אודסיטי · Nanodegree · 3 קורסים · 41 שעות

מסלול Nanodegree באנליטיקה עסקית עם Power BI — אודסיטי

המסלול מורכב משלושה קורסים ברצף: מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים · SQL לניתוח נתונים · ובסוף ויזואליזציה של נתונים ב-Power BI.

השורה התחתונה שלנו

"מסלול-המשך לניתוח עסקי ב-Power BI, למי שכבר מכיר SQL ברמת ביניים — לא הכשרה להנדסת נתונים או לכתיבת קוד. בקצב של אדם עובד: כחודש, ושלושה פרויקטים בדיווח ובניתוח."

41ש׳

משך רשמי

מתחילים

רמת כניסה

3 · 3

קורסים · פרויקטים

4.9★

13 מדרגים

1–1.5חוד׳

עד סיום · שלנו

לעמוד המסלול
באודסיטי ←

הרשמה ותמחור מתבצעים אצל אודסיטי · קישור שיווקי · אנחנו לא מוכרים את הקורס

בשורה אחת

חמש שאלות, חמש תשובות

אם אין לך זמן לקרוא את כל העמוד — אלה התשובות שמספיקות כדי להחליט.

למי זה

למי שכבר נוגע בנתונים בעבודה, מכיר SQL ברמת ביניים ורוצה להוסיף גיליון, שאילתות ודשבורד לאותו תהליך.

מה יוצא ביד

שלושה תוצרים — גיליון ומצגת רווחיות, מסמך שאילתות עם מילון נתונים ותרשים ישויות-קשרים, ודוח Power BI לקמעונאי מקוון.

כמה זמן באמת

41 שעות רשמיות, שבקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע נפרסות על כחודש עד חודש וחצי.

איפה זה ממקם אותך

על שלוש השכבות של אותו תהליך — מדידה בגיליון, שליפה ב-SQL והצגה בדשבורד.

מה חסר

ראה "מה זה לא נותן" למטה.

המסגרת במספרים

41 שעות, ומה שיוצא מהן

רוב המספרים כאן הם של אודסיטי; שתי הקוביות האחרונות הן החישוב שלנו. נמדדו ב-7.9.2026.

שעות רשמיות

בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע — חודשים בקצב הזה

קורסים

מיומנויות

פרויקטים

4.9

13 מדרגים

8.2026

עודכן

1–1.5

עד סיום · שלנו

מסלול הלימוד

שלושה קורסים ברצף אחד

אורך העמודה מציג את יחס השעות בין הקורסים. פתח קורס כדי לראות כל שיעור בשמו.

