Microsoft Azure Enterprise Data Analyst

Teilnehmer*innen diesem Kurs werden Methoden und Praktiken zur Durchführung erweiterter Datenanalysen im großen Stil behandelt. Die Kursteilnehmer* bauen auf vorhandenen Analyseerfahrungen auf und lernen, eine Datenanalyseumgebung zu implementieren und zu verwalten, Daten abzufragen und zu transformieren, Datenmodelle zu implementieren und zu verwalten sowie Daten zu untersuchen und zu visualisieren. In diesem Kurs verwenden die Kursteilnehmer*innen Microsoft Purview, Azure Synapse Analytics und Power BI, um Analyselösungen zu erstellen.

Erworbene Qualifikationen

• Implementieren und Verwalten einer Datenanalyseumgebung
• Abfragen und Transformieren von Daten
• Implementieren und Verwalten von Datenmodellen
• Untersuchen und Visualisieren von Daten

• Die Kandidat*innen für diesen Kurs sollten über Fachkenntnisse in der Konzeption, Erstellung und Bereitstellung von Datenanalyselösungen im Unternehmensmaßstab verfügen.
• Insbesondere sollten die Kandidat*innen über fortgeschrittene Power BI-Kenntnisse verfügen, einschließlich der Verwaltung von Daten-Repositories und der Datenverarbeitung in der Cloud und vor Ort, zusammen mit der Verwendung von Power Query und Data Analysis Expressions (DAX).
• Sie sollten auch mit der Nutzung von Daten aus Azure Synapse Analytics vertraut sein und Erfahrung mit der Abfrage relationaler Datenbanken, der Analyse von Daten mithilfe von Transact-SQL (T-SQL) und der Visualisierung von Daten haben.

Grundlegende Kenntnisse der wichtigsten Datenkonzepte und deren Implementierung mit Azure-Datendiensten. 
Erfahrung im Entwerfen und Erstellen von skalierbaren Datenmodellen, Bereinigen und Umwandeln von Daten und Aktivieren von fortgeschrittenen Analysefunktionen, die einen sinnvollen Geschäftswert mit Microsoft Power BI bieten. 

Modul 1: Einführung in die Datenanalyse in Azure
In diesem Modul werden die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse untersucht, einschließlich Analysetypen, Daten und Speicher. Die Kursteilnehmer*innen 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.

Lektionen

• Erkunden der Azure-Datendienste für moderne Analysen
• Grundlegendes zu Konzepten der Datenanalyse
• Erkunden der Datenanalyse im großen Stil
• Nach Abschluss dieses Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein:
• Beschreiben der Arten von Datenanalysen
• Grundlegendes zum Datenanalyseprozess
• Definieren von Datenauftragsrollen in Analysen
• Grundlegendes zu Tools für die Skalierung von Analyselösungen

Modul 2: Steuern von Daten in einem Unternehmen
Dieses Modul untersucht die Rolle eines Unternehmensdatenanalysten in der Organisationsdatengovernance. Die Kursteilnehmer*innen 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.

Lektionen

• Einführung in Microsoft Purview
• Erkunden vertrauenswürdiger Daten mit Microsoft Purview
• Katalogdatenartefakte mithilfe von Microsoft Purview
• Verwalten von Power BI-Artefakten mithilfe von Microsoft Purview
• Nach Abschluss dieses Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein:
• Durchsuchen, Suchen nach und Verwalten von Datenkatalogressourcen.
• Verwenden von Datenkatalogressourcen mit Power BI.
• Verwenden von Microsoft Purview in Azure Synapse Studio
• Registrieren und Scannen einer Power BI-Umgebung mithilfe von Microsoft Purview.

Modul 3: Modellieren, Abfragen und Erkunden von Daten in Azure Synapse
Dieses Modul untersucht die Verwendung von Azure Synapse Analytics für explorative Datenanalysen. Die Kursteilnehmer*innen 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.

Lektionen

• 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

Modul 4: 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*innen lernen Modellframeworks, Überlegungen zum Aufbau skalierbarer Datenmodelle, Power Query-Optimierungstechniken und die Implementierung von Power BI-Dataflows kennen.

Lektionen

• 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

Modul 5: 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*innen erfahren mehr über Modellbeziehungen und Modellsicherheit, arbeiten mit direkten Abfragen und verwenden Berechnungsgruppen.

Lektionen

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

Modul 6: Optimieren von tabellarischen Modellen im Unternehmensformat
Dieses Modul behandelt wichtige Aspekte der Leistungsoptimierung mithilfe von großformatigen Daten. Die Kursteilnehmer*innen erkunden die Optimierung mit Synapse, Power BI und externen Tools.

Lektionen

• 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

Modul 7: Implementieren erweiterter Datenvisualisierungstechniken mithilfe von Power BI
Dieses Modul untersucht Datenvisualisierungskonzepte einschließlich Barrierefreiheit, Anpassung von Kerndatenmodellen, Echtzeitdatenvisualisierung und Erstellung paginierter Berichte.

Lektionen

• 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

Modul 8: Implementieren und Verwalten einer Analyseumgebung
In diesem Modul werden wichtige Überlegungen zur Implementierung und Verwaltung von Power BI erläutert. Die Kursteilnehmer*innen verstehen wichtige Empfehlungen für die Verwaltung und Überwachung von Power BI, einschließlich Konfiguration und Verwaltung von Power BI-Kapazitäten.

Lektionen

• 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

Modul 9: Verwalten des Lebenszyklus der Analyseentwicklung
In diesem Modul werden Überlegungen zur Bereitstellung, Quellcodeverwaltung und Anwendungslebenszyklusverwaltung von Analyselösungen erläutert. Die Kursteilnehmer*innen verstehen, welche Empfehlungen auszusprechen sind und sind in der Lage, automatisierte und wiederverwendbare Power BI-Ressourcen bereitzustellen und zu verwalten.

Lektionen

• 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

Modul 10: Integrieren einer Analyseplattform in eine vorhandene IT-Infrastruktur
Dieses Modul untersucht die Integration einer Power BI-Analyselösung in vorhandene Azure-Infrastruktur. Die Kursteilnehmer*innen verstehen Power BI-Mandanten- und Arbeitsbereichskonfigurationen sowie Überlegungen zur Power BI-Bereitstellung in einer Organisation.

Lektionen

• 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