קורס Power Query באקסל עם בינה מלאכותית

קורס פנים‑ארגוני לניקוי, לאיחוד ולעיבוד נתונים באקסל עם Power Query, ועם כלי AI לכתיבת שלבי העיבוד ולבדיקתם

5 מפגשים

18 שעות

פרונטלי / מרחוק

עברית/אנגלית

עד 15 משתתפים

אבחון רמה לפני הקורס

בקבוצה אחת יושבים לא פעם עובד שמעולם לא בנה טבלת ציר ועובדת שבונה לוחות מחוונים, והקורס מתקדם בקצב שלא מתאים לאף אחד מהם. לכן כל קורס אצלנו מתחיל באבחון רמה קצר:

  • שאלון מקוון של כעשר דקות לכל עובד, שנשלח בתוך יום עבודה מאישור ההזמנה.
  • מדריך מנוסה של ספקטרא מנקד את השאלונים ומשבץ כל משתתף באחת משלוש רמות: יסודות, ביניים או מתקדם.
  • אנחנו מציעים חלוקה לקבוצות הומוגניות של עד 15 משתתפים, ומנהלת ההדרכה מאשרת אותה.
  • כל קבוצה לומדת את הרמה שמתאימה לה מתוך הסילבוס של הקורס, וכך הקורס מותאם גם לקהל היעד וגם לרמת המשתתפים.

תיאור הקורס

רוב הזמן בעבודה עם נתונים באקסל הולך על הכנה: להוריד קבצים ממערכות, לנקות, לאחד, לתקן, ולעשות את אותו דבר שוב בחודש הבא. Power Query באקסל עושה את זה פעם אחת, ואחר כך בלחיצת רענון. הקורס מלמד לבנות את שלבי העיבוד האלה לעומק — ולהשתמש בכלי AI כדי לכתוב ולהסביר קוד M, ולבדוק שהתוצאה נכונה.

תהליך שמתרענן בלחיצה יכול גם לשכפל שגיאה בלחיצה: מיזוג שמכפיל שורות, תאריך שנקרא הפוך, קובץ חדש בתיקייה שנשמט בשקט. לכן בכל נושא בקורס לומדים גם מה בודקים — ספירת שורות, סכומים ורשימת ערכים מול המקור — לפני שהתוצאה נכנסת לדוח.

עבודה חוזרת עם הכלי — סקירת קוד M, כתיבת שלב לפי המוסכמות של הצוות, ניקוי של דוח שמגיע כל חודש — מבצעים עם הכלי, בודקים שהתוצאה תקינה, ורק אז שומרים את ההנחיה כסקיל. והקורס עונה גם על השאלה שכל משתתף ישאל: מתי בונים תהליך ב‑Power Query, ומתי מספיק סקיל של הכלי.

בסוף הקורס יש טעימה קצרה מ‑Power Pivot: טעינה למודל נתונים, קשר בין שתי טבלאות וטבלת ציר אחת מהן — כהכנה לצעד הבא.

התרגול נעשה על קבצי תרגול של ספקטרא ועל הקבצים של המחלקה שלכם, עם הסכם סודיות חתום.

הקורס הוא חלק מקורסי האקסל בשילוב AI לעסקים ולארגונים של ספקטרא, כולם פנים‑ארגוניים בלבד, לפי כתב האחריות לרמת השירות.

תיאור הקורס

רוב הזמן בעבודה עם נתונים הולך על הכנה: להוריד, לנקות, לאחד ולחזור על זה בחודש הבא. Power Query עושה את זה פעם אחת ואחר כך בלחיצת רענון. הקורס מלמד לבנות את שלבי העיבוד לעומק, להשתמש בכלי AI כדי לכתוב ולהסביר קוד M, ולבדוק כל תוצאה מול המקור לפני שהיא נכנסת לדוח. כולל טעימה מ‑Power Pivot.