קורס 1

מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים

11.2ש׳

קורס 2

SQL לניתוח נתונים

18.5ש׳

קורס 3

ויזואליזציה של נתונים ב-Power BI

11ש׳

1מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים11.2 שעות

מבוא לקורס — מהם נתונים, איפה הם מופיעים בחיי היום-יום ולמה הבנה שלהם עוזרת לקבל החלטות טובות יותר.
מה זה נתונים — לקרוא טבלת נתונים: מה נמדד בה, איך היא מסודרת ומה תפקידם של נתוני-העל בהוספת הקשר.
סוגי נתונים — להבחין בין נתונים מספריים לקטגוריאליים ולהתאים את דרך הניתוח למבנה הנתונים.
סיכום נתונים — לסכם מערכי-נתונים בעזרת שכיחויות, מדדי מרכז ופיזור וסטטיסטיקה תיאורית.
קשרים בין נתונים — יחסים, פרופורציות ומתאמים כדרך להשוות חלקים ולמדוד קשר בין משתנים.
מהנתונים למדדים עסקיים — חזרה על תיאור נתונים, ומעבר למספרים שעסקים באמת עוקבים אחריהם ולמטרות שמאחוריהם.
מדדי ביצוע מרכזיים — איך מדדי ביצוע עוקבים אחרי יעדים עסקיים ותומכים בהחלטות בכל מחלקה.
מדדי צמיחה — שיעור צמיחת הכנסות, נתח שוק ומשתמשים פעילים: איך מחשבים, מפרשים ומיישמים אותם.
מדדי יעילות — מדדים של זמן, עלות ומשאבים ככלי להערכה ולשיפור של היעילות התפעולית.
מדדי רווחיות — רווח גולמי, רווח נקי, EBITDA וערך לקוח לאורך זמן: איזה חלק מההכנסה הופך לרווח.
מדדי שביעות רצון לקוחות — שביעות רצון, שיעור נטישה ורכישות חוזרות כמדדים לנאמנות לקוחות.
מדדי חדשנות — לעקוב אחרי פיתוח ואימוץ של רעיונות חדשים: תפוקת מוצר, שיעורי אימוץ והשקעה במחקר ופיתוח.
דוחות כספיים — לקרוא דוח רווח והפסד, דוח תזרים מזומנים ומאזן ולהעריך רווחיות, נזילות ובריאות פיננסית.
המדדים פוגשים את הגיליון — חזרה על קטגוריות המדדים, סוגי היעדים והדוחות הכספיים לפני המעבר לגיליון.
ניווט בגיליון אלקטרוני — להתמצא בממשק: תפריטים, סרגלי כלים וקיצורים לארגון נתונים ולעבודה יעילה.
איתור וזיהוי נתונים בגיליון — הפניות לתאים, יחסיות מול מוחלטות וטווחים בעלי שם לנוסחאות ברורות יותר.
פעולות בגיליון — מיון, סינון, העתקה ומחיקה כדי לשמור על נתונים נקיים ומוכנים לניתוח.
מתאים לניתוח — סיכום העבודה עם תאים והפניות, ומעבר לניקוי נתונים ולבניית נוסחאות שעונות על שאלות.
חשבון וטקסט בגיליון — לבנות ולתקן נוסחאות שמחשבות ערכים, מטפלות בטקסט ומשלבות הפניות לתאים.
לוגיקה וצבירה בגיליון — פונקציות כמו IF, AND ו-COUNTIFS לסינון, לצבירה ולניקוי לפי כללים שאתה קובע.
תאריכים, אימות ופעולות גיליון — עבודה עם תאריכים וניקוי טבלאות: חילוץ, אימות, הסרת כפילויות ופיצול טקסט.
הפניה וסיכום בגיליון — פונקציות חיפוש וטבלאות ציר לשליפת נתוני-ייחוס ולסיכום מערכי-נתונים גדולים.
להפוך את המספרים לגלויים — חזרה על ניקוי, המרה ותשאול של נתונים בשירות שאלות אמיתיות.
מבוא לתרשימי עוגה — מתי תרשים עוגה עובד להשוואת חלק-מתוך-שלם, ומה המלכודות שמחלישות אותו.
תרשימי עוגה בגיליון — לבנות ולעצב תרשימי עוגה, כולל תוויות ופריסה, להצגה ברורה ומדויקת.
מבוא לתרשימי עמודות ומוטות — מתי לבחור כל סוג להשוואת קטגוריות, ומתי פריסה מקובצת או מוערמת.
תרשימי עמודות ומוטות בגיליון — לבנות ולהתאים תרשימים להשוואת קטגוריות, כולל צירים, תוויות ופריסות מרובות ממדים.
מבוא לתרשימי קו ושטח — איך הם חושפים מגמות לאורך זמן ומייצגים חלקים מתוך שלם, ומתי הם עלולים להטעות.
תרשימי קו ושטח בגיליון — לבנות תרשימי קו ושטח, להשוות סדרות ולהבליט דפוסים בעיצוב ברור.
מבוא לתרשימי פיזור — לקרוא קשר בין שני משתנים מספריים: עוצמת המתאם וכיוונו, אשכולות, מגמות וחריגים.
תרשימי פיזור בגיליון — לבנות תרשימי פיזור כדי לחשוף דפוסים, לאתר חריגים ולבדוק מתאם אפשרי.
מבוא להיסטוגרמות — איך ערכים מתפלגים על פני טווחים, איך מעריכים שונות ואיך מזהים חריגים.
היסטוגרמות בגיליון — לבנות היסטוגרמות שמראות התפלגות של נתונים מספריים ודפוסי שכיחות.
בחירת התרשים המתאים בגיליון — לבחור את סוג התרשים הנכון ולחדד את עיצובו כדי להעביר מגמות והשוואות לקהל.
סיכום הקורס — מבט לאחור מתיאור נתונים גולמיים ועד תקשור הממצאים, והתכוננות לפרויקט.
פרויקטניתוח רווחים לחברת מסחר מקוון

