PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst

In diesem Kurs werden die verschiedenen Methoden sowie die beste Vorgehensweise erläutert, die den geschäftlichen und technischen Anforderungen für die Modellierung, Visualisierung und Analyse von Daten mit Power BI entsprechen.

Dieser Kurs zeigt wie auf Daten aus einer Reihe von Datenquellen zugegriffen und diese verarbeitet werden können, einschließlich relationaler und nicht relationaler Daten. In diesem Kurs wird auch erläutert, wie geeignete Sicherheitsstandards und -richtlinien im gesamten Power BI-Spektrum, einschließlich Datensätzen und Gruppen, implementiert werden. In diesem Kurs wird auch erläutert, wie man Berichte und Dashboards für die Freigabe und Verteilung von Inhalten verwalten und bereitstellen kann. Schließlich wird in diesem Kurs gezeigt, wie paginierte Berichte innerhalb des Power BI-Services erstellt und in einem Arbeitsbereich zur Aufnahme in Power BI veröffentlicht werden.


Inhalt

Modul 1: Erste Schritte mit Microsoft Data Analytics
Dieses Modul untersucht die verschiedenen Rollen im Datenbereich, umreißt die wichtigen Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten und erkundet dann die Landschaft des Power BI-Portfolios.

Lektion

  • Datenanalyse und Microsoft
  • Erste Schritte mit Power BI

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • die verschiedenen Rollen in der Datenanalyse zu erkunden
  • die Aufgaben eines Datenanalysten zu identifizieren
  • die Produkt- und Servicelandschaft von Power BI zu beschreiben
  • den Power BI-Dienst zu nutzen

Modul 2: Datenbeschaffung in Power BI
Dieses Modul befasst sich mit dem Identifizieren und Abrufen von Daten aus verschiedenen Datenquellen. Sie lernen auch die Optionen für die Konnektivität und die Datenspeicherung kennen und verstehen den Unterschied und die Auswirkungen auf die Leistung, wenn Sie eine direkte Verbindung zu Daten herstellen oder diese importieren.

Lektion

  • Datenanalyse und Microsoft
  • Optimieren der Leistung
  • Datenfehler beheben

Übung: Vorbereiten von Daten in Power BI Desktop

  • Daten vorbereiten

Nach Abschluss dieses Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein:

  • Daten aus verschiedenen Datenquellen zu identifizieren und abzurufen
  • die Verbindungsmethoden und ihre Auswirkungen auf die Leistung zu verstehen
  • Microsoft Dataverse verwenden
  • eine Verbindung zu einem Datenfluss herzustellen

Modul 3: Bereinigung, Umwandlung und Laden von Daten in Power BI
In diesem Modul lernen Sie den Prozess der Profilerstellung und das Verständnis des Zustands der Daten. Sie lernen, wie man Anomalien identifiziert, die Größe und Form der Daten betrachtet und die richtigen Schritte zur Datenbereinigung und -umwandlung durchführt, um die Daten für das Laden in das Modell vorzubereiten.

Lektion

  • Formung der Daten
  • Profiling der Daten
  • Verbessern der Datenstruktur

Übung: Daten in Power BI Desktop laden

  • Daten laden

Nach Abschluss dieses Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein:

  • Datenformtransformationen anwenden
  • die Struktur der Daten zu verbessern
  • Daten zu profilieren und zu untersuchen

Modul 4: Entwerfen eines Datenmodells in Power BI
In diesem Modul werden die grundlegenden Konzepte des Entwurfs und der Entwicklung eines Datenmodells für eine angemessene Leistung und Skalierbarkeit vermittelt. Dieses Modul hilft Ihnen auch dabei, viele der üblichen Probleme bei der Datenmodellierung zu verstehen und zu bewältigen, einschließlich Beziehungen, Sicherheit und Leistung.

Lektion

  • Einführung in die Datenmodellierung
  • Arbeiten mit Tabellen
  • Dimensionen und Hierarchien

Übung: Datenmodellierung in Power BI Desktop

  • Modellbeziehungen erstellen
  • Tabellen und Spalteneigenschaften konfigurieren
  • Hierarchien erstellen

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • die Grundlagen der Datenmodellierung zu verstehen
  • Beziehungen und ihre Kardinalität zu definieren
  • Dimensionen und Hierarchien implementieren

Modul 5: Erstellen von Modellberechnungen mit DAX in Power BI
Dieses Modul führt Sie in die Welt von DAX ein und zeigt Ihnen, wie Sie ein Modell verbessern können. Sie lernen Aggregationen und die Konzepte von Measures, berechneten Spalten und Tabellen sowie Time Intelligence-Funktionen kennen, um Berechnungs- und Datenanalyseprobleme zu lösen.

Lektion

  • Einführung in DAX
  • Dashboards in Echtzeit
  • Fortgeschrittener DAX

Übung: Einführung in DAX in Power BI Desktop

  • Berechnete Tabellen erstellen
  • Berechnete Spalten erstellen
  • Kennzahlen erstellen

Übung: Fortgeschrittener DAX in Power BI Desktop

  • Die Funktion CALCULATE() verwenden, um den Filterkontext zu manipulieren
  • Time Intelligence-Funktionen verwenden

Nach Abschluss dieses Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein

  • DAX zu verstehen
  • DAX für einfache Formeln und Ausdrücke verwenden
  • Berechnete Tabellen und Kennzahlen erstellen
  • Einfache Kennzahlen erstellen
  • Arbeiten mit Time Intelligence und Key Performance Indicators

Modul 6: Optimieren der Modellleistung in Power BI
In diesem Modul werden Sie mit den Schritten, Prozessen, Konzepten und Best Practices der Datenmodellierung vertraut gemacht, die zur Optimierung eines Datenmodells für die Leistung auf Unternehmensebene erforderlich sind.

