课程 PL-300T00: Microsoft Power BI 資料分析師

本课程将讨论与使用 Power BI 建模,可视化和分析数据的业务和技术要求相一致的各种方法和最佳实践。 本课程还将展示如何访问和处理来自一系列数据源的数据,包括关系数据和非关系数据。 本课程还将探讨如何在 Power BI 范围内(包括数据集和组)实施适当的安全标准和策略。 本课程还将讨论如何管理和部署用于共享和内容分发的报告和控制面板。

受众概况

本课程的受众是想要学习如何使用 Power BI 准确执行数据分析的数据专业人员和商业智能专业人员。 本课程还面向那些开发报告的人员,这些报告可以视觉效果来自云端和内部部署中的数据平台技术的数据。

工作角色: 数据分析人员

获得的技能

  • 摄取、清理和转换数据
  • 为性能和延展性建模数据
  • 设计和创建报告以进行数据分析
  • 应用并执行高级报告分析
  • 管理和共享报告资产

此集合中的项

先决条件

成功的数据分析师需要具备在云中处理数据的经验才能开启其职业生涯。

具体而言:

  • 了解核心数据库概念。

  • 了解在云中处理关系数据。

  • 了解在云中处理非关系数据。

  • 了解数据分析和可视化概念。

在学习本课程之前,通过完成 Microsoft Azure 数据基础知识的学习,可以获得先决条件并深入了解如何在 Azure 中处理数据。

课程大纲

模块 1:Microsoft 数据分析师入门

本模块探讨了数据空间中的不同角色,概述了数据分析师的重要角色和职责,然后探讨了Power BI产品组合的前景。

课程

  • Data Analytics 和 Microsoft

  • 开始使用 Power BI

学完本模块后,学生将能够:

  • 了解数据中的不同角色

  • 确定由数据分析师执行的任务

  • 描述产品和服务的 Power BI 格局

  • 使用 Power BI 服务

模块 2:在 Power BI 中获取数据

本模块探讨识别并从不同的数据源检索数据。 你还将学习用于连接和数据存储的选项,并了解直接连接数据与导入数据的区别和对性能的影响。

课程

  • Data Analytics 和 Microsoft

  • 优化性能

  • 解决数据错误

实验室:在 Power BI Desktop 中准备数据

  • 准备数据

学完本模块后,学生将能够:

  • 识别和检索来自不同数据源的数据

  • 了解连接方法及其对性能的影响

  • 使用 Microsoft Dataverse

  • 连接到数据流

模块 3:在 Power BI 中清理、转换和加载数据

本模块教您分析和理解数据状况的过程。 他们将学习如何识别异常,查看数据的大小和形状,以及执行适当的数据清理和转换步骤,以准备将数据加载到模型中。

课程

  • 调整数据

  • 分析数据

  • 增强数据结构

实验室:在 Power BI...