과정 PL-300T00: Microsoft Power BI 데이터 분석가

본 과정에서는 Power BI을 사용하여 데이터를 모델링, 시각화 및 분석하기 위한 비즈니스 및 기술 요구 사항에 부합하는 다양한 방법과 모범 사례를 설명합니다. 또한 관계형 데이터와 비관계형 데이터를 모두 포함한 다양한 데이터 소스의 데이터에 액세스하고 처리하는 방법도 설명합니다. 본 과정에서는 또한 데이터 집합 및 그룹을 포함한 Power BI 스펙트럼 전반에서 적절한 보안 표준 및 정책을 구현하는 방법을 살펴봅니다. 본 과정에서는 공유 및 컨텐츠 배포를 위한 보고서 및 대시보드를 관리하고 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.

대상 그룹 프로필

본 과정의 대상 그룹은 Power BI를 사용하여 데이터 분석을 정확하게 수행하는 방법을 배우고자 하는 데이터 전문가와 비즈니스 인텔리전스 전문가입니다. 본 과정은 또한 데이터 플랫폼 기술을 통해 클라우드와 온-프레미스에 존재하는 데이터를 시각화하는 보고서를 작성하는 사용자를 대상으로 합니다.

직무: 데이터 분석가

획득한 기술

  • 데이터 수집, 정리 및 변환
  • 성능 및 확장성을 위한 데이터 모델링
  • 데이터 분석 보고서 설계 및 생성
  • 고급 보고서 분석의 적용 및 수행
  • 보고서 자산 관리 및 공유

이 컬렉션의 항목

필수 조건

성공적인 데이터 분석가는 클라우드에서 데이터를 작업한 경험을 바탕으로 이 역할을 시작합니다.

특히 다음 사항에 주의하세요.

  • 핵심 데이터 개념 이해

  • 클라우드에서 관계형 데이터 작업에 대한 지식

  • 클라우드에서 비관계형 데이터 작업에 대한 지식

  • 데이터 분석 및 시각화 개념에 대한 지식

이 과정을 수강하기 전에 Microsoft Azure Data Fundamentals를 이수하면 사전 요구 사항을 충족하고 Azure에서의 데이터 작업을 더 잘 이해할 수 있습니다.

과정 개요

모듈 1: Microsoft 데이터 분석 시작

본 모듈에서는 데이터 공간의 다양한 역할을 살펴보고 데이터 분석가의 역할과 책임을 간략히 설명한 후 Power BI 포트폴리오의 환경을 살펴봅니다.

단원

  • 데이터 분석 및 Microsoft

  • Power BI 시작하기

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 데이터의 다양한 역할 살펴보기

  • 데이터 분석가가 수행하는 작업을 식별

  • 제품 및 서비스의 Power BI 환경을 설명

  • Power BI 서비스를 사용

모듈 2: Power BI에서 데이터 가져오기

본 모듈에서는 다양한 데이터 원본의 데이터를 식별하고 검색하는 방법을 살펴봅니다. 연결과 데이터 스토리지를 위한 옵션을 학습하고 데이터에 직접 연결하는 것과 데이터를 가져오는 것의 차이점과 성능 영향을 이해합니다.

단원

  • 데이터 분석 및 Microsoft

  • 성능 최적화

  • 데이터 오류 해결

랩: Power BI Desktop에서 데이터 준비

  • 데이터 준비

본 모듈을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 다양한 데이터 원본에서 데이터를 식별 및 검색

  • 연결 방법 및 해당 성능 영향을 이해

  • Microsoft Dataverse 사...