Excel Power Pivot Schulung

Bearbeitung von großen Datenmengen in Excel

(*) zzgl. MwSt    (**) inkl. MwSt
Termin (1 Tag)
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Di 06.12 –
Di 06.12.22
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495,00  (*)
589,05 € (**)

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Große Datenmengen und Excel? Klappt das?

Mit Excel 2016 führte Microsoft das sogenannte Datenmodell ein. Es ermöglicht große Datenmengen in Excel zu bearbeiten, Tabellen miteinander zu verknüpfen und Berechnungen für andere Werkzeuge zur Verfügung zu stellen.

So ist es nun möglich in Excel mehr als 1.000.000 Datensätze zu halten und zu verarbeiten. Vor allem für Pivottabellen (deshalb auch der Name PowerPivot), aber auch für Diagramme, weiterführende Berechnungen und Analysen ist es unumgänglich einen Blick auf diese Microsoft-Technologie zu werfen. Denn: schnell kommt man bei Berechnungen in Pivottabellen an die Grenzen.

Mit PowerPivot werden diese Möglichkeiten erweitert, so dass Auswertungen keine Grenzen mehr gesetzt sind.

Der Schwerpunkt des Seminars liegt in der Aufbereitung und Verknüpfung unterschiedlicher Tabellen oder – allgemein gesprochen: wie kann man (große) Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten? Ziel ist es mit Hilfe des Datenmodells komplexe Auswertungen vereinfacht durchzuführen. Neben den Pivot-Berichten und Pivot-Grafiken werden wir auch die Einrichtung von Kennziffern (KPI) besprechen. Oder anders ausgedrückt: die Datenmodellierung ist das zentrale Thema dieses Kurses.

Die zugrundeliegende Formelsprache von PowerPivot ist DAX (Data Analysis Expressions), die sehr viele Ähnlichkeiten mit dem Aufbau der Funktionen von Excel aufweist. Dennoch stellt DAX viele Funktionen zur Verfügung, die ein Selektieren der Daten, ein Filtern oder auch das Aufheben des Filters, komplexe Berechnungen und Verknüpfungen von Tabellen, etc. ermöglichen – Dinge, die Sie in Excel vermissen. Mit Hilfe dieser Berechnungen werden sogenannte Measures erstellt, die beispielsweise ihre Anwendungsmöglichkeiten in Pivottabellen haben. Diese DAX-Funktionen stellen das zentrale Thema in diesem Kurs dar und werden eingehend geübt.

Wenn Sie Auswertungen zu Datumsangaben machen, benötigen Sie eine Kalendertabelle. Warum das so ist, wie man sie mit DAX-Funktionen erstellt und was man dabei beachten muss, zeigen wir Ihnen in diesem Kurs.

In mehreren Beispielen stellen wir Ihnen Fälle zur Datenmodellierungen vor, diskutieren Lösungsansätze und zeigen Fallstricke. Tipps und Tricks runden das Ganze ab.

9:00 – 9:15
Begrüßung und Organisatorisches
  • Vorstellungsrunde
  • Erwartungen der Teilnehmer
9:15 – 10:45
Wiederholung der Pivottabellen
  • Grenzen der Pivottabellen
  • Eigene Berechnungen durch Measures
  • Einführung in die Formelsprache DAX
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
Vom Datenmodell zu PowerPivot
  • Zugriff auf Daten
  • Berechnete Spalten
  • Implizite und explizite Measures
  • Tabellen verknüpfen
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 – 15:00
Weiterführendes Wissen zu DAX
  • CALCULATE als zentrale Funktion in DAX
  • Übungen zu DAX
  • KPIs (Key Performance Indicator)
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
Ausblick und Diskussionen
  • Ausblick auf PowerBI
  • Lösung von konkreten Beispielen
  • Fragen & Antworten

Zielgruppe der Excel PowerPivot Schulung

Dieser Excel PowerPivot Kurs richtet sich an alle Microsoft Excel Anwender, welche ihr Wissen in Excel in dem Thema PowerPivot erweitern möchten.

Programmierkenntnisse sind nicht notwendig

Voraussetzungen für das Excel PowerPivot Seminar

Ein sicherer Umgang mit dem Programm Excel wird vorausgesetzt. Programmierkenntnisse werden in diesem Excel Kurs nicht benötigt. Das Seminar wird auf Deutsch gehalten.

