Microsoft Certified: Azure Enterprise Data Analyst Associate (eingestellt)

Kursinhalte

Einführung in die Datenanalyse in Azure:
In diesem Modul werden die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse untersucht, einschließlich Analysetypen, Daten und Speicher. Die Kursteilnehmer erkunden den Analyseprozess und die Tools, die zur Gewinnung von Erkenntnissen eingesetzt werden, und lernen die Aufgaben eines Unternehmensdatenanalysten sowie die verfügbaren Tools zur Erstellung skalierbarer Lösungen kennen.

Erkunden der Azure-Datendienste für moderne Analysen
Grundlegendes zu Konzepten der Datenanalyse
Erkunden der Datenanalyse im großen Stil

Steuern von Daten in einem Unternehmen:
Dieses Modul untersucht die Rolle eines Unternehmensdatenanalysten in der Organisationsdatengovernance. Die Kursteilnehmer lernen die Verwendung von Microsoft Purview kennen, um Datenressourcen zu registrieren und zu katalogisieren, um vertrauenswürdige Ressourcen für die Berichterstellung zu ermitteln und um eine Power BI-Umgebung zu scannen.

Einführung in Microsoft Purview
Erkunden vertrauenswürdiger Daten mit Microsoft Purview
Katalogdatenartefakte mithilfe von Microsoft Purview
Verwalten von Power BI-Artefakten mithilfe von Microsoft Purview

Modellieren, Abfragen und Erkunden von Daten in Azure Synapse:
Dieses Modul untersucht die Verwendung von Azure Synapse Analytics für explorative Datenanalysen. Die Kursteilnehmer lernen die Möglichkeiten von Azure Synapse Analytics kennen, einschließlich der Grundlagen des Data Warehouse-Entwurfs, der Abfrage von Daten mit T-SQL und der Untersuchung von Daten mit Spark Notebooks.

Einführung in Azure Synapse Analytics
Implementieren des Sternschemaentwurfs und Abfragen relationaler Daten in Azure
Analysieren von Daten mit einem serverlosen SQL-Pool in Azure Synapse Analytics
Optimieren des Data Warehouse-Abfrageentwurfs
Analysieren von Daten mit einem Spark-Pool in Azure Synapse Analytics

Vorbereiten von Daten für tabellarische Modelle in Power BI:
Dieses Modul untersucht die grundlegenden Elemente der Vorbereitung von Daten für skalierbare Analyselösungen mit Power BI. Die Kursteilnehmer lernen Modellframeworks, Überlegungen zum Aufbau skalierbarer Datenmodelle, Power Query-Optimierungstechniken und die Implementierung von Power BI-Dataflows kennen.

Auswählen eines Power BI-Modellframeworks
Verstehen der Skalierbarkeit in Power BI
Optimieren von Power Query für skalierbare Lösungen
Erstellen und Verwalten von skalierbaren Power BI-Dataflows

Entwerfen und Erstellen skalierbarer tabellarischer Modelle:
Dieses Modul untersucht die kritischen zugrunde liegenden Aspekte der tabellarischen Modellierung für das Erstellen von Power BI-Modellen, die skaliert werden können. Die Kursteilnehmer erfahren mehr über Modellbeziehungen und Modellsicherheit, arbeiten mit direkten Abfragen und verwenden Berechnungsgruppen.

Erstellen von Power BI-Modellbeziehungen
Erzwingen von Modellsicherheit
Implementieren von DirectQuery
Erstellen von Berechnungsgruppen

Optimieren von tabellarischen Modellen im Unternehmensformat:
Dieses Modul behandelt wichtige Aspekte der Leistungsoptimierung mithilfe von großformatigen Daten. Die Kursteilnehmer erkunden die Optimierung mit Synapse, Power BI und externen Tools.

Optimieren der Leistung mithilfe von Synapse und Power BI
Verbessern der Abfrageleistung mit Hybridtabellen, dualem Speichermodus und Aggregationen
Verwenden von Tools zum Optimieren der Power BI-Leistung

Implementieren erweiterter Datenvisualisierungstechniken mithilfe von Power BI:
Dieses Modul untersucht Datenvisualisierungskonzepte einschließlich Barrierefreiheit, Anpassung von Kerndatenmodellen, Echtzeitdatenvisualisierung und Erstellung paginierter Berichte.

Grundlegendes zu erweiterten Datenvisualisierungskonzepten
Anpassen von Kerndatenmodellen
Überwachen von Daten in Echtzeit mit Power BI
Erstellen und Verteilen von paginierten Berichten im Power BI-Berichts-Generator

Implementieren und Verwalten einer Analyseumgebung:
In diesem Modul werden wichtige Überlegungen zur Implementierung und Verwaltung von Power BI erläutert. Die Kursteilnehmer verstehen wichtige Empfehlungen für die Verwaltung und Überwachung von Power BI, einschließlich Konfiguration und Verwaltung von Power BI-Kapazitäten.

Empfehlen der Power BI-Verwaltungseinstellungen
Empfehlen einer Überwachungs- und Überprüfungslösung für eine Datenanalyseumgebung
Konfigurieren und Verwalten der Power BI-Kapazität
Einrichten einer Datenzugriffsinfrastruktur in Power BI

Verwalten des Lebenszyklus der Analyseentwicklung:
In diesem Modul werden Überlegungen zur Bereitstellung, Quellcodeverwaltung und Anwendungslebenszyklusverwaltung von Analyselösungen erläutert. Die Kursteilnehmer verstehen, welche Empfehlungen auszusprechen sind und sind in der Lage, automatisierte und wiederverwendbare Power BI-Ressourcen bereitzustellen und zu verwalten.

Empfehlen einer Bereitstellungsstrategie für Power BI-Ressourcen
Empfehlen einer Quellcodeverwaltungsstrategie für Power BI-Ressourcen
Durchführen der Auswirkungsanalyse von Downsatreamabhängigkeiten von Dataflows und Datasets
Empfehlen von Automatisierungslösungen für den Lebenszyklus der Analyseentwicklung, einschließlich der Power BI-REST-API
Bereitstellen und Verwalten von Datasets mithilfe des XMLA-Endpunkts
Bereitstellen wiederverwendbarer Ressourcen

Integrieren einer Analyseplattform in eine vorhandene IT-Infrastruktur:
Dieses Modul untersucht die Integration einer Power BI-Analyselösung in vorhandene Azure-Infrastruktur. Die Kursteilnehmer verstehen Power BI-Mandanten- und Arbeitsbereichskonfigurationen sowie Überlegungen zur Power BI-Bereitstellung in einer Organisation.

Empfehlen und Konfigurieren eines Power BI-Mandanten oder -Arbeitsbereichs
Identifizieren von Anforderungen für eine Lösung, einschließlich Features, Leistung und Lizenzierungsstrategie
Integrieren eines vorhandenen Power BI-Arbeitsbereichs in Azure Synapse Analytics