PL-300T00: Power BI Data Analyst

Tổng quan

Khóa học này sẽ thảo luận về các phương pháp thực tiễn và phù hợp nhất với các yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật để lập mô hình, hình ảnh hóa và phân tích dữ liệu với Power BI. Khóa học cũng sẽ chỉ ra cách truy cập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu bao gồm cả dữ liệu quan hệ và không quan hệ. Khóa học này cũng sẽ khám phá cách triển khai các tiêu chuẩn và chính sách bảo mật phù hợp trên phổ Power BI bao gồm các tập dữ liệu và nhóm. Khóa học cũng sẽ thảo luận về cách quản lý và triển khai các báo cáo và trang tổng quan để chia sẻ và phân phối nội dung. Cuối cùng, khóa học này sẽ chỉ ra cách xây dựng các báo cáo được phân trang trong dịch vụ Power BI và xuất bản chúng lên không gian làm việc để đưa vào Power BI.

Mục tiêu

Đối tượng của khóa học này là các chuyên gia dữ liệu và chuyên gia tình báo kinh doanh, những người muốn tìm hiểu cách thực hiện phân tích dữ liệu một cách chính xác bằng Power BI. Khóa học này cũng nhắm mục tiêu đến những cá nhân phát triển các báo cáo trực quan hóa dữ liệu từ các công nghệ nền tảng dữ liệu tồn tại trên cả đám mây và tại chỗ.

Nội dung

Học phần 1: Bắt đầu với Microsoft Data Analytics

Mô-đun này khám phá các vai trò khác nhau trong không gian dữ liệu, vạch ra các vai trò và trách nhiệm quan trọng của Nhà phân tích dữ liệu, sau đó khám phá toàn cảnh của danh mục Power BI.

Những bài học

Phân tích dữ liệu và Microsoft

Bắt đầu với Power BI

Lab: Bắt đầu sử dụng Power BI Desktop

Bắt đầu

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Khám phá các vai trò khác nhau trong dữ liệu

Xác định các nhiệm vụ được thực hiện bởi một nhà phân tích dữ liệu

Mô tả bối cảnh Power BI của các sản phẩm và dịch vụ

Sử dụng dịch vụ Power BI

Mô-đun 2: Chuẩn bị dữ liệu trong Power BI

Mô-đun này khám phá việc xác định và truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Bạn cũng sẽ tìm hiểu các tùy chọn kết nối và lưu trữ dữ liệu, đồng thời hiểu được sự khác biệt và ý nghĩa hiệu suất của việc kết nối trực tiếp với dữ liệu so với nhập dữ liệu.

Những bài học

Nhận dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau

Lab: Chuẩn bị dữ liệu trong Power BI Desktop

Chuẩn bị dữ liệu

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Xác định và truy xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau

Hiểu các phương thức kết nối và ý nghĩa hiệu suất của chúng

Sử dụng Microsoft Dataverse

Kết nối với luồng dữ liệu

Mô-đun 3: Làm sạch, biến đổi và tải dữ liệu trong Power BI

Mô-đun này dạy bạn quy trình lập hồ sơ và hiểu điều kiện của dữ liệu. Bạn sẽ học cách xác định các điểm bất thường, xem xét kích thước và hình dạng của dữ liệu, đồng thời thực hiện các bước chuyển đổi và làm sạch dữ liệu thích hợp để chuẩn bị dữ liệu tải vào mô hình.

Những bài học

Định hình dữ liệu

Nâng cao cấu trúc dữ liệu

Lập hồ sơ dữ liệu

Lab: Chuyển đổi và tải dữ liệu trong Power BI Desktop

Đang tải dữ liệu

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Áp dụng các phép biến đổi hình dạng dữ liệu

Nâng cao cấu trúc của dữ liệu

Lập hồ sơ và kiểm tra dữ liệu

Mô-đun 4: Thiết kế Mô hình Dữ liệu trong Power BI

Mô-đun này dạy các khái niệm cơ bản về thiết kế và phát triển mô hình dữ liệu để có hiệu suất và khả năng mở rộng phù hợp. Mô-đun này cũng sẽ giúp bạn hiểu và giải quyết nhiều vấn đề về mô hình dữ liệu phổ biến, bao gồm các mối quan hệ, bảo mật và hiệu suất.

