Detaillierter Kursinhalt
Modul 1: Einführung in die Datenanalytik auf Azure
Dieses Modul befasst sich mit den Schlüsselkonzepten der Datenanalyse, einschließlich der Arten der Analyse, der Daten und der Speicherung. Die Teilnehmer erforschen den Analyseprozess und die Tools, die zur Gewinnung von Erkenntnissen eingesetzt werden, und lernen die Aufgaben eines Unternehmensdatenanalysten sowie die verfügbaren Tools zum Aufbau skalierbarer Lösungen kennen.
Lektionen
- Entdecken Sie Azure-Datendienste für moderne Analysen
- Verstehen von Konzepten der Datenanalytik
- Skalierbare Datenanalyse erforschen
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
- Beschreiben Sie die Arten der Datenanalyse
- Verstehen des Datenanalyseprozesses
- Definieren von Datenjob-Rollen in der Analytik
- Verstehen von Tools zur Skalierung von Analyselösungen
Modul 2: Daten unternehmensweit verwalten
Dieses Modul befasst sich mit der Rolle eines Unternehmensdatenanalysten in der organisatorischen Datenverwaltung. Die Teilnehmer lernen die Verwendung von Microsoft Purview kennen, um Datenbestände zu registrieren und zu katalogisieren, vertrauenswürdige Bestände für die Berichterstattung zu ermitteln und eine Power BI-Umgebung zu scannen.
Lektionen
- Einführung in Microsoft Purview
- Entdecken Sie vertrauenswürdige Daten mit Microsoft Purview
- Katalogisieren von Datenartefakten mit Microsoft Purview
- Verwalten von Power BI-Artefakten mit Microsoft Purview
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
- Blättern, Suchen und Verwalten von Datenkatalog-Assets.
- Verwenden Sie Datenkatalog-Assets mit Power BI.
- Verwenden Sie Microsoft Purview in Azure Synapse Studio.
- Registrieren und scannen Sie eine Power BI-Umgebung mit Microsoft Purview.
Modul 3: Modellierung, Abfrage und Untersuchung von Daten in Azure Synapse
Dieses Modul befasst sich mit der Verwendung von Azure Synapse Analytics für die explorative Datenanalyse. Die Teilnehmer erkunden die Möglichkeiten von Azure Synapse Analytics, einschließlich der Grundlagen des Data-Warehouse-Designs, der Abfrage von Daten mit T-SQL und der Untersuchung von Daten mit Spark Notebooks.
Lektionen
- Einführung in Azure Synapse Analytics
- Implementierung eines Sternschemas und Abfrage relationaler Daten in Azure
- Analysieren Sie Daten mit einem serverlosen SQL-Pool in Azure Synapse Analytics
- Optimieren Sie den Entwurf von Data-Warehouse-Abfragen
- Analysieren von Daten mit einem Spark-Pool in Azure Synapse Analytics
- Übung: Abfrage von Daten in Azure
- Übung: Daten in Spark-Notizbüchern erforschen
- Übung: Ein Sternschema-Modell erstellen
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
- Verstehen Sie, wann Sie Azure Synapse Analytics in Berichtslösungen verwenden sollten.
- Abfrage von Daten mit SQL.
- Abfrage von Daten mit Spark.
Modul 4: Daten für tabellarische Modelle in Power BI vorbereiten
Dieses Modul befasst sich mit den grundlegenden Elementen der Datenaufbereitung für skalierbare Analyselösungen mit Power BI. Die Teilnehmer erforschen Modell-Frameworks, Überlegungen zum Aufbau von Datenmodellen, die skalierbar sind, Power Query-Optimierungstechniken und die Implementierung von Power BI-Datenflüssen.
Lektionen
- Wählen Sie ein Power BI-Modell-Framework
- Verstehen Sie die Skalierbarkeit in Power BI
- Optimieren Sie Power Query für skalierbare Lösungen
- Erstellen und Verwalten skalierbarer Power BI-Datenflüsse
- Übung: Einen Datenfluss erstellen
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
- Wählen Sie einen geeigneten Power BI-Modellrahmen.
Modul 5: Entwurf und Erstellung skalierbarer Tabellenmodelle
In diesem Modul werden die entscheidenden Aspekte der Tabellenmodellierung für die Erstellung skalierbarer Power BI-Modelle untersucht. Die Teilnehmer lernen etwas über Modellbeziehungen und Modellsicherheit, die Arbeit mit direkten Abfragen und die Verwendung von Berechnungsgruppen.
