Erfolgreiche Data Analysts benötigen für diese Rolle Erfahrung im Arbeiten mit Daten in der Cloud.
Dies gilt insbesondere in folgenden Fällen:
- Verständnis der wichtigsten Datenbankkonzepte
- Kenntnisse zur Arbeit mit relationalen Daten in der Cloud
- Kenntnisse zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in der Cloud
- Kenntnisse zu Datenanalyse- und Visualisierungskonzepten
Sie können die Voraussetzungen erfüllen und einen besseren Einblick in die Arbeit mit Daten in Azure erlangen, indem Sie Microsoft Azure Data Fundamentals abschließen, bevor Sie an diesem Kurs teil nehmen.
In diesem Training werden die verschiedenen Methoden Best Practices erläutert, die den geschäftlichen und technischen Anforderungen für die Modellierung, Visualisierung und Analyse von Daten mit Power BI entsprechen. Der Kurs zeigt, wie auf Daten aus einer Reihe von Datenquellen zugegriffen wird und wie diese verarbeitet werden, einschließlich relationaler und nicht relationaler Quellen. Darüber hinaus wird in diesem Kurs auch erläutert, wie Sie Berichte und Dashboards für die Freigabe und Verteilung von Inhalten verwalten und bereitstellen.
Die Zielgruppe für diesen Training sind Datenprofis und Business Intelligence-Experten, die lernen möchten, wie man akkurate Datenanalysen mit Power BI drchführen kann.
Dieser Training richtet sich auch an Personen, die Berichte entwickeln, die Daten aus Datenplattformtechnologien visualisieren, die sowohl in der Cloud als auch lokal vorhanden sind.
Discover data analysis
- Overview of data analysis
- Roles in data
- Tasks of a data analyst
Get started building with Power BI
- Use Power BI
- Building blocks of Power BI
- Tour and use the Power BI service
Get data in Power BI
- Get data from files
- Get data from relational data sources
- Create dynamic reports with parameters
- Get data from a NoSQL database
- Get data from online services
- Select a storage mode
- Get data from Azure Analysis Services
- Fix performance issues
- Resolve data import errors
Clean, transform, and load data in Power BI
- Shape the initial data
- Simplify the data structure
- Evaluate and change column data types
- Combine multiple tables into a single table
- Profile data in Power BI
- Use Advanced Editor to modify M code
Design a data model in Power BI
- Work with tables
- Create a date table
- Work with dimensions
- Define data granularity
- Work with relationships and cardinality
- Resolve modeling challenges
Add measures to Power BI Desktop models
- Create simple measures
- Create compound measures
- Create quick measures
- Compare calculated columns with measures
Add calculated tables and columns to Power BI Desktop models
- Create calculated columns
- Learn about row context
- Choose a technique to add a column
Use DAX time intelligence functions in Power BI Desktop models
- Use DAX time intelligence functions
- Additional time intelligence calculations
Optimize a model for performance in Power BI
- Introduction to performance optimization
- Review performance of measures, relationships, and visuals
- Use variables to improve performance and troubleshooting
- Reduce cardinality
- Optimize DirectQuery models with table level storage
- Create and manage aggregations
Design Power BI reports
- Design the analytical report layout
- Design visually appealing reports
- Report objects
- Select report visuals
- Select report visuals to suit the report layout
- Format and configure visualizations
- Work with key performance indicators
Configure Power BI report filters
- Apply filters to the report structure
- Apply filters with slicers
- Design reports with advanced filtering techniques
- Consumption-time filtering
- Select report filter techniques
Enhance Power BI report designs for the user experience
- Design reports to show details
- Design reports to highlight values
- Design reports that behave like apps
- Work with bookmarks
- Design reports for navigation
- Work with visual headers
- Design reports with built-in assistance
- Tune report performance
- Optimize reports for mobile use
Perform analytics in Power BI
- Explore statistical summary
- Identify outliers with Power BI visuals
- Group and bin data for analysis
- Apply clustering techniques
- Conduct time series analysis
- Use the Analyze feature
- Create what-if parameters
- Use specialized visuals
Create and manage workspaces in Power BI
- Distribute a report or dashboard
- Monitor usage and performance
- Recommend a development life cycle strategy
- Troubleshoot data by viewing its lineage
- Configure data protection
Manage datasets in Power BI
- Use a Power BI gateway to connect to on-premises data sources
- Configure a dataset scheduled refresh
- Configure incremental refresh settings
- Manage and promote datasets
- Troubleshoot service connectivity
- Boost performance with query caching (Premium)
Create dashboards in Power BI
- Configure data alerts
- Explore data by asking questions
- Review Quick insights
- Add a dashboard theme
- Pin a live report page to a dashboard
- Configure a real-time dashboard
- Configure data classification
- Set mobile view
Implement row-level security
- Configure row-level security with the static method
- Configure row-level security with the dynamic method
https://www.etc.at/seminare/PL-300T00