Những bài học

Giới thiệu về mô hình dữ liệu

Làm việc với bảng

Kích thước và cấu trúc phân cấp

Lab: Mô hình hóa dữ liệu trong Power BI Desktop

Tạo mối quan hệ kiểu mẫu

Định cấu hình bảng

Xem lại giao diện mô hình

Tạo các biện pháp nhanh chóng

Lab: Mô hình hóa dữ liệu nâng cao trong Power BI Desktop

Định cấu hình mối quan hệ many-to-many

Thực thi bảo mật cấp hàng

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Hiểu kiến ​​thức cơ bản về mô hình dữ liệu

Xác định các mối quan hệ và bản chất của chúng

Triển khai thứ nguyên và cấu trúc phân cấp

Tạo biểu đồ và bảng xếp hạng

Mô-đun 5: Tạo Tính toán Mô hình bằng DAX trong Power BI

Mô-đun này giới thiệu cho bạn thế giới DAX và sức mạnh thực sự của nó để nâng cao mô hình. Bạn sẽ tìm hiểu về tổng hợp và các khái niệm về Phép đo, các cột và bảng được tính toán cũng như các chức năng Time Intelligence để giải quyết các vấn đề về tính toán và phân tích dữ liệu.

Những bài học

Giới thiệu về DAX

Bối cảnh DAX

DAX nâng cao

Lab: DAX nâng cao trong Power BI Desktop

Sử dụng hàm CALCULATE () để thao tác với ngữ cảnh bộ lọc

Sử dụng các chức năng Time Intelligence

Lab: Giới thiệu về DAX trong Power BI Desktop

Tạo bảng tính toán

Tạo các cột được tính toán

Tạo các biện pháp

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Hiểu DAX

Sử dụng DAX cho các công thức và biểu thức đơn giản

Tạo các bảng và thước đo được tính toán

Xây dựng các biện pháp đơn giản

Làm việc với Time Intelligence và các Key Performance Indicators

Mô-đun 6: Tối ưu hóa Hiệu suất Mô hình trong Power BI

Trong mô-đun này, bạn được giới thiệu các bước, quy trình, khái niệm và các phương pháp hay nhất về mô hình dữ liệu cần thiết để tối ưu hóa mô hình dữ liệu cho hiệu suất cấp doanh nghiệp.

Những bài học

Tối ưu hóa mô hình để đạt hiệu suất

Tối ưu hóa mô hình DirectQuery

Tạo và quản lý Tổng hợp

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Hiểu tầm quan trọng của các biến

Nâng cao mô hình dữ liệu

Tối ưu hóa mô hình lưu trữ

Triển khai tổng hợp

Mô-đun 7: Tạo báo cáo trong Power BI

Mô-đun này giới thiệu cho bạn các khái niệm và nguyên tắc cơ bản của việc thiết kế và xây dựng báo cáo, bao gồm việc chọn hình ảnh trực quan chính xác, thiết kế bố cục trang và áp dụng chức năng cơ bản nhưng quan trọng. Chủ đề quan trọng của việc thiết kế cho khả năng tiếp cận cũng được đề cập.

Những bài học

Thiết kế một báo cáo

Nâng cao báo cáo

Lab: Thiết kế báo cáo trong Power BI Desktop

Tạo kết nối trực tiếp trong Power BI Desktop

Thiết kế một báo cáo

Định cấu hình các trường trực quan và thuộc tính định dạng

Lab: Cải thiện báo cáo với sự tương tác và định dạng trong Power BI Desktop

Tạo và định cấu hình Sync Slierts

Tạo một trang thông tin chi tiết

Áp dụng định dạng có điều kiện

Tạo và sử dụng Dấu trang

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Thiết kế bố cục trang báo cáo

Chọn và thêm hình ảnh trực quan hiệu quả

Thêm chức năng báo cáo cơ bản

Thêm điều hướng và tương tác báo cáo

Cải thiện hiệu suất báo cáo

Thiết kế cho khả năng tiếp cận

Mô-đun 8: Tạo Trang tổng quan trong Power BI

Trong mô-đun này, bạn sẽ học cách kể một câu chuyện hấp dẫn thông qua việc sử dụng trang tổng quan và các công cụ điều hướng khác nhau có sẵn để cung cấp điều hướng. Bạn sẽ được giới thiệu về các tính năng và chức năng cũng như cách cải thiện trang tổng quan để có được khả năng sử dụng và thông tin chi tiết.

Những bài học

Tạo Trang tổng quan
Trang tổng quan thời gian thực
Cải thiện Trang tổng quan
Lab: Tạo Trang tổng quan trong Dịch vụ Power BI

Tạo Trang tổng quan
Ghim hình ảnh vào Trang tổng quan
Sử dụng Hỏi và Đáp để tạo ô trang tổng quan
Sau khi hoàn thành học phần này, sinh viên sẽ có thể:

Tạo Trang tổng quan
Hiểu Trang tổng quan thời gian thực
Nâng cao khả năng sử dụng Trang tổng quan
Mô-đun 9: Xác định các mẫu và xu hướng trong Power BI

Mô-đun này giúp bạn áp dụng các tính năng bổ sung để nâng cao báo cáo nhằm phân tích thông tin chi tiết về dữ liệu, trang bị cho bạn các bước sử dụng báo cáo để phân tích dữ liệu thực tế. Bạn cũng sẽ thực hiện phân tích nâng cao bằng cách sử dụng hình ảnh AI trên báo cáo để có thông tin chi tiết về dữ liệu sâu hơn và có ý nghĩa hơn.

