, görsel geliştirme, section access ve QMC yayınını öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeQlik Sense Son Kullanıcı (End User) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Qlik Sense Son Kullanıcı (End User) Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Qlik Sense son kullanıcı eğitimi: keşif, associative seçim, filtre, Insight Advisor, kişisel sheet ve story ile içgörü paylaşımı.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeQlikView Designer Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

QlikView Designer Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

QlikView tasarımı: sheet ve list box, grafik nesneleri, ifadeler, Set Analysis, bookmark, button ve trigger ile etkileşimi öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeQlikView Developer Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

QlikView Developer Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

QlikView geliştirme: LOAD script'i, associative model, QVD katmanlama, incremental load, master calendar ve Set Analysis'i öğrenin.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmeQlikView: Creating Line Charts, Combo Charts, Pivot Tables, & Block Charts Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

QlikView: Creating Line Charts, Combo Charts, Pivot Tables, & Block Charts Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

QlikView'da line, combo, pivot table ve block chart oluşturma, ifade yazımı, ikinci eksen ve biçimlendirmeyi uygulamalı öğrenin.

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