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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/power-bi-data-analyst-pl-300/
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Coursera 上的 Power BI 数据分析师 (PL-300) 认证考试准备课程，专注于教授使用 Power BI 进行数据建模、可视化和分析的最佳实践和方法。 **课程内容涵盖：** * **数据访问与处理：** 学习如何从关系型和非关系型数据源中访问和处理数据。 * **数据建模：** 掌握创建有效数据模型的技术。 * **数据可视化：** 学习创建清晰易懂的数据可视化，以提供可操作的业务洞察。 * **Power Query 与 DAX：** 熟练运用 Power Query 进行数据转换，并掌握使用 DAX 语言编写表达式。 * **数据质量与安全：** 了解如何评估数据质量，并理解数据安全概念，包括行级别安全性 (RLS) 和数据敏感性。 * **报表与仪表板管理和部署：** 学习如何管理和部署报表及仪表板，以实现共享和内容分发。 **目标人群：** * 计划参加 PL-300 Power BI 数据分析师副考试的候选人。 * 希望通过提供有意义的业务价值、易于理解的数据可视化来发挥作用的专业人士。 * 希望赋能他人进行自助分析的专业人士。 * 负责部署和配置解决方案以供消费的专业人士。 **Power BI 数据分析师角色职责：** * 与业务利益相关者合作，识别业务需求。 * 与企业数据分析师和数据工程师协作，识别和获取数据。 * 使用 Power BI 连接、检索、转换和可视化数据。 * 创建和共享数据资产。 **必备技能：** * 熟练使用 Power Query。 * 熟悉使用 DAX (Data Analysis Expressions) 编写表达式。 * 理解数据质量评估。 * 掌握数据安全概念，包括行级别安全 (RLS) 和数据敏感性。 总之，本课程旨在全面提升您在 Power BI 方面的能力，使您能够有效地处理、分析和呈现数据，从而为企业带来价值并满足 PL-300 认证考试的要求。
This questions preparation course covers the various methods and best practices that are in line with business and technical requirements for modeling, visualizing, and analyzing data with Power BI. The content will show how to access and process data from a range of data sources including both relational and non-relational sources. Finally, it will also discuss how to manage and deploy reports and dashboards for sharing and content distribution.As a candidate for the PL-300 Power BI data analyst associate exam, you should deliver actionable insights by working with available data and applying domain expertise. You should:Provide meaningful business value through easy-to-comprehend data visualizations.Enable others to perform self-service analytics.Deploy and configure solutions for consumption.As a Power BI data analyst, you work closely with business stakeholders to identify business requirements. You collaborate with enterprise data analysts and data engineers to identify and acquire data. You use Power BI to:Connect, retrieve and Transform the data.Create data models.Visualize data.Share assets.You should be proficient at using Power Query and writing expressions by using Data Analysis Expressions (DAX). You know how to assess data quality. Plus, you understand data security, including row-level security and data sensitivity.