Những bài học

Phân tích nâng cao
Thông tin chi tiết về dữ liệu thông qua hình ảnh AI
Lab: Phân tích dữ liệu trong Power BI Desktop

Tạo biểu đồ phân tán động
Sử dụng hình ảnh để dự báo các giá trị
Sau khi hoàn thành học phần này, sinh viên sẽ có thể:

Sử dụng tính năng Phân tích
Xác định các yếu tố ngoại lai trong dữ liệu
Sử dụng hình ảnh AI
Sử dụng trực quan tùy chỉnh Analytics nâng cao

Mô-đun 10: Thực hiện phân tích nâng cao trong Power BI

Mô-đun này giúp bạn áp dụng các tính năng bổ sung để nâng cao báo cáo nhằm phân tích thông tin chi tiết về dữ liệu, trang bị cho bạn các bước sử dụng báo cáo để phân tích dữ liệu thực tế. Bạn cũng sẽ thực hiện phân tích nâng cao bằng cách sử dụng hình ảnh AI trên báo cáo để có thông tin chi tiết về dữ liệu sâu hơn và có ý nghĩa hơn.

Những bài học

Phân tích nâng cao

Thông tin chi tiết về dữ liệu thông qua hình ảnh AI

Lab: Phân tích dữ liệu trong Power BI Desktop

Tạo biểu đồ phân tán động

Sử dụng hình ảnh để dự báo các giá trị

Làm việc với Decomposition Tree visual

Làm việc với hình ảnh những Key Influencers visual

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Khám phá tóm tắt thống kê

Sử dụng tính năng Phân tích

Xác định các yếu tố ngoại lai trong dữ liệu

Tiến hành phân tích chuỗi thời gian

Sử dụng hình ảnh AI

Sử dụng trực quan tùy chỉnh Analytics nâng cao

Mô-đun 11: Quản lý tập dữ liệu trong Power BI

Trong mô-đun này, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm về quản lý tài sản Power BI, bao gồm tập dữ liệu và không gian làm việc. Bạn cũng sẽ xuất bản tập dữ liệu lên dịch vụ Power BI, sau đó làm mới và bảo mật chúng.

Những bài học

Thông số

Bộ dữ liệu

Bảo mật trong Power BI

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Tạo và làm việc với các tham số

Quản lý tập dữ liệu

Định cấu hình làm mới tập dữ liệu

Khắc phục sự cố kết nối cổng

Hiểu các khía cạnh của bảo mật Power BI

Định cấu hình vai trò bảo mật cấp hàng và tư cách thành viên nhóm

Mô-đun 12: Tạo và quản lý không gian làm việc trong Power BI

Mô-đun này sẽ giới thiệu cho bạn về Không gian làm việc, bao gồm cách tạo và quản lý chúng. Bạn cũng sẽ học cách chia sẻ nội dung, bao gồm báo cáo và trang tổng quan, sau đó tìm hiểu cách phân phối Ứng dụng.

Những bài học

Tạo không gian làm việc

Chia sẻ và quản lý tài sản

Lab: Xuất bản và chia sẻ nội dung Power BI

Chia sẻ trang tổng quan

Xuất bản ứng dụng

Sau khi hoàn thành học phần này, học viên sẽ có thể:

Tạo và quản lý không gian làm việc

Hiểu cộng tác trong không gian làm việc

Giám sát việc sử dụng không gian làm việc và hiệu suất

Phân phối ứng dụng

Điều kiện tiên quyết

Các nhà phân tích dữ liệu thành công bắt đầu vai trò này với kinh nghiệm làm việc với dữ liệu trên đám mây.

Đặc biệt:

Hiểu các khái niệm dữ liệu cốt lõi.

Kiến thức về cách làm việc với dữ liệu quan hệ trên đám mây.

Kiến thức về cách làm việc với dữ liệu không quan hệ trên đám mây.

Kiến thức về phân tích dữ liệu và các khái niệm trực quan hóa.

Bạn có thể đạt được các điều kiện tiên quyết và hiểu rõ hơn về cách làm việc với dữ liệu trong Azure bằng cách hoàn thành trước khi tham gia khóa học này.

Chứng nhận

Microsoft Power BI Analyst Associate