MS/DA-100 : Analyzing Data with Power BI
4 gün (24 Saat) Orta Sınıf / Online İş Zekası ve İleri Analitik
Power BI ürünü ile uçtan uca iş zekası yapmak oldukça kolay. "Analyzing Data with Power BI" eğitiminde verinin analiz için hazırlanması, düzenlenmesi, modellenmesi, raporlanması, raporların güvenliğinin sağlanması ve raporların paylaşması gibi konulara odaklanıyoruz. İleri analitik bileşenlerin kullanımı ve yazdırmaya uygun pixel perfect olarak isimlendirilen Paginated Report ile neler yapılabileceğine değiniyoruz. Dilerseniz eğitimden sonra Microsoft'un DA-100 sınavına girebilir, Data Analyst olma yolunda büyük bir adım atabilirsiniz.
Eğitim İçeriği
Bu eğitimin güncel versiyonu Power BI ile Self Service BI adı ile yayında!
Module 1: Introduction
- Lesson
- The Power BI Portfolio
- Identifying Tasks of the Data Analyst
- Lab : Getting Started
- Getting Started
Module 2: Getting and Profiling Data
- Lesson
- Data Sources
- Storage Modes
- Query Performance
- Data Profiling
- Lab : Preparing Data in Power BI Desktop
- Prepare Data
Module 3: Cleaning and Transforming Data
- Lesson
- User-Friendliness
- Combining Queries
- Data cleaning and transformation
- Advanced capabilities
- Configuring data loading and resolving errors
- Lab : Loading Data in Power BI Desktop
- Loading Data
Module 4: Designing a Data Model
- Lesson
- Data modeling basics
- Measures and Dimensions
- Model Performance
- Lab : Data Modeling in Power BI Desktop
- Create Model Relationships
- Configure Tables
- Review the model interface
- Create Quick Measures
Module 5: Developing a Data Model
- Lesson
- Common data modeling techniques
- Adding columns to support the data model
- Row-level security
- Q&A considerations
- Lab : Advanced Data Modeling
- Create a man-to-many relationship
- Enforce row-level security
Module 6: Creating Model Calculations with DAX
- Lesson
- Introduction to DAX
- Creating tables and columns
- Measures
- The CALCULATE expression
- Time-Intelligence functions
- Lab : Using DAX in Power BI - Part 1
- Create Calculated tables
- Create Measures
- Lab : Using DAX in Power BI - Part 2
- Work with Filter content
- Work with Time-Intelligence
- Publish the Power BI Desktop file
Module 7: Optimizing Model Performance
- Lesson
- Fine-tune the data model
- Cardinality
- Identifying performance issues
Module 8: Creating Reports
- Lesson
- Selecting a visualization
- Configuring visualizations
- Formatting pages
- Enhancing the report
- Lab : Designing a report in Power BI Desktop - Part 1
- Create a report
- Sign in to the Power BI Service
Module 9: Enhancing Reports for Usability and Performance
- Lesson
- Bookmarks and navigation
- Designing cohesive pages and interactions
- Improving reports
- Lab : Designing a report in Power BI Desktop - Part 2
- Configure Sync Slicers
- Configure Drill-through
- Add Conditional Formatting
- Add Bookmarks and Buttons
- Explore the Report
Module 10: Creating Dashboards
- Lesson
- Dashboard design
- Real-time dashboards
- Dashboard enhancements
- Lab : Creating a Power BI Dashboard
- Create a Dashboard
- Refresh the dataset
- Review the dashboard
Module 11: Enhancing Reports and Applying Advanced Analytics
- Lesson
- Navigation
- Basic analysis
- Grouping, binning, and clustering
- Analysis over time
- Advanced analysis
- Lab : Data Analysis in Power BI Desktop
- Create a report
- Create a Scatter chart
- Create a Forecast
- Work with a Decomposition Tree
- Work with Key Influencers
Module 12: Managing and Sharing Power BI Assets
- Lesson
- Dataset management
- Enhancing datasets
- Configure row-level security
- Create and Manage workspaces
- Enhancing datasets and reports in the workspace
- Sharing and distributing content
- Lab : Publishing and Sharing Power BI Content
- Configure dataset security
- Share a Dashboard
- Publish an APP
Module 13: Working with Paginated Reports in Power BI
- Lesson
- Introduction to Paginated Reports
- Data sources and datasets
- Adding visual elements
- Enhancing and publishing reports
- Lab : Creating a Paginated report
- Getting Started
- Develop the report
Öncesinde Önerilenler
-
Data Analyst
Veri Okuryazarlığı, Verinin Keşfi, Modellenmesi ve Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri
- C/ERIT : Etkileyici Raporlama ile Karar Verme Gücünü Arttırın
- C/STATI : Betimleyici ve Çıkarımsal İstatistik Temelleri
- C/STATF : İstatistik Esasları
- C/STATF+ : İstatistik Esasları (Genişletilmiş)
- MS/20761C : Querying Data with Transact-SQL
- C/TVTS : T-SQL ile Veri Tabanı Sorgulama (Microsoft SQL Server)
- MS/10994B : Data Analysis Fundamentals Using Excel
- MS/20779B : Analyzing Data with Excel
- C/QSEU : Qlik Sense Son Kullanıcı
- C/QSDEV : Qlik Sense Geliştirici
- C/PBI : Power BI ile Veri Analizi
-
BI Professional
Veri kaynaklarının Keşfi, Veri Kalitesini Arttırma, ETL, Veriambarı Tasarım Prensipleri, Veri Modelleme ve Raporlama
- C/ERIT : Etkileyici Raporlama ile Karar Verme Gücünü Arttırın
- C/STATI : Betimleyici ve Çıkarımsal İstatistik Temelleri
- C/STATF : İstatistik Esasları
- C/STATF+ : İstatistik Esasları (Genişletilmiş)
- MS/20761C : Querying Data with Transact-SQL
- C/TVTS : T-SQL ile Veri Tabanı Sorgulama (Microsoft SQL Server)
- MS/20762C : Developing SQL Databases (Microsoft SQL Server)
- C/QSDEV : Qlik Sense Geliştirici
- C/PBI : Power BI ile Veri Analizi
Sonrasında Önerilenler
-
Data Analyst
Veri Okuryazarlığı, Verinin Keşfi, Modellenmesi ve Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri
-
BI Professional
Veri kaynaklarının Keşfi, Veri Kalitesini Arttırma, ETL, Veriambarı Tasarım Prensipleri, Veri Modelleme ve Raporlama
- CMS/20767B : Implementing a SQL Data Warehouse
- MS/20768C : Developing SQL Data Models
- MS/10990C : Analyzing Data with SQL Server Reporting Services
- C/AZSC-Synapse : Fundamentals of Azure Synapse Analytics
- C/BDA-Synapse : Data Analytics Solutions Using Azure Synapse Analytics
- MS/DP-500 : Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI
- CMS/DP-601T00A : Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric
- C/DMDQ : Veri Yönetimi ve Veri Kalitesi
- C/ADMT : İleri Veri Modelleme Teknikleri