Lektionen
- Power BI-Modellbeziehungen erstellen
- Durchsetzung der Modellsicherheit
- DirectQuery implementieren
- Berechnungsgruppen erstellen
- Übung: Modellbeziehungen erstellen
- Übung: Modellsicherheit durchsetzen
- Übung: Tabellarische Modelle entwerfen und erstellen
- Übung: Berechnungsgruppen erstellen
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
Modul 6: Tabellarische Modelle im Unternehmensmaßstab optimieren
Dieses Modul behandelt die wichtigsten Aspekte der Leistungsoptimierung mit großformatigen Daten. Die Teilnehmer erkunden die Optimierung mit Synapse, Power BI und externen Tools.
Lektionen
- Optimieren Sie die Leistung mit Synapse und Power BI
- Verbesserung der Abfrageleistung mit Hybridtabellen, dualem Speichermodus und Aggregationen
- Tools zur Optimierung der Power BI-Leistung verwenden
- Übung: Tools zur Optimierung der Power BI-Leistung verwenden
- Übung: Verbesserung der Abfrageleistung durch Aggregationen
- Übung: Verbessern der Abfrageleistung mit dualem Speichermodus
- Übung: Verbesserung der Leistung mit hybriden Tabellen
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
Modul 7: Implementierung fortgeschrittener Datenvisualisierungstechniken mithilfe von Power BI
Dieses Modul befasst sich mit Konzepten der Datenvisualisierung, einschließlich Zugänglichkeit, Anpassung von Kerndatenmodellen, Datenvisualisierung in Echtzeit und paginierte Berichte.
Lektionen
- Verstehen fortgeschrittener Datenvisualisierungskonzepte
- Anpassen von Kerndatenmodellen
- Überwachen Sie Daten in Echtzeit mit Power BI
- Erstellen und Verteilen von paginierten Berichten in Power BI Report Builder
- Labor: Daten in Echtzeit mit Power BI überwachen
- Übung: Erstellen und Verteilen von paginierten Berichten in Power BI Report Builder
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
Modul 8: Implementierung und Verwaltung einer Analyseumgebung
Dieses Modul befasst sich mit den wichtigsten Überlegungen zur Implementierung und Verwaltung von Power BI. Die Teilnehmer verstehen die wichtigsten Empfehlungen für die Verwaltung und Überwachung von Power BI, einschließlich der Konfiguration und Verwaltung der Power BI-Kapazität.
Lektionen
- Power BI-Verwaltungseinstellungen empfehlen
- Empfehlung einer Überwachungs- und Auditing-Lösung für eine Datenanalyseumgebung
- Konfigurieren und Verwalten der Power BI-Kapazität
- Aufbau einer Datenzugriffsinfrastruktur in Power BI
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
Modul 9: Verwalten des Lebenszyklus der Analyseentwicklung
In diesem Modul werden Überlegungen zur Bereitstellung, Quellcodekontrolle und zum Lebenszyklusmanagement von Analyselösungen untersucht. Die Teilnehmer werden verstehen, was zu empfehlen ist, und in der Lage sein, automatisierte und wiederverwendbare Power BI-Assets bereitzustellen und zu verwalten.
Lektionen
- Empfehlung einer Bereitstellungsstrategie für Power BI-Assets
- Empfehlen Sie eine Strategie zur Quellensicherung für Power BI-Assets
- Durchführung von Folgenabschätzungen für nachgelagerte Abhängigkeiten von Datenströmen und Datensätzen
- Empfehlung von Automatisierungslösungen für den Lebenszyklus der Analyseentwicklung, einschließlich Power BI REST API
- Bereitstellung und Verwaltung von Datensätzen mit Hilfe des XMLA-Endpunkts
- Wiederverwendbare Anlagen bereitstellen
- Übung: Wiederverwendbare Power BI-Assets erstellen
Nach Abschluss dieses Moduls werden die Studierenden in der Lage sein:
Modul 10: Integration einer Analyseplattform in eine bestehende IT-Infrastruktur
Dieses Modul befasst sich mit der Integration einer Power BI-Analyselösung in eine bestehende Azure-Infrastruktur. Die Teilnehmer lernen die Power BI Tenant- und Workspace-Konfigurationen sowie die Überlegungen zur Power BI-Bereitstellung in einem Unternehmen kennen.
Lektionen
- Empfehlung und Konfiguration eines Power BI-Mandanten oder -Arbeitsbereichs
- Ermittlung der Anforderungen an eine Lösung, einschließlich Funktionen, Leistung und Lizenzierungsstrategie
- Integrieren Sie einen bestehenden Power BI-Arbeitsbereich in Azure Synapse Analytics