Visão Geral

Este Curso Power BI, é focado em explorar a utilização de ferramentas e funcionalidades de análise de dados e visualização dentro do Power BI. Os alunos aprenderão a aplicar conceitos de Big Data, criar visuais customizados utilizando Python e R, desenvolver dashboards em tempo real e trabalhar com fórmulas avançadas de DAX e M. O curso também inclui tópicos sobre Data Flow e Data Verse, além de explorar o funcionamento do Copilot e a utilização de RLS (Row-Level Security).

Objetivo

Ao final deste Curso Power BI, os alunos serão capazes de:

• Configurar e utilizar diversas formas de licenciamento do Power BI.
• Aplicar conceitos de Big Data para análises mais amplas no Power BI.
• Criar visuais personalizados utilizando scripts de Python e R.
• Desenvolver dashboards interativos e em tempo real.
• Trabalhar com fórmulas intermediárias de DAX e M.
• Criar fluxos de dados com Data Flow e integrar com Data Verse.
• Implementar a segurança de dados em nível de linha com RLS.
• Utilizar o Copilot para otimizar fluxos de trabalho no Power BI.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Power BI.
• Conhecimento básico de Python e R é recomendado.
• Experiência com fórmulas DAX e M no nível iniciante.
• Noções básicas de bancos de dados e análise de dados.

Materiais

Conteúdo Programatico

Overview do Power BI e Licenciamentos

1. Visão geral do Power BI Desktop, Power BI Service e Power BI Mobile.
2. Diferentes formas de licenciamento: Free, Pro, Premium.
3. Escolhendo o melhor plano para sua empresa.

Aplicação de Big Data no Ambiente Analytics

1. Introdução aos conceitos de Big Data no contexto de Business Intelligence.
2. Como aplicar técnicas de análise de Big Data no Power BI.
3. Integração de grandes volumes de dados e otimização de relatórios.

Executando Scripts Python no Power BI Desktop

1. Configurando o ambiente para usar scripts de Python no Power BI.
2. Importando bibliotecas de dados e visualização com Python.
3. Analisando e manipulando dados no Power BI com Python.

Configurações de Visuais: R e Python

1. Visuais personalizados com scripts de R e Python.
2. Configurações e melhores práticas para visuais avançados.
3. Integração de visuais criados em Python e R com dashboards do Power BI.

Criando Visuais com Python no Power BI

1. Exemplos práticos de criação de gráficos avançados com Python.
2. Explorando bibliotecas de visualização como Matplotlib, Seaborn e Plotly.
3. Personalizando e formatando gráficos com scripts Python.

Funcionamento do Copilot no Power BI

1. O que é o Copilot e como ele pode ajudar na criação de dashboards.
2. Automação de tarefas e sugestões inteligentes com o Copilot.
3. Exemplos práticos de uso do Copilot para otimização de fluxos.

Criação de Dashboards em Tempo Real (Self-service BI)

1. Definindo e implementando dashboards dinâmicos e interativos.
2. Conectando fontes de dados em tempo real.
3. Ferramentas de self-service BI para usuários de negócios.

Utilizando RLS (Row-Level Security)

1. O que é RLS e sua importância em cenários de segurança.
2. Como configurar RLS no Power BI.
3. Aplicações práticas para garantir a privacidade dos dados.

Fórmulas DAX: O que é e Exemplos de Utilização (Nível Intermediário)

1. Introdução ao DAX: Medidas e Colunas Calculadas.
2. Fórmulas DAX intermediárias: CALCULATE, FILTER, RELATED.
3. Exemplos práticos de utilização em diferentes cenários.

Linguagem M: O que é e Exemplos de Utilização (Nível Intermediário)

1. Introdução à Linguagem M: transformações avançadas de dados.
2. Criando e editando consultas com M.
3. Exemplos de transformação de dados com M no Power Query.

Data Flow: Criando Fluxos de Dados com Data Flow

1. O que são Data Flows e sua importância para integração de dados.
2. Criando fluxos de dados entre diferentes fontes no Power BI.
3. Melhores práticas para gestão de Data Flows em ambientes complexos.

Data Verse: O que é, Quando e Como Utilizar

1. Introdução ao Data Verse e sua integração com o Power BI.
2. Casos de uso práticos para utilização do Data Verse.
3. Configuração e utilização do Data Verse para cenários empresariais.