Аннотация
На этом курсе будут обсуждаться различные методы и рекомендации, которые соответствуют корпоративным требованиям и техническим требованиям для моделирования, визуализации и анализа данных с помощью Power BI. Также участники узнают, как получать доступ и обрабатывать данные из целого ряда источников данных, включая как реляционные, так и нереляционные данные.
На этом курсе будут обсуждаться различные методы и рекомендации, которые соответствуют корпоративным требованиям и техническим требованиям для моделирования, визуализации и анализа данных с помощью Power BI. Также участники узнают, как получать доступ и обрабатывать данные из целого ряда источников данных, включая как реляционные, так и нереляционные данные.
В этом курсе будет рассмотрен вопрос о том, как реализовать надлежащие стандарты и политики безопасности во всем спектре Power BI, включая наборы данных и группы. В ходе курса будет обсуждаться, как управлять и развертывать отчеты и информационные панели для совместного использования и распространения содержимого. Наконец, этот курс покажет, как создавать разбитые на страницы отчеты в службе Power BI и публиковать их в рабочем пространстве для включения в Power BI.
Аудитория:
- профессионалы в области данных;
- специалисты по бизнес-аналитике, которые хотят научиться точно выполнять анализ данных с помощью Power BI;
- для тех, кто разрабатывает отчеты, которые визуализируют данные из технологий платформы данных, существующих как в облаке, так и локально.
- профессионалы в области данных;
- специалисты по бизнес-аналитике, которые хотят научиться точно выполнять анализ данных с помощью Power BI;
- для тех, кто разрабатывает отчеты, которые визуализируют данные из технологий платформы данных, существующих как в облаке, так и локально.
Приобретенные навыки:
- Загрузка, очистка и преобразование данных
- Моделирование данных для производительности и масштабируемости
- Проектирование и создание отчетов для анализа данных
- Применение и выполнение расширенной аналитики отчетов
- Управление активами отчета и обмен ими
- Создание разбитых на страницы отчетов в Power BI
- Предварительная подготовка:
- Понимание основных понятий, касающихся данных.
- Умение работать с реляционными данными в облаке.
- Умение работать с нереляционными данными в облаке.
- Знание концепций анализа данных и визуализации.
- Вы можете выполнить предварительные требования и получить лучшее представление о работе с данными в Azure, пройдя перед этим курсом курс Основы данных Microsoft Azure.
- Загрузка, очистка и преобразование данных
- Моделирование данных для производительности и масштабируемости
- Проектирование и создание отчетов для анализа данных
- Применение и выполнение расширенной аналитики отчетов
- Управление активами отчета и обмен ими
- Создание разбитых на страницы отчетов в Power BI
- Предварительная подготовка:
- Понимание основных понятий, касающихся данных.
- Умение работать с реляционными данными в облаке.
- Умение работать с нереляционными данными в облаке.
- Знание концепций анализа данных и визуализации.
- Вы можете выполнить предварительные требования и получить лучшее представление о работе с данными в Azure, пройдя перед этим курсом курс Основы данных Microsoft Azure.
Программа:
1. Начало работы с аналитикой данных Microsoft:
- аналитика данных и Microsoft;
- приступая к работе с Power BI.
2. Подготовка данных в Power BI:
- получение данных из различных источников данных;
- оптимизация производительности;
- устранение ошибок данных.
3. Очистка, преобразование и загрузка данных в Power BI:
- формирование данных;
- улучшение структуры данных;
- профилирование данных.
4. Разработка модели данных в Power BI:
- введение в моделирование данных;
- работа с таблицами;
- измерения и иерархии.
5. Создание вычислений моделей с использованием DAX в Power BI:
- введение в DAX;
- контекст DAX;
- DAX для опытных пользователей.
6. Оптимизация производительности модели:
- оптимизация модели для производительности;
- оптимизация моделей DirectQuery;
- создание агрегатов и управление ими.
7. Создание отчетов:
- создание отчета;
- улучшение отчета.
8. Создание панелей мониторинга:
- создание панели мониторинга;
- панель мониторинга в реальном времени;
- улучшение панели мониторинга.
9. Создание отчетов на страницу в Power BI:
- обзор отчета на страницу;
- создание отчетов на страницу.
10. Выполнение расширенной аналитики:
- расширенная аналитика;
- анализ данных через визуальные элементы ИИ.
11. Создание рабочих областей и управление ими
- создание рабочих областей;
- совместное использование активов и управление ими.
12. Управление наборами данных в Power BI:
- параметры;
- наборы данных.
13. Безопасность на уровне строк:
- Безопасность в Power BI.
1. Начало работы с аналитикой данных Microsoft:
- аналитика данных и Microsoft;
- приступая к работе с Power BI.
2. Подготовка данных в Power BI:
- получение данных из различных источников данных;
- оптимизация производительности;
- устранение ошибок данных.
3. Очистка, преобразование и загрузка данных в Power BI:
- формирование данных;
- улучшение структуры данных;
- профилирование данных.
4. Разработка модели данных в Power BI:
- введение в моделирование данных;
- работа с таблицами;
- измерения и иерархии.
5. Создание вычислений моделей с использованием DAX в Power BI:
- введение в DAX;
- контекст DAX;
- DAX для опытных пользователей.
6. Оптимизация производительности модели:
- оптимизация модели для производительности;
- оптимизация моделей DirectQuery;
- создание агрегатов и управление ими.
7. Создание отчетов:
- создание отчета;
- улучшение отчета.
8. Создание панелей мониторинга:
- создание панели мониторинга;
- панель мониторинга в реальном времени;
- улучшение панели мониторинга.
9. Создание отчетов на страницу в Power BI:
- обзор отчета на страницу;
- создание отчетов на страницу.
10. Выполнение расширенной аналитики:
- расширенная аналитика;
- анализ данных через визуальные элементы ИИ.
11. Создание рабочих областей и управление ими
- создание рабочих областей;
- совместное использование активов и управление ими.
12. Управление наборами данных в Power BI:
- параметры;
- наборы данных.
13. Безопасность на уровне строк:
- Безопасность в Power BI.