יכולות בסיום הקורס

  • התוצר: תהליך עיבוד אחד מהעבודה של המשתתף, שרץ מחדש בלחיצה, עם רשימת בדיקות מול המקור.
  • למשוך נתונים מקבצים, מתיקיות שלמות, מ‑PDF, ממסדי נתונים ומהאינטרנט.
  • לנקות ולעצב נתונים: סוגי נתונים, תאריכים לפי אזור, כפילויות, ביטול ציר, עמודות מותנות ומותאמות.
  • למזג טבלאות בכל סוגי הצירוף, ולזהות מיזוג שמכפיל או משמיט שורות.
  • לאחד קבצים מתיקייה, ולהבטיח שקובץ חדש לא ישבור את התהליך.
  • לקבץ נתונים ולהחליט באיזו רמת פירוט ובאיזה שלב לחשב.
  • לבקש מהכלי לכתוב ולהסביר קוד M, ולבנות פרמטרים ופונקציות מותאמות.
  • לבנות תהליך שרץ מהר ולא נשבר ברענון.
  • לבצע עבודה חוזרת עם הכלי, לבדוק אותה ולשמור אותה כסקיל.

למי מיועד הקורס

  • משתמשי אקסל מתקדמים שעיקר עבודתם הוא הכנת נתונים ודוחות.
  • אנשי כספים, תפעול, רכש ומשאבי אנוש שמאחדים קבצים מכמה מקורות כל חודש.
  • אנליסטים ואנשי BI שמכינים נתונים לדוחות ולמערכות.
  • מי שמתכנן לעבור ל‑Power BI ורוצה להתחיל מהכלים שכבר נמצאים באקסל — אותו Power Query עובד בשניהם.

קבוצה מאותו ארגון בלבד, עד 15 משתתפים. הקורס אינו פתוח למשתתפים פרטיים.

דרישות מקדימות

ידע נדרש:

  • היכרות טובה עם אקסל ושליטה בפונקציות ובטבלאות ציר.
  • אין צורך בידע קודם ב‑Power Query או בבינה מלאכותית.

הכנה טכנית (רשימה מדויקת נשלחת שבוע לפני הקורס):

  • אקסל 365 על המחשב של כל משתתף.
  • גישה לכלי AI שהארגון אישר — Claude, ChatGPT או Copilot — בחשבון ארגוני; נקבע בשיחת המיפוי.
  • קבצים אמיתיים של המחלקה לתרגול, אם רוצים — נשלחים אלינו חמישה ימי עבודה לפני הקורס; אנחנו חותמים על הסכם סודיות.