2SQL לניתוח נתונים18.5 שעות

מבוא לאופרטורים ב-SQL — היכרות עם הקורס ועם מסד הנתונים הקמעונאי שעליו עונים על שאלות עסקיות.
מבוא ל-SQL — יסודות השפה, חשיבותה לניתוח נתונים, מבנה מסד הנתונים וסקירת מסדי הנתונים הנפוצים.
תרשימי ישויות-קשרים — לקרוא תרשים ישויות-קשרים ולהבין טבלאות, עמודות והקשרים ביניהן.
מבוא למשפטים ב-SQL — המשפטים SELECT ו-FROM, כתיבת שאילתות ושיטות עבודה לפורמט ולהרצה בסביבת העבודה.
הפסוקית LIMIT ב-SQL — להגביל את מספר השורות שהשאילתה מחזירה כדי לחקור נתונים מהר יותר.
הפסוקית ORDER BY ב-SQL — למיין תוצאות לפי עמודה אחת או כמה, בסדר עולה או יורד.
הפסוקית WHERE ב-SQL — לסנן נתונים לפי תנאים מספריים או טקסטואליים בעזרת אופרטורים של השוואה.
אופרטורים חשבוניים ב-SQL — ליצור עמודות מחושבות ולבצע חישובים בשאילתה לפי סדר פעולות נכון.
האופרטורים LIKE ו-IN ב-SQL — לסנן טקסט ומספרים ביעילות בעזרת תווים כלליים ורשימות ערכים.
האופרטורים AND ו-BETWEEN ב-SQL — לסנן לפי כמה תנאים וטווחים, ולהבין אילו קצוות נכללים.
האופרטורים NOT ו-OR ב-SQL — לשלב תנאים ולשלוף רשומות שעונות או שאינן עונות על קריטריון.
חזרה על אופרטורים ב-SQL — חזרה על הפקודות, התחביר והמושגים המרכזיים של שאילתות בסיסיות.
מבוא לצירוף טבלאות — מהו צירוף, מהי נורמליזציה של מסד נתונים ולמה שניהם נחוצים.
מבוא לצירוף פנימי ב-SQL — לצרף נתונים מכמה טבלאות ולציין עמודות מטבלאות שונות בעזרת פסוקית ON.
צירופים ב-SQL — צירוף פנימי, שמאלי וימני, סינון בתוך הצירוף וטיפול בערכים חסרים בתוצאה.
מושגי צירוף מתקדמים — מפתחות ראשיים וזרים, צירוף כמה טבלאות ושימוש בכינויים לניתוח יעיל.
חזרה על צירופים — תרגול נוסף על צירוף פנימי, שמאלי וימני עם דוגמאות חדשות.
מבוא לצבירה ב-SQL — פונקציות צבירה: COUNT, SUM, AVG, GROUP BY ו-HAVING.
ערכים חסרים וצבירה — מה מייצג ערך חסר, במה הוא שונה מאפס ואיך מזהים או מוציאים אותו מהשאילתה.
הפונקציה COUNT — לספור שורות, ההבדל בין ספירת הכול לספירת עמודה, והשפעת ערכים חסרים על התוצאה.
