Visão Geral

Este Curso Power BI Intermediate, prático é uma continuação de nossos cursos de nível introdutório PL-300: Analista de dados do Microsoft Power BI e/ou Ferramentas de BI do Excel: Power BI para usuários do Excel no Power BI . Este Curso Power BI Intermediate, aborda tarefas comuns de nível intermediário e alguns dos novos recursos mais desejáveis ​​do Power BI.

Objetivo

Após concluir este Curso Power BI Intermediate, os alunos serão capazes de:

• Importar dados de PDFs, regiões de páginas da Web e coleções de arquivos
• Caracterizar dados com perfil de dados
• Mesclar conjuntos de dados incompatíveis com correspondência difusa
• Gerar colunas personalizadas no Power Query
• Executar modelagem avançada de dados
• Usar inteligência de tempo do Power BI
• Trabalhar com scripts personalizados em R e Python
• Criar KPIs e scorecards
• Usar técnicas avançadas de design de relatórios
• Usar técnicas avançadas de design de painéis
• Realizar análises estatísticas básicas no Power BI

Materiais

Conteúdo Programatico

Intermediate Power Query

1. Importing from PDFs
2. Finding data in web pages
3. Getting tabular data
4. Getting data by providing an example
5. Importing the contents of a folder
6. Using fuzzy matching to combine disparate data sets
7. Creating custom columns in Power Query
8. Common math & string operations
9. M script
10. Columns by example

Intermediate Data Modeling

1. Adding What-If Parameters
2. Grouping and Binning
3. Using Time Intelligence
4. Generating DAX with Quick Measures

Script Visuals

1. Creating an R script visual
2. Installing an R environment
3. Creating a Python visual
4. Installing a Python environment

Advanced Report Design

1. Using report themes
2. Creating your own theme
3. Conditional formatting in tables and matrices
4. Using drillthrough in your reports
5. Adding data-driven images

Advanced Dashboard Design

1. Using dashboard themes
2. Using the KPI visual
3. Using the Multi KPI visual
4. Adding KPIs and trend analysis with DAX
5. Strategies for adding KPIs to tables & matrices
6. Importing from Excel data model
7. Conditional formatting
8. The DAX UNICHAR function
9. Image embedding

Analytics

1. Characterizing your data
2. Revisiting the data profiler
3. Getting help from custom visuals
4. Moving averages
5. ARIMA
6. Linear regression in R
7. Time series forecasting in Python