סילבוס

רמה 1: יסודות
  • 1. איך Power Query חושב
    מה הכלי עושה ואיפה הוא יושב באקסל, רשימת השלבים וקריאה שלה, ולאן טוענים: טבלה, חיבור בלבד או מודל נתונים. סוגי נתונים, ולמה סוג שגוי שובר את התוצאה בשקט.
  • 2. משיכת נתונים
    מקובץ אקסל, מטבלה בתוך הקובץ, מ‑CSV, מ‑PDF, ממסד נתונים ומהאינטרנט. מה משתנה בכל מקור, ומה בודקים מיד אחרי המשיכה.
  • 3. ניקוי נתונים
    שורות מיותרות וכותרות שלא במקום, פיצול עמודות, רווחים ותווים נסתרים, החלפת ערכים ומילוי כלפי מטה. תאריכים ומספרים לפי אזור, כשקובץ מגיע בפורמט אמריקאי. הסרת כפילויות — ומה בדיוק נחשב כפילות.
  • 4. צורת הטבלה
    טבלה רחבה מול טבלה ארוכה, ביטול ציר של עמודות חודשים, ציר, והעברה של כותרות בכמה שורות לעמודות.
  • 5. מיזוג טבלאות
    מיזוג במקום נוסחאות חיפוש, וכל סוגי הצירוף: שמאלי, פנימי, מלא, ומיזוג שמחזיר רק את מה שאין לו התאמה — כדי למצוא רשומות חסרות. והכשל השקט: מפתח כפול שמכפיל שורות וסכומים.
רמה 2: ביניים
  • 6. צירוף ואיחוד מתיקייה
    צירוף טבלאות, ואיחוד כל הקבצים בתיקייה בתהליך אחד. קובץ הדוגמה ושלבי העזר, ומה קורה כשמגיע קובץ עם עמודה נוספת או שם גיליון אחר.
  • 7. קיבוץ ורמת פירוט
    קיבוץ וסיכום, רמת הפירוט של כל טבלה, ואיפה נכון לחשב: ב‑Power Query, בטבלת הציר או בנוסחה.
  • 8. עמודות מותנות ומותאמות
    עמודה מותנית, עמודה מדוגמאות — שבה הכלי מנחש את החוק מכמה דוגמאות — ועמודה מותאמת בקוד M. ולבדוק את החוק שהכלי ניחש על השורות שהוא לא ראה.
  • 9. קוד M עם AI
    העורך המתקדם: לבקש מהכלי להסביר שאילתה קיימת שלב אחר שלב, לכתוב שלב שהממשק לא עושה, ולתקן שגיאה. ולבדוק: שהקוד מחזיר את מה שהתכוונו, ושלא נשמטו שורות בשקט.
  • 10. פרמטרים ופונקציות
    נתיב תיקייה ותאריך כפרמטר, כך שאותו תהליך רץ על מחלקה או חודש אחר. פונקציה מותאמת שמפעילה אותם שלבים על כל קובץ.
רמה 3: מתקדם
  • 11. תהליך שלא נשבר
    שגיאות בשורות ואיך מטפלים בהן, מה שובר רענון — עמודה ששינתה שם, גיליון שנמחק — וסדר שלבים שמאיץ את הרענון. מתי העבודה נשלחת למסד הנתונים, ומתי השלבים מאלצים את אקסל לעשות אותה לבד.
  • 12. Power Query או סקיל
    אותה משימה בשתי דרכים: תהליך ב‑Power Query, וסקיל של הכלי. מתי כל אחד עדיף — ולמה סקיל שמנקה קובץ ישכפל שגיאה שקטה על שנים‑עשר קבצים אם לא בדקו אותו. ושמירת עבודה חוזרת עם הכלי כסקיל: מבצעים, בודקים, ורק אז שומרים — למשל סקירת קוד M לפני שהוא נכנס לדוח.
  • 13. טעימה מ‑Power Pivot
    טעינה למודל נתונים, קשר בין שתי טבלאות, וטבלת ציר אחת משתיהן. זה הבסיס שממנו ממשיכים ל‑Power BI.
  • 14. אבטחת מידע ופרויקט סיום
    מה מותר להזין לכלי AI ומה לא — כולל קוד M, שמכיל נתיבים, שמות שרתים ולוגיקה עסקית. פרויקט סיום: תהליך עיבוד אחד מהעבודה של המשתתף, שרץ מחדש בלחיצה, עם רשימת בדיקות מול המקור.
15. מפגש המשךשעה אחת, 30 עד 60 יום אחרי הקורס, מרחוק, כלול במחיר: האם התהליך רץ, מה נשבר, ושאלות על קבצים חדשים.
הערות לסילבוס
  • הסילבוס מותאם לפני הקורס, בשיחת מיפוי, לרמת המשתתפים ולקבצים של המחלקה.
  • כל נושא נלמד באותה דרך: המשימה, איך עושים אותה עם הכלי שהארגון אישר, ומה בודקים לפני שהתוצר נכנס לדוח.
  • היקף: 18 שעות בחמישה מפגשים.
  • כלי ה‑AI והיכולות של Power Query משתנים בתדירות גבוהה; התכנים מתעדכנים לפי הגרסה שבארגון ביום הקורס.