הפונקציה SUM — לסכם עמודות מספריות, לטפל בערכים חסרים ולבצע צבירות לניתוח מלאי ומכירות.
הפונקציות MIN, MAX ו-AVG — מינימום, מקסימום וממוצע, כולל היחס לערכים חסרים ושימושים עסקיים.
הפסוקית GROUP BY — לצבור נתונים בתוך קבוצות, לקבץ לפי כמה עמודות ולשלב עם מיון.
הפסוקית DISTINCT — לשלוף שורות ייחודיות על פני עמודות נבחרות, עם תרגול על מקרים אמיתיים.
הפסוקית HAVING — לסנן תוצאות מצטברות של קבוצות, מעבר למה שהפסוקית WHERE מאפשרת.
עבודה עם תאריכים ב-SQL — פונקציות תאריך לניתוח, לצבירה ולקיבוץ לפי חלקי תאריך לצורכי דיווח.
משפטי CASE ב-SQL — לוגיקה מותנית בשאילתה, כולל כמה תנאים, ערכים חסרים ושילוב עם צבירה.
מבוא לתת-שאילתות — תת-שאילתות סקלריות כדרך לפשט לוגיקה מורכבת ולהשוות ערכים בשאילתה אחת.
תת-שאילתות בפסוקית WHERE — לסנן תוצאות באופן דינמי ולהפוך שאילתות לגמישות וקריאות יותר.
תת-שאילתות בפסוקית FROM — ליצור טבלאות נגזרות, להמיר נתונים ולבנות שאילתות מורכבות ביעילות.
ביטויי טבלה משותפים — לארגן לוגיקה בחלקים נשנים בעזרת WITH ולהפוך שאילתות מורכבות לקריאות.
טבלאות זמניות ב-SQL — לשמור תוצאות ביניים כדי לפשט שאילתות מורכבות ולשפר ביצועים.
טיפים ל-SQL נקי ויעיל — שימוש נכון בתת-שאילתות, בביטויי טבלה ובטבלאות זמניות לצד בהירות ותחזוקה.
פונקציות חלון ב-SQL — חישובי סכום, ממוצע ודירוג על פני שורות בלי לאבד את רמת השורה הבודדת.
עבודה עם PARTITION BY — סכומים מצטברים, דירוגים וניתוח מגמות בתוך קבוצות, בלי לוותר על הפירוט.
סדר בפונקציות חלון — תפקיד ה-ORDER BY בדירוג ובמסגור, ההבדל בין ROWS ל-RANGE וסכומים מצטברים.
בניית פונקציית חלון — לבנות פונקציות חלון לניתוח מפורט, לסכומים מצטברים ולשאילתות יעילות.
מבוא לניקוי נתונים ב-SQL — למה ניקוי נתונים קריטי ואיך מזהים כפילויות, ערכים חסרים וחריגים.
ניקוי נתונים ב-SQL — לטפל בערכים חסרים, להסיר כפילויות, לתקנן טקסט ולתקן סוגי נתונים.
ניקוי נתונים מתקדם ב-SQL — טבלאות ביניים ותהליכי עבודה להכנת נתונים בקנה מידה גדול ולבקרת איכות.
פרויקטניתוח קמעונאי