Didaktischer Aufbau des PowerPivot Kurs

Dieser eintägige Excel Kurs wird anhand von konkreten Beispielen durchgeführt. Wir empfehlen, dass Sie nicht nur zuschauen, sondern die Beispiele, die mehrmals gezeigt werden, parallel mit dem Trainer erstellen. Zur Lernzielkontrolle dienen kleinere Übungsbeispiele. Diese Beispiele können Sie vor dem Kurs herunterladen und anschließend als Grundlage für konkrete Fälle heranziehen. Die Grundgedanken der wichtigsten Funktionen, Objekte, Elemente, … finden Sie in dem Skript, das kursbegleitend verteilt wird.

Technik in der Excel PowerPivot Weiterbildung

  • Die Teilnehmer sollten die Desktop Version von Excel in einer Version ab 2013 auf einem Computer mit Windows, mit dem Sie an der Schulung teilnehmen, installiert haben. Also einer der Versionen: Excel 2013, 2016, 2019, 2021 und Excel in Microsoft 365. Die online Variante von Excel bzw. die Excel Variante under dem Betriebssystem macOS (Apple) unterstützen nicht alle Funktionen, die im Kurs vorkommen.
  • Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
  • Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können um Zugang zum Internet am Veranstaltungsort zu haben. Einige Teilnehmer können Sie sich alternativ auch über Ihr Firmen-Handy  ins Internet einwählen  (WLAN-Tethering / Hotspot).
  • Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
  • Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Für dieses Seminar wird das Betriebssystem Windows empfohlen. Das Betriebssystem macOS (Apple) wird nicht empfohlen.

Für das Seminar sind die Excel Bücher von René Martin als Ergänzung hilfreich.

Grundsätzlich wird alles Wissen im Kurs so erklärt, dass es nicht nötig ist vor dem Kurs ein Buch zu lesen. Sie sollten lediglich darauf achten, dass Sie die Voraussetzungen (siehe Reiter Organisatorisches –> Voraussetzungen) erfüllen.

Wir bieten den Kurs neben dem Live-Online Format auch in folgenden Städten an: Stuttgart, Ulm, Frankfurt, München, Hamburg, Berlin, Köln. Falls Sie die Schulung gerne in einer anderen Stadt oder direkt bei Ihnen im Unternehmen besuchen möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Über den Excel Kurs

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Durchführungsgarantie

Die Trainer, die in exklusiver Kooperation mit Enable AI zusammen arbeiten, kommen alle aus der Praxis und vermitteln praxisnahes, aktuelles Wissen auf leicht verständliche Art und Weise mit dem Ziel, dass Sie in Ihrer Arbeit das Wissen direkt anwenden können.

Zufriedenheitsgarantie

Sollten Sie in einem mehrtägigen Seminar bis zum Ende des ersten Seminartags merken, dass dieses Seminar nicht Ihren Erwartungen entspricht, sprechen Sie bitte mit dem Kursleiter am ersten Seminartag und es wird Ihnen die volle Kursgebühr inkl. Anreise (30 cent / km bzw. Bahnfahrt 2. Klasse) erstattet. Ohne Wenn und Aber.

Wissensgarantie

Falls Ihr(e) MitarbeiterIn unerwarteterweise innerhalb eines halben Jahres nach dem Besuchen eines Kurses für mehr als 6 Monate (Krankheit, Elternzeit, Sabbatical,...) ihr Unternehmen verlässt, darf kostenlos ein Kollege innerhalb eines Jahres ab dem Verlassen des Kollegens ein stattfindendes Seminar mit demselben Inhalt besuchen.

Hands-on Schulungen

Die Kurse sind hands-on Trainings, mit vielen Coding Übungen (inkl. digitalen Musterlösungen). Denn durch praktische Beispiele lernt man am meisten.

Individuelle Schulungen

Wenn es im Interessen der Schulungsgruppe ist, ändert der Trainer das Seminar nach Ihren Wünschen ab bzw. integriert Ihre Daten nach Rücksprache in den Kurs.

Aktualisierte Schulungen

Sollten Sie eine Schulung zweimal besuchen, wird diese nicht identisch sein. Ihr Feedback wird berücksichtigt und die Schulungen werden an die aktuelle Themen in Forschung und Entwicklung angepasst.

Trainer aus der Praxis

Die Trainer, die in exklusiver Kooperation mit Enable AI zusammen arbeiten, kommen alle aus der Praxis und vermitteln praxisnahes, aktuelles Wissen auf leicht verständliche Art und Weise mit dem Ziel, dass Sie in Ihrer Arbeit das Wissen direkt anwenden können.

Kleine Gruppen

Garantierte maximale Gruppengröße von 10 Teilnehmern. Im Durchschnitt besuchen 6 Teilnehmer einen Kurs.