Lektion

  • Optimieren des Datenmodells für die Leistung
  • Optimieren von DirectQuery-Modellen

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • die Bedeutung von Variablen zu verstehen
  • das Datenmodell zu verbessern
  • das Speichermodell zu optimieren

Modul 7: Erstellen von Berichten in Power BI
In diesem Modul werden Sie mit den grundlegenden Konzepten und Prinzipien des Entwurfs und der Erstellung von Berichten vertraut gemacht, einschließlich der Auswahl des richtigen Bildmaterials, der Gestaltung eines Seitenlayouts und der Anwendung grundlegender, aber wichtiger Funktionen. Das wichtige Thema der barrierefreien Gestaltung wird ebenfalls behandelt.

Lektion

  • Einen Bericht entwerfen
  • Verbessern des Berichts

Übung: Entwerfen eines Berichts in Power BI Desktop

  • Einen Bericht entwerfen
  • Visuelle Felder und Formateigenschaften konfigurieren

Übung: Berichte mit Interaktion und Formatierung in Power BI Desktop erweitern

  • Sync Slicer erstellen und konfigurieren
  • Eine Drillthrough-Seite erstellen
  • Bedingte Formatierung anwenden
  • Lesezeichen erstellen und verwenden

Nach Abschluss dieses Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein:

  • Ein Berichtsseitenlayout zu entwerfen
  • Effektive Visualisierungen auswählen und hinzufügen
  • Hinzufügen grundlegender Berichtsfunktionen
  • Hinzufügen von Berichtsnavigation und Interaktionen

Modul 8: Erstellen von Dashboards in Power BI
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mit Hilfe von Dashboards und den verschiedenen Navigationswerkzeugen, die für die Navigation zur Verfügung stehen, eine fesselnde Geschichte erzählen können. Sie erhalten eine Einführung in die Features und Funktionalitäten und lernen, wie Sie Dashboards für die Benutzerfreundlichkeit und für Einblicke verbessern können.

Lektion

  • Ein Dashboard erstellen
  • Dashboards in Echtzeit
  • Verbessern eines Dashboards

Übung: Ein Dashboard in Power BI Service erstellen

  • Ein Dashboard erstellen
  • Visuelle Elemente an ein Dashboard anheften
  • Q&A verwenden, um eine Dashboard-Kachel zu erstellen

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • Ein Dashboard erstellen
  • Echtzeit-Dashboards zu verstehen
  • Die Benutzerfreundlichkeit von Dashboards zu verbessern

Modul 9: Erkennen von Mustern und Trends in Power BI
Dieses Modul hilft Ihnen bei der Anwendung zusätzlicher Funktionen, um den Bericht für analytische Einblicke in die Daten zu verbessern, und stattet Sie mit den Schritten zur Verwendung des Berichts für die tatsächliche Datenanalyse aus. Sie werden auch fortgeschrittene Analysen mit KI-Visualisierungen im Bericht durchführen, um noch tiefere und aussagekräftigere Dateneinblicke zu erhalten.

Lektion

  • Fortgeschrittene Analytik
  • Dateneinblicke durch KI-Visualisierungen

Übung: Datenanalyse in Power BI Desktop

  • Animierte Punktediagramme erstellen
  • Die Visualisierung zur Vorhersage von Werten verwenden

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • Die Funktion "Analysieren" verwenden
  • Ausreißer in Daten zu identifizieren
  • die KI-Visualisierungen zu verwenden
  • das benutzerdefinierte Advanced Analytics-Visual zu verwenden

Modul 10: Erstellen und Verwalten von Arbeitsbereichen in Power BI
In diesem Modul werden Sie mit Workspaces vertraut gemacht und erfahren, wie Sie diese erstellen und verwalten. Sie lernen auch, wie Sie Inhalte, einschließlich Berichte und Dashboards, gemeinsam nutzen können, und erfahren, wie Sie eine App verteilen können.

Lektion

  • Erstellen von Workspaces
  • Freigeben und Verwalten von Assets

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • einen Arbeitsbereich zu erstellen und zu verwalten
  • die Zusammenarbeit im Arbeitsbereich zu verstehen
  • Nutzung und Leistung von Arbeitsbereichen zu überwachen
  • Eine App zu verteilen

Modul 11: Verwalten von Dateien und Datensätzen in Power BI
In diesem Modul werden Sie mit Parametern und Datasets vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie, wie Sie Datasets und Parameter verwalten, dynamische Berichte mit Parametern erstellen und Optionen für die Aktualisierung von Datasets festlegen.

Lektion

  • Parameter
  • Datensätze

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • Datasets und Parameter zu verwalten
  • Dynamische Berichte mit Parametern zu erstellen
  • die Aktualisierung von Datensätzen zu planen
  • Fehlerbehebung bei der Konnektivität von Gateway-Diensten

Modul 12: Sicherheit auf Zeilenebene in Power BI
Dieses Modul führt Sie in die Sicherheit auf Zeilenebene ein, sowohl in statische als auch in dynamische Methoden, und zeigt Ihnen, wie Sie diese implementieren.

Lektion

  • Sicherheit in Power BI

Übung: Sicherheit auf Zeilenebene erzwingen

  • Konfigurieren von Many-to-many-Beziehungen
  • Sicherheit auf Zeilenebene erzwingen

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:

  • Sicherheit auf Zeilenebene mithilfe der statischen und dynamischen Methoden zu implementieren

Voraussetzungen

Verständnis der wichtigsten Datenkonzepte, Kenntnisse über die Arbeit mit relationalen Daten in der Cloud, Kenntnisse über die Arbeit mit nicht-relationalen Daten in der Cloud, Kenntnisse von Datenanalyse- und Visualisierungskonzepten.


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