3ויזואליזציה של נתונים בPower BI — 11 שעות

מבוא ל-Power BI — היכרות עם המרצה ועם הקורס.
סביבת העבודה של Power BI — איך מקימים סביבת עבודה על מחשב Windows כדי להשתמש ב-Power BI.
הפונקציות המרכזיות של Power BI — הממשק, קליטת נתונים, בניית דוחות וההבדל בין דוח לדשבורד.
יסודות עיצוב דשבורד ב-Power BI — לבחור ויזואליזציות אפקטיביות, לבנות פריסה ברורה ולהוסיף נגישות ואינטראקטיביות.
הדוח הראשון שלך ב-Power BI — לייבא ולהכין נתונים ולבנות דוח אינטראקטיבי ראשון עם תרשימי קו ודונאט.
תיקון עיצוב בדוח Power BI — לזהות ולתקן בעיות פריסה, ויזואליזציה וצבע לפי שיטות עבודה מומלצות.
סיכום שיטות העיצוב — חזרה על המושגים שנלמדו עד כאן בקורס.
מבוא ל-Power Query ול-DAX — היכרות ראשונית עם שני הכלים בתוך Power BI.
יסודות Power Query — להתחבר לנתונים, לטעון, לנקות ולהמיר אותם למערך מסודר לניתוח.
יסודות DAX — לכתוב מדדים ועמודות מחושבות ולהשתמש בפונקציות הליבה לניתוח דינמי.
הכנת נתונים עם DAX — עמודות מחושבות, מדדים והקשר החישוב, לצד מפות ומדי-מחוון דינמיים.
מידול נתונים ב-Power BI — סכמת כוכב, קשרים בין טבלאות, ניקוי נתונים ופתרון תקלות במודל.
סיכום הכנת הנתונים — חזרה על החיבור לנתונים, ההמרה ב-Power Query, בניית המודל והשימוש ב-DAX.
מבוא לסוגי התרשימים המרכזיים — אילו תרשימים קיימים, איך בוחרים את הנכון ואיך מקבצים נתונים לתצוגה ברורה.
תרשימי השוואה — עמודות ומוטות להשוואת קטגוריות ולהצגת פילוחים, כולל צבע וסינון-צולב אינטראקטיבי.
תרשימי מגמה — להציג נתונים לאורך זמן, לעקוב אחרי מגמות ולהשוות סדרות בבחירת התרשים הנכון.
תרשימי התפלגות — תרשימי פיזור והיסטוגרמות שחושפים דפוסים, קשרים ושונות בנתונים.
תרשימי הרכב — תרשימי דונאט ועמודות שמראים כמה כל קטגוריה תורמת לשלם ואיך מפרשים את הפילוח.
תרשימי קשר — תרשימי פיזור ובועות לניתוח מתאמים ודפוסים בין כמה משתנים מספריים.
עבודה עם תרשימים ב-Power BI — לבנות ולהתאים תרשימים לפי דרישות אמיתיות ולהימנע מטעויות ויזואליזציה נפוצות.
כלי בינה מלאכותית ב-Power BI — יכולות מובנות כמו מפתחות השפעה ועץ פירוק שמסייעות בניתוח הנתונים.
סיכום סוגי התרשימים ב-Power BI — חזרה על סוגי התרשימים ועל שיטות העיצוב שיוצרות ויזואליזציה ברורה.
מבוא לדשבורדים אינטראקטיביים — איך פילוחים, מסננים ופעולות התעמקות הופכים דשבורד לכלי חקירה.
מסננים ופילוחים ב-Power BI — למקד ולחקור נתונים ולהפוך דוחות לדינמיים וידידותיים יותר למשתמש.
היררכיות והתעמקות ב-Power BI — לנווט בין רמות נתונים וליצור דוחות אינטראקטיביים ונוחים לשימוש.
טיפים אחרונים — כמה טיפים לסיום לבניית דוחות ודשבורדים שימושיים לפי שיטות עבודה מומלצות.
פרויקטסיפור נתונים בדשבורדים ושיטות עבודה מומלצות

מה יישאר לך ביד

3 פרויקטים בקוד שרץ

לא מסמכים ולא מצגות. כל פרויקט נעול בשיעור מסומן בסילבוס ומוגש לבדיקה.

01
מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים
ניתוח רווחים לחברת מסחר מקוון
גיליון עם המדדים העסקיים שחישבת, ומצגת שמציגה דרכים להגדלת הרווח
02
SQL לניתוח נתונים
ניתוח קמעונאי
תשובות לשאלות המסמך בעזרת שאילתות, מילון נתונים ותרשים ישויות-קשרים
03
ויזואליזציה של נתונים ב-Power BI
סיפור נתונים בדשבורדים ושיטות עבודה מומלצות
דוח Power BI לקמעונאי מקוון: מגמות הכנסה, לקוחות ליבה ומוצרים מובילים

החסם של האנגלית

יש בכיתה עוזר שמדבר עברית

בתוך הכיתה של אודסיטי יושב עוזר בשם מארווין. שואלים בעברית — הוא עונה בעברית, על החומר שמוצג באותו רגע.

כל שאלה על מה שכתוב בעמוד

שואלים בעברית והוא עונה בעברית, על השיעור שפתוח מולך.

✓

סיכום, ואז בוחן

אפשר לבקש סיכום של השיעור שקוראים עכשיו, ואז לבקש שיבחן אותך לפני שממשיכים.

