Khóa Học Luyện Thi PL-300

Chuẩn Bị Hoàn Hảo Cho Kỳ Thi Microsoft Power BI Data Analyst – PL-300

Bạn đang tìm kiếm một khóa học luyện thi chứng chỉ Microsoft PL-300 chất lượng và toàn diện? Khóa học của chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững các kiến thức cần thiết và kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, đáp ứng mọi yêu cầu của kỳ thi Microsoft Power BI Data Analyst Associate. Đây là khóa học dành cho các chuyên gia phân tích dữ liệu, nhà quản lý, và những ai muốn nâng cao khả năng sử dụng Power BI để tối ưu hóa quy trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Microsoft có các lộ trình chứng nhận cho nhiều vai trò công việc kỹ thuật. Để đạt được các chứng nhận này, bạn phải vượt qua một loạt các kỳ thi. Chứng chỉ chuyên nghiệp Microsoft Power BI Analyst, bao gồm khóa học này, được thiết kế để giúp bạn chuẩn bị cho Kỳ thi PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst .

Đối tượng khóa học

Các ứng viên cho kỳ thi này là những nhà phân tích dữ liệu Power BI. Kiến thức và kỹ năng thu được được thiết kế để chuẩn bị cho bạn:

• Cung cấp giá trị kinh doanh có ý nghĩa thông qua hình ảnh dữ liệu dễ hiểu.

• Cho phép người khác thực hiện phân tích tự phục vụ.

• Triển khai và cấu hình các giải pháp để sử dụng.

Các nhà phân tích dữ liệu Power BI làm việc chặt chẽ với các bên liên quan trong doanh nghiệp để xác định các yêu cầu kinh doanh. Họ cộng tác với các nhà phân tích dữ liệu doanh nghiệp và kỹ sư dữ liệu để xác định và thu thập dữ liệu. Cụ thể, họ sử dụng Microsoft Power BI để:

• Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu

• Tạo mô hình dữ liệu

• Hình dung dữ liệu

• Chia sẻ tài sản

Yêu cầu về kiến ​​thức

Để thành công trong Kỳ thi PL-300, bạn phải thành thạo trong việc sử dụng Power Query và viết biểu thức bằng Biểu thức phân tích dữ liệu (DAX). Bạn cũng phải hiểu về bảo mật dữ liệu, bao gồm bảo mật cấp hàng và độ nhạy dữ liệu.

Thể loại thi

Kỳ thi này đánh giá khả năng của bạn trong việc thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật sau:

• Chuẩn bị dữ liệu 25-30%

• Dữ liệu mô hình 25-30%

• Hình dung và phân tích dữ liệu 25-30%

• Triển khai và duy trì tài sản 15-20%

Nội dung chi tiết theo để cương thi

Chuẩn bị dữ liệu

Lấy dữ liệu từ các nguồn dữ liệu

• Xác định và kết nối với nguồn dữ liệu.

• Thay đổi cài đặt nguồn dữ liệu, bao gồm thông tin xác thực, mức độ riêng tư và vị trí nguồn dữ liệu.

• Chọn một tập dữ liệu được chia sẻ hoặc tạo một tập dữ liệu cục bộ.

• Chọn giữa chế độ DirectQuery, Nhập và Kép.

• Thay đổi giá trị trong tham số.

Dữ liệu sạch

• Đánh giá dữ liệu, bao gồm số liệu thống kê dữ liệu và thuộc tính cột.

• Giải quyết các vấn đề về sự không nhất quán, giá trị không mong muốn hoặc giá trị null và chất lượng dữ liệu.

• Giải quyết lỗi nhập dữ liệu.

Chuyển đổi và tải dữ liệu

• Chọn kiểu dữ liệu cột thích hợp.

• Tạo và chuyển đổi cột.

• Chuyển đổi truy vấn.

• Thiết kế sơ đồ ngôi sao chứa các sự kiện và chiều.

• Xác định thời điểm sử dụng truy vấn tham chiếu hoặc truy vấn trùng lặp và tác động của kết quả.

• Hợp nhất và thêm các truy vấn.

• Xác định và tạo khóa phù hợp cho các mối quan hệ.

• Cấu hình tải dữ liệu cho truy vấn.

Mô hình Dữ liệu

Thiết kế và triển khai mô hình dữ liệu

• Cấu hình thuộc tính của bảng và cột.

• Thực hiện các chiều kích nhập vai.

• Xác định số lượng quan hệ và hướng lọc chéo.

• Tạo một bảng ngày chung.