Fundiertes Wissen

Vor der Zusammenarbeit werden unsere Trainer geprüft. Alle besitzen fundierte Kenntnisse, u.a. durch Studium, Promotion und Berufserfahrung in den Bereichen Mathematik, Informatik, Statistik und Machine/Deep Learning.

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Die nächsten Kurse

Übersicht über die kommenden Schulungen in Machine Learning, Deep Learning, Data Science und Statistik.

(1 Tag) In diesem Seminar lernen Sie wie man mit Pivottabellen in Excel leicht Elemente zusammenfassen kann. Pivot Tabellen helfen bei der Organisation, beim Gruppieren, Filtern und Rechnen. Zudem werden Alternativen zur Pivot Tabelle vorgestellt.

(1 Tag) Big Data in Excel: Der Schwerpunkt des Seminars liegt in der Aufbereitung und Verknüpfung unterschiedlicher Tabellen oder – allgemein gesprochen: wie kann man (große) Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten? Ziel ist es mit Hilfe des Datenmodells komplexe Auswertungen vereinfacht durchzuführen.

In diesem Seminar legen Sie die den Umgang Formeln und Funktionen in Microsoft Excel mit dem Schwerpunkt „statistische Funktionen“ kennen. Sie erfahren welche Funktionen und Werkzeuge Excel für die deskriptive und explorative Statistik verwendet und wie diese Methoden zur Analyse empirischer Daten einsetzen und in Excel berechnen kann.

(1 Tag) Dieser Excel Kurs zeigt Ihnen wie sie mit Hilfe von Power Query leicht Daten abrufen und transformieren können. Sie erlernen den Zugriff auf Datenquellen unterschiedlichster Art und das Verarbeiten dieser Daten.

In zwei Tagen lernen Sie wie Sie mit dem kostenlosen Tool Power Bi Desktop ihre Daten analysieren und in interaktiven Berichten darstellen können. Die Abfragesprache DAX wird eingeführt. Sie erlernen Daten aus verschiedenen Quellen abzufragen, zu transformieren und gemeinsam mit den Visuals zu visualisieren.

Natural Language Processing Seminar. 1. Tag – Machine Learning Verfahren: Linguistische Vorverarbeitung, Textklassifikation bzw. Text Clustering (Python Module spacy bzw. scikit-learn). 2. Tag – Neuronale Netze: Wortvektoren, TextKlassifizikation mit LSTM, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (z.B. für Übersetzung), Transferlernen mit vortrainierten Modellen. (Keras/Tensorflow)

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(1 Tag) In diesem Digitalisierungs Seminar lernen Sie Denk- und Handlungswerkzeuge kennen, die die aktuellen Trends der Digitalisierung mit zeitlosen Grundsätzen untermauern. Das Seminar hat zum Ziel, Führungskräften ein tieferes Verständnis für strategische Entscheidungen im Kontext von Digitalisierungsprojekten zu entwickeln.

(3 Tage) Sie lernen Daten mit VBA zu analysieren und zu bearbeiten. Sie lernen Wege wie wiederkehrende Routineaufgaben leicht mit VBA programmiert werden können. Der Kurs führt auch in die Programmierung (mit VBA) ein.

3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.

(2 Tage) In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen können. Auch die interaktive Visualisierung wird behandelt. Verwendete Python Pakete sind: pandas, matplotlib, plotly, rise, ipywidgets, voila, streamlit.

In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(2 Tage) In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen können. Auch die interaktive Visualisierung wird behandelt. Verwendete Python Pakete sind: pandas, matplotlib, plotly, rise, ipywidgets, voila, streamlit.

In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.

In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Geo-Spatial-Daten in Python analysieren und visualisieren können. Das Seminar behandelt raumbezogene Vektordaten (mit dem Python Paket geopandas) und Rasterdaten (mit dem Paket Rasterio). Das Python Modul Contextily wird verwendet um fortgeschrittene Visualisierungen zu realisieren.

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

(2 Tage) In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen können. Auch die interaktive Visualisierung wird behandelt. Verwendete Python Pakete sind: pandas, matplotlib, plotly, rise, ipywidgets, voila, streamlit.

In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Geo-Spatial-Daten in Python analysieren und visualisieren können. Das Seminar behandelt raumbezogene Vektordaten (mit dem Python Paket geopandas) und Rasterdaten (mit dem Paket Rasterio). Das Python Modul Contextily wird verwendet um fortgeschrittene Visualisierungen zu realisieren.

(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.

(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.

(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).

(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.

(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.

(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.