Цель курса:
предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для сбора, обработки, визуализации и анализа данных с использованием Microsoft Power BI.
Целевая аудитория:
Курс предназначен для специалистов по обработке данных и бизнес-аналитике, которые хотят научиться выполнять анализ данных с помощью Power BI. Курс также ориентирован на тех, кто занят разработкой отчетов, визуализирующих данные в облачных и локальных хранилищах.s
После окончания курса Вы будете уметь:
- Импортировать, обрабатывать и преобразовывать данные
- Трансформировать данные для повышения производительности и масштабируемости
- Разрабатывать и создавать отчеты для анализа данных
- Использовать расширенную аналитику отчетов
- Управлять отчетами и их совместным использованием
- Создавать многостраничные отчеты в Power BI
Предварительная подготовка:
В дополнение к своему профессиональному опыту слушатели должны обладать техническими знаниями, эквивалентными информации, содержащейся в курсе AZ-900 Azure Fundamentals.
Модуль 1: Введение в Microsoft Data Analytics
- Анализ данных в решениях от Microsoft
- Введение в Power BI
Лабораторная работа:
Модуль 2: Подготовка данных в Power BI
- Извлечение данных из различных источников
- Оптимизация производительности
- Устранение ошибок в данных
Лабораторная работа:
Модуль 3: Очистка, преобразование и загрузка данных в Power BI
- Работа с формой данных
- Улучшение структуры данных
- Профилирование данных
Лабораторная работа: Загрузка данных
Модуль 4: Создание модели данных в Power BI
- Введение в моделирование данных
- Работа с таблицами
- Размерности и иерархии
Лабораторная работа:
- Создание связей в модели
- Конфигурация таблиц
- Анализ интерфейса модели
- Создание «быстрых мер»
- Создание связей «многие-ко-многим»
- Включение безопасности на уровне строк
Модуль 5: Создание мер с помощью выражений анализа данных (DAX) в Power BI
- Введение в DAX
- Контекст DAX
- Развитие DAX
Лабораторная работа:
- Создание вычисляемых таблиц
- Создание вычисляемых столбцов
- Создание мер
- Использование функции CALCULATE() для управления контекстом фильтра
- Использование функций анализа времени
Модуль 6: Оптимизация производительности модели
- Оптимизация модели с точки зрения производительности
- Оптимизация моделей DirectQuery
- Создание агрегатов и управление ими
Модуль 7: Создание отчетов
- Создание отчета
- Улучшение отчета, дополнительные функции
Лабораторная работа:
- Создание соединения в Power BI
- Разработка отчета
- Настройка визуальных полей и свойств формата
- Создание и настройка срезов синхронизации
- Создание страницы детализации
- Применение условного форматирования
- Создание и использование закладок
Модуль 8: Создание панелей мониторинга
- Создание панели мониторинга
- Панели мониторинга в реальном времени
- Развитие функциональности и улучшения панелей
Лабораторная работа:
- Создание панели мониторинга
- Закрепление визуальных элементов на панели
- Настройка панели оповещения
- Использование вопросов и ответов для создания панели
Модуль 9: Создание панелей мониторинга
- Обзор многостраничных отчетов
- Создание многостраничных отчетов
Лабораторная работа:
- Использование Power BI Report Builder
- Разработка макета многостраничного отчета
- Определение источника данных
- Определение набора данных
- Создание параметра отчета
- Экспорт отчета в PDF-формат
Модуль 10: Создание расширенной аналитики
- Расширенная аналитика
- Анализ данных с помощью визуальных элементов искусственного интеллекта
Лабораторная работа:
- Создание анимированных точечных диаграмм
- Использование визуальных элементов для прогнозирования значений
- Работа с визуальным деревом декомпозиции
- Работа с ключевыми факторами влияния
Модуль 11: Создание рабочих пространств и управление ими
- Создание рабочих пространств
- Совместное использование и управление пространствами
Лабораторная работа:
- Сопоставление ролей системы безопасности с ролями набора данных
- Общий доступ к панели мониторинга
- Публикация приложения
Модуль 12: Безопасность на уровне строк