באבחון רמה לפני הקורס: כל עובד ממלא שאלון קצר, מדריך של ספקטרא מנקד אותו ומשבץ אותו באחת משלוש הרמות של הקורס, ואנחנו מציעים חלוקה לקבוצות הומוגניות. קבוצה מעורבת מפוצלת לשתי קבוצות, או שהסילבוס משלב שתי רמות. הפירוט המלא נמצא בעמוד אבחון הרמה באתר.
הסדנה היא מפגש אחד של היכרות עם Power Query. הקורס עובר על כל הדרך לעומק, מהמשיכה ועד תהליך שלא נשבר ברענון, משלב כלי AI לכתיבת קוד M ולבדיקתו, ומסתיים בטעימה מ‑Power Pivot.
לא. Power Query עובד בלחיצות, וכלי ה‑AI עוזרים במקומות שבהם צריך לכתוב נוסחה או שלב מורכב. המשתתפים לומדים לקרוא מה הכלי כתב ולבדוק אותו.
כן. אותו Power Query עובד גם ב‑Power BI, והטעימה מ‑Power Pivot בסוף הקורס היא הבסיס למודל הנתונים. מי שסיים את הקורס הזה מדלג בקורס Power BI על היסודות של Power Query.
כן. בפרויקט הסיום כל משתתף בונה תהליך עיבוד מהעבודה שלו. אנחנו חותמים על הסכם סודיות.
כן. חוברת הסבר, קבצי תרגול, ומענה לשאלות בתוך יום עבודה גם אחרי הקורס.
המשתתפים מקבלים מענה לשאלות בתוך יום עבודה גם אחרי הקורס, ואחרי 30 עד 60 יום נפגשים למפגש המשך של שעה, כלול במחיר, על מה שיושם בפועל במחלקה.

שיעורים חינם בנושא זה באקסל‑פדיה, האנציקלופדיה לאקסל של ספקטרא

להצעת מחיר
לעסקים ולארגונים

שלחו פרטים ונחזור בהקדם

המדריכים שלנו

המרצה בקורס

מומחים לאקסל יש בשפע, אך רק מעטים מלמדים באופן מלהיב, שמעורר בתלמידים עניין ליישם את הידע.
היכולת הזו היא זו שעושה את ההבדל בין קורס אקסל מוצלח, לבין קורס פנטסטי – עם משובים מושלמים.
וזה בעצם סוד הצלחתנו: נבחרת מומחי אקסל שהם גם מורים, והם יגרמו לעובדים שלכם להתאהב באקסל.

תמונה של WhatsApp 2024 06 06 בשעה 15.28.05 6f82c0e9 removebg preview 1

אורן מהלל

אנליסט, מפתח BI ומומחה AI

אנליסט, מפתח BI ומומחה בינה מלאכותית. הדריך אלפי עובדים ומנהלים באקסל, ב‑Power BI ובכלי AI.

תמונה איילה זליג 2 qmsunccwc1knm6kzydd2m5kmhfpdzbufxh103p9wcw

איילה זליג

מרצה בכירה לאקסל

מרצה בכירה לאקסל בכל הרמות, Power BI ו‑Google Sheets. ניסיון רב שנים בהדרכות בארגונים גדולים.

yehudit 200x300 1 qm6264ohf1css117j8xqi9mxcevbck5mlu9seme8ls

יהודית מהלל

מנהלת ומרצה ראשית

מומחית אקסל בכירה, מדריכה מנהלים ועובדים בארץ ובחו"ל בכל כלי האקסל, כולל BI ו‑AI.

תמונה של WhatsApp 2024 06 06 בשעה 15.28.05 6f82c0e9 removebg preview 1

אורן מהלל

אנליסט, מפתח BI ומומחה AI

אנליסט, מפתח BI ומומחה בינה מלאכותית. הדריך אלפי עובדים ומנהלים באקסל, ב‑Power BI ובכלי AI.

סרטוני הדרכה לדוגמה

סרטונים אלו מלמדים כמה מהנושאים היסודיים של הקורס