• Triển khai vai trò bảo mật cấp hàng.

Tạo các phép tính mô hình bằng cách sử dụng DAX

• Tạo các biện pháp tổng hợp duy nhất.

• Sử dụng CALCULATE để thao tác với bộ lọc.

• Thực hiện các biện pháp thông minh về thời gian.

• Xác định các biện pháp ngầm định và thay thế chúng bằng các biện pháp rõ ràng.

• Sử dụng các hàm thống kê cơ bản.

• Tạo các biện pháp bán cộng tính.

• Tạo một phép đo bằng cách sử dụng phép đo nhanh.

• Tạo bảng tính toán.

Tối ưu hóa hiệu suất mô hình

• Cải thiện hiệu suất bằng cách xác định và loại bỏ các hàng và cột không cần thiết.

• Xác định các biện pháp, mối quan hệ và hình ảnh có hiệu suất kém bằng cách sử dụng Performance Analyzer .

• Cải thiện hiệu suất bằng cách chọn kiểu dữ liệu tối ưu.

• Cải thiện hiệu suất bằng cách tóm tắt dữ liệu.

Trực quan và phân tích dữ liệu

Tạo báo cáo

• Xác định và triển khai hình ảnh trực quan phù hợp.

• Định dạng và cấu hình hình ảnh trực quan.

• Sử dụng hình ảnh tùy chỉnh.

• Áp dụng và tùy chỉnh chủ đề.

• Cấu hình định dạng có điều kiện.

• Áp dụng cắt lát và lọc.

• Cấu hình trang báo cáo.

• Sử dụng tính năng Phân tích trong Excel .

• Chọn thời điểm sử dụng báo cáo phân trang.

Cải thiện báo cáo để dễ sử dụng và kể chuyện

• Cấu hình dấu trang.

• Tạo chú giải công cụ tùy chỉnh.

• Chỉnh sửa và cấu hình tương tác giữa các hình ảnh.

• Cấu hình điều hướng cho báo cáo.

• Áp dụng sắp xếp.

• Cấu hình bộ cắt đồng bộ.

• Nhóm và tạo lớp hình ảnh bằng cách sử dụng ngăn Chọn .

• Phân tích sâu dữ liệu bằng hình ảnh tương tác.

• Cấu hình xuất nội dung báo cáo và thực hiện xuất.

• Thiết kế báo cáo cho thiết bị di động

• Kết hợp tính năng Hỏi & Đáp vào báo cáo.

Xác định các mô hình và xu hướng

• Sử dụng tính năng Phân tích trong Power BI.

• Sử dụng nhóm, phân loại và phân cụm.

• Sử dụng hình ảnh AI.

• Sử dụng các đường tham chiếu, thanh lỗi và dự báo.

• Phát hiện những điểm bất thường và bất thường.

• Tạo và chia sẻ bảng điểm và số liệu.

Triển khai và duy trì dự án

Tạo và quản lý không gian làm việc và tài nguyên

• Tạo và cấu hình không gian làm việc.

• Chỉ định vai trò trong không gian làm việc.

• Cấu hình và cập nhật ứng dụng không gian làm việc.

• Xuất bản, nhập hoặc cập nhật nội dung trong không gian làm việc.

• Tạo bảng thông tin.

• Chọn phương pháp phân phối.

• Áp dụng nhãn độ nhạy cho nội dung không gian làm việc.

• Cấu hình đăng ký và cảnh báo dữ liệu.

• Quảng bá hoặc chứng nhận nội dung Power BI.

• Quản lý các tùy chọn chung cho tệp.

Quản lý tập dữ liệu

• Xác định thời điểm cần có cổng.

• Cấu hình lịch làm mới tập dữ liệu.

• Cấu hình quyền thành viên nhóm bảo mật cấp hàng.

• Cung cấp quyền truy cập vào các tập dữ liệu.

Hãy tham gia khóa học cùng chúng tôi để khám phá và phát huy tiềm năng của bạn trong lĩnh vực phân tích và trực quan hóa dữ liệu!

1.Đăng ký và mong muốn khi tham gia khóa học phát triển kỹ năng với Power BI. ĐĂNG KÝ

hoặc quét mã QR

đăng ký thông tin học viên để vào lớp học. ( link Dự phòng )

2. Tài nguyên khóa học TẢI TẠI ĐÂY

3. Link phòng học online của GV

4. Bài kiểm tra cuối khóa ( Mật khẩu GV cung cấp cuối khóa học)

5. Đề thi mẫu – Tải tại đây