PL-300T00

Аналитик данных Microsoft Power BI: PL-300T00

Microsoft Power BI Data Analyst

ПОИСК

Быстрый заказ

ОЦЕНКА КУРСА

общая оценка курса:

оценка преподавателя:

Отзывов: 0

Стать преподавателем

Хочу скидку

Рекомендуем обратить внимание на курс PowerBI "Анализ данных в Power BI"

В этом курсе будут обсуждаться различные методы и рекомендации, которые соответствуют корпоративным требованиям и техническим требованиям для моделирования, визуализации и анализа данных с помощью Power BI. Этот курс также покажет, как получать доступ и обрабатывать данные из целого ряда источников данных, включая как реляционные, так и нереляционные данные.

В этом курсе также будет рассмотрен вопрос о том, как реализовать надлежащие стандарты и политики безопасности во всем спектре Power BI, включая наборы данных и группы. На курсе также будет обсуждаться, как управлять и развертывать отчеты и информационные панели для совместного использования и распространения содержимого. Наконец, этот курс покажет, как создавать разбитые на страницы отчеты в службе Power BI и публиковать их в рабочем пространстве Power BI.

Курс рекомендуется для подготовки к сертификационному экзамену «PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst» новой сертификации Microsoft - Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate.

ПОСЛЕ ИЗУЧЕНИЯ КУРСА "Аналитик данных Microsoft Power BI", ВЫ СМОЖЕТЕ:

Выполнять загрузку, очистку и преобразование данных.
Выполнять моделирование данных для производительности и масштабируемости.
Проектировать и создавать отчеты для анализа данных.
Выполнять расширенную аналитику отчетов.
Управлять активами отчета и выполнять обмен ими.
Создавать разбитые на страницы отчеты в Power BI.

Выберите форму обучения, чтобы увидеть актуальные даты:

Содержание курса

Модуль 1: Начало работы с Microsoft Data Analytics

Аналитика данных и Microsoft.
Начало работы с Power BI.
Лабораторная работа: Начало работы.

Модуль 2: Подготовка данных в Power BI

Получение данных из различных источников данных.
Лабораторная работа: Подготовка данных в Power BI Desktop.

Модуль 3: Очистка, преобразование и загрузка данных в Power BI

Формирование данных.
Улучшение структуры данных.
Профилирование данных.
Лабораторная работа: Преобразование и загрузка данных.

Модуль 4: Разработка модели данных в Power BI

Введение в моделирование данных.
Работа с таблицами.
Измерения и иерархии.
Лабораторная работа: Моделирование данных в Power BI Desktop.
- Создание отношений модели.
- Настройка таблиц.
- Обзор интерфейса модели.
- Создание быстрых мер.
Лабораторная работа: Расширенное моделирование данных в Power BI Desktop.
- Настройка отношения "многие ко многим".
- Обеспечение безопасности на уровне строк.

Модуль 5: Создание расчетов модели BI с помощью DAX в Power BI

Введение в DAX.
Контекст DAX.
Расширенные возможности DAX.
Лабораторная работа: Введение в DAX в Power BI Desktop.
- Создание вычисляемых таблиц.
- Создание вычисляемых столбцов.
- Создание мер.
Лабораторная работа: Расширенные возможности DAX в Power BI Desktop.
- Использование функции CALCULATE() для управления контекстом фильтра.
- Использование функций Time Intelligence.

Модуль 6: Оптимизация производительности модели в Power BI

Оптимизация модели для производительности.
Оптимизация модели DirectQuery.
Создание агрегатов и управление ими.

Модуль 7: Создание отчетов в Power BI

Создание отчета.
Улучшение отчета.
Лабораторная работа: Создание отчета в Power BI Desktop.
- Создание динамического подключения в Power BI Desktop.
- Создание отчета.
- Настройка визуальных полей и формирование свойств.
Лабораторная работа: Улучшение отчетов Power BI с помощью взаимодействия и форматирования.
- Создание и настройка срезов для синхронизации (Sync Slicers).
- Создание страницы детализации.
- Применение условного форматирования.
- Создание и использование закладок.

Модуль 8: Создание информационных панелей (Dashboard)

Создание информационной панели (панели мониторинга).
Информационная панель в реальном времени.
Улучшение информационной панели.
Лабораторная работа: Создание информационной панели в службе Power BI.
- Создание информационной панели.
- Закрепление «визуальных эффектов» на информационной панели.
- Настройка оповещения, отображаемого на плитке информационной панели.
- Использование Q&A для создания плиток на информационной панели.

Модуль 9: Улучшение отчетов для удобства использования и презентации информации в Power BI

Обзор отчета с разбивкой на страницы.
Создание отчетов с разбивкой на страницы.
Лабораторная работа: Создание отчета с разбивкой на страницы в Power BI Desktop
- Использование Power BI Report Builder.
- Разработка макета многостраничного отчета.
- Определение источника данных.
- Определение набора данных.
- Создание параметров отчета.
- Экспорт отчета в PDF.

Модуль 10: Выполнение расширенной аналитики в Power BI

Расширенная аналитика.
Анализ данных через визуальные элементы искусственного интеллекта.
Лабораторная работа: Анализ данных в Power BI Desktop.
- Создание анимированных точечных диаграмм.
- Использование визуальных элементов для прогнозирования значений.
- Работа с визуальным элементом "Дерево декомпозиции" (Decomposition Tree).
- Работа с визуальным элементом "Ключевые факторы влияния" (Key Influencers).

Модуль 11: Управление наборами данных в Power BI

Параметры
Наборы данных
Безопасность в Power BI

Модуль 12. Создание рабочих областей и управление ими в Power BI

Создание рабочих областей.
Совместное использование активов и управление ими.
Лабораторная работа: Публикация и распространение содержимого Power BI.
- Сопоставление субъектов безопасности с ролями набора данных.
- Общий доступ к информационной панели.
- Публикация приложения.

Слушатели

Аудитория этого курса - профессионалы в области данных и специалисты по бизнес-аналитике, которые хотят научиться точно выполнять анализ данных с помощью Power BI. Этот курс также предназначен для тех, кто разрабатывает отчеты, которые визуализируют данные из технологий платформы данных, существующих как в облаке, так и локально.

Предварительная подготовка

Понимание основных концепций данных.
Навыки работы с реляционными данными в облаке.
Навыки работы с нереляционными данными в облаке.
Знание принципов анализа данных и визуализации.
Знания в объеме курса DP-900T00 «Microsoft Azure Data Fundamentals» (рекомендуется).