בדקנו את זה בפועל ב-7.9.2026: שלוש שאלות חופשיות, בקשת סיכום ובקשת בוחן — חמש מתוך חמש חזרו בעברית שוטפת ומדויקת לתוכן.

✓בחר במסלול הזה אם…

אתה כבר עובד עם נתונים ברמה בסיסית ורוצה שלוש שכבות מסודרות: גיליון, SQL ודשבורד; אתה צריך תוצרים שאפשר להראות — גיליון, מצגת, מסמך שאילתות ודוח Power BI; ויש לך 6 עד 8 שעות פנויות בשבוע במשך חודש וחצי עד חודשיים.

✕דלג עליו אם…

לא נגעת מעולם ב-SQL — הקורס השני מתחיל מהיסודות אבל התוכנית מניחה רמת ביניים; אתה מחפש הכשרה להנדסת נתונים או לכתיבת קוד, ולא לניתוח ולדיווח; או קריאה והאזנה באנגלית טכנית לאורך 41 שעות היא מחסום אמיתי עבורך.

לפני שמחליטים

מה זה לא נותן

הכותרת אומרת "מתחילים", הדרישות אומרות אחרת.: אודסיטי עצמה מציבה SQL ברמת ביניים כדרישת-קדם, לצד היכרות עם ניתוח נתונים וסטטיסטיקה תיאורית.
אין תהליכי הזנה ומחסני נתונים.: הסילבוס עוסק בשליפה, בניקוי, במידול ובהצגה — לא בבנייה ובתחזוקה של תשתית נתונים ארגונית.
אין תכנות.: הכלים במסלול הם גיליון אלקטרוני, SQL ו-Power BI בלבד; שפות תכנות לא מופיעות בסילבוס.
הכול באנגלית, ו-Power BI על Windows.: השיעור על סביבת העבודה מדבר על מחשב Windows, וכל החומר וההוראות באנגלית.

שאלות ותשובות

צריך לדעת SQL לפני שמתחילים?

אודסיטי מגדירה את הרמה כמתחילים, אבל מציבה SQL ברמת ביניים כדרישת-קדם ומקשרת לקורס המבוא שלה ל-SQL כמענה. אם לא נגעת בשאילתות מעולם — קורס המבוא ל-SQL של אודסיטי הוא נקודת הפתיחה, לא המסלול הזה.

באיזו שפה החומר, ומה עושים עם האנגלית?

כל השיעורים, ההוראות וקבצי העבודה באנגלית. בתוך הכיתה יושב מארווין, עוזר ה-AI של אודסיטי, ואפשר לשאול אותו בעברית, לבקש סיכום של השיעור או בוחן קצר על מה שקראת.

מה בדיוק מגישים בפרויקט הראשון?

שני תוצרים יחד: גיליון עם המדדים העסקיים שחישבת על נתוני חברת מסחר מקוון, ומצגת שמציגה דרכים להגדלת הרווח. הכיתה מספקת ארבעה קבצים מוכנים — גיליון ומצגת, כל אחד בשתי גרסאות.

מי בודק את הפרויקטים?

אודסיטי מצהירה שהפרויקט נבדק על-ידי אדם מול רובריקה ייעודית, וההגשה מתבצעת מתוך הכיתה. הרובריקה עצמה לא הייתה נגישה לצילום בקריאה שלנו ב-7.9.2026.

אפשר לעשות את זה על מק?

בסילבוס מופיע שיעור על הקמת סביבת עבודה ל-Power BI על מחשב Windows, ואחרת לא מוזכרת סביבה נוספת. שני הקורסים הראשונים מבוססים על גיליון אלקטרוני ועל SQL.

כמה זמן זה באמת ייקח לי?

אודסיטי מפרסמת 41 שעות. בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע, שזה מה שאדם עובד באמת עומד בו, מדובר בחודש וחצי עד חודשיים.

41 שעות, שלושה פרויקטים, תיק אחד

המחיר, תנאי הביטול ומועד הפתיחה — בעמוד המסלול של אודסיטי. ההחלטה שלך.

לעמוד המסלול באודסיטי ←