Examen de prueba DA-100 – Analizar datos con Microsoft Power BI

Examen de prueba DA-100 – Analizar datos con Microsoft Power BI

Examen DA-100: Analizar datos con Microsoft Power BI

El contenido de este examen se actualizará en marzo 23, 2021.

Los analistas de datos permiten a las empresas maximizar el valor de sus activos de datos mediante el uso de Microsoft Power BI. Como experto en la materia, Los analistas de datos son responsables de diseñar y construir modelos de datos escalables., limpieza y transformación de datos, y habilitando capacidades analíticas avanzadas que brindan un valor comercial significativo a través de visualizaciones de datos fáciles de comprender. Los analistas de datos también colaboran con las partes interesadas clave en todas las verticales para brindar información relevante basada en los requisitos comerciales identificados..

El analista de datos debe tener un conocimiento fundamental de los repositorios de datos y el procesamiento de datos tanto en las instalaciones como en la nube..

Parte de los requisitos para: Certificado por Microsoft: Asociado analista de datos

Exámenes relacionados: ninguno

Examen DA-100: Analizar datos con Microsoft Power BI

Prepare los datos (20-25%)

Obtenga datos de diferentes fuentes de datos

 identificar y conectarse a una fuente de datos

 cambiar la configuración de la fuente de datos

 seleccionar un conjunto de datos compartido o crear un conjunto de datos local

 seleccionar un modo de almacenamiento

 elegir un tipo de consulta apropiado

 identificar problemas de rendimiento de consultas

 utilizar Microsoft Dataverse

 usar parámetros

 usar o crear un archivo PBIDS

 usar o crear un flujo de datos Perfilar los datos

 identificar anomalías en los datos

 examinar las estructuras de datos

 interrogar las propiedades de la columna

 interrogar estadísticas de datos Limpiar, transformar, y carga los datos

 resolver inconsistencias, valores inesperados o nulos, y problemas de calidad de los datos

 aplicar reemplazos de valor fáciles de usar

 identificar y crear claves apropiadas para combinaciones

 evaluar y transformar tipos de datos de columna

 aplicar transformaciones de forma de datos a estructuras de tablas

 combinar consultas

 aplicar convenciones de nomenclatura fáciles de usar a columnas y consultas

 aprovechar el Editor avanzado para modificar el código de Power Query M

 configurar la carga de datos

 resolver errores de importación de datos

Modele los datos (25-30%) Diseñar un modelo de datos

 definir las tablas

 configurar las propiedades de la tabla y la columna

 definir medidas rápidas

 aplanar una jerarquía de padres e hijos

 definir dimensiones de juego de roles

 definir la cardinalidad de una relación y la dirección del filtro cruzado

 diseñar el modelo de datos para cumplir con los requisitos de rendimiento

 resolver relaciones de varios a varios

 crear una tabla de fechas común

 definir el nivel apropiado de granularidad de datos Desarrollar un modelo de datos

 aplicar dirección de filtro cruzado y filtrado de seguridad

 crear tablas calculadas

 crear jerarquías

 crear columnas calculadas

 implementar roles de seguridad a nivel de fila

 configurar el Q&Una función Crear medidas mediante DAX

 usar DAX para construir medidas complejas

 usar CALCULATE para manipular filtros

 implementar la inteligencia de tiempo usando DAX

 reemplazar columnas numéricas con medidas

 utilizar funciones estadísticas básicas para mejorar los datos

 crear medidas semi-aditivas Optimizar el desempeño del modelo

 eliminar filas y columnas innecesarias

 identificar medidas de bajo rendimiento, relaciones, y visuales

 mejorar los niveles de cardinalidad cambiando los tipos de datos

 mejorar los niveles de cardinalidad a través del resumen

 crear y administrar agregaciones

Visualiza los datos (20-25%) Crear informes

 agregar elementos de visualización a los informes

 elegir un tipo de visualización apropiado

 formatear y configurar visualizaciones

 importar un objeto visual personalizado

 configurar el formato condicional

 aplicar rebanado y filtrado

 agregar un objeto visual de R o Python

 configurar la página del informe

 diseñar y configurar para la accesibilidad

 configurar la actualización automática de la página Crear paneles de control

 establecer vista móvil

 administrar mosaicos en un tablero

 configurar alertas de datos

 usar la Q&Una característica

 agregar un tema de tablero

 anclar una página de informe en vivo a un tablero

 configurar la clasificación de datos Enriquecer informes para la usabilidad

 configurar marcadores

 crear información sobre herramientas personalizada

 editar y configurar interacciones entre elementos visuales

 configurar la navegación para un informe

 aplicar clasificación

 configurar Sync Slicers

 usar el panel de selección

 usar la obtención de detalles y el filtro cruzado  profundizar en los datos mediante elementos visuales interactivos  exportar los datos del informe

 diseñar informes para dispositivos móviles

Analizar los datos (10-15%) Mejore los informes para exponer conocimientos

 aplicar formato condicional

 aplicar segmentaciones y filtros

 realizar análisis de N superior

 explorar el resumen estadístico  usar la Q&Un visual

 agregar un resultado de Quick Insights a un informe

 crear líneas de referencia mediante el panel de análisis

 usar la función Eje de reproducción de una visualización

 personalizar elementos visuales Realizar análisis avanzados

 identificar valores atípicos  realizar análisis de series de tiempo

 usar agrupaciones y binnings

 utilizar los influyentes clave para explorar variaciones dimensionales

 usar el árbol de descomposición visual para desglosar una medida

 aplicar AI Insights

Implementar y mantener entregables (10-15%) Administrar conjuntos de datos

 configurar una actualización programada del conjunto de datos

 configurar la pertenencia al grupo de seguridad de nivel de fila

 proporcionar acceso a conjuntos de datos

 configurar la configuración de actualización incremental

 promover o certificar contenido de Power BI

 identificar las dependencias de conjuntos de datos posteriores. Crear y administrar espacios de trabajo.

 crear y configurar un espacio de trabajo

 recomendar una estrategia de ciclo de vida de desarrollo

 asignar roles en el espacio de trabajo

 configurar y actualizar una aplicación de espacio de trabajo

 publicar, importar, o actualizar activos en un espacio de trabajo

 aplicar etiquetas de confidencialidad al contenido del espacio de trabajo

 usar canalizaciones de implementación