13.05.2024 in Virtual Classroom (online)
PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300T00)
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Microsoft Business Intelligence Schulungen & Inhouse Seminare
Microsoft bietet eine umfangreiche Suite um Analyse-, Reporting- Dashboard und Data Mining-Lösungen aufzubauen - sowohl On Premis, als auch in der Microsoft Cloud (Azure).
In unseren Microsoft Business Intelligence-Schulungen erwerben Sie genau das Praxis- und Fachwissen, mit dem Sie Ihre beruflichen Herausforderungen meistern.
Offene Kurse - an vielen Standorten und Online
In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.
Inhouse-Schulungen, Firmenseminare und Workshops
Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.
Unsere Seminare zu Microsoft Business Intelligence:
BI-Strategie, Data Governance
Power BI & Microsoft Fabric
Microsoft BI in der Cloud / Azure
- SSAS Multidimensionale Cubes auf das SSAS Tabular Model / Azure Analysis Services umziehen
- MOC 55247 Designing and Implementing Cloud Data Platform Solutions
- DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203T00)
Data Analytics
- DP-3011 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks
- DP-3012 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics
MDX (Multidimensional Expressions)
DAX (Data Analysis Expressions)
Analyse, Reporting, Data Warehouse mit SQL Server Version
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Gesicherte Termine aus der Kategorie Microsoft Business Intelligence
Termin
Seminar
Standort
13.05. - 16.05.2024
Virtual Classroom (online)
Microsoft Business Intelligence lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Was sollte ich lernen, wenn ich Business Intelligence Lösung mit Microsoft Cloud Technologien realisieren will?
Wenn Sie eine Business Intelligence (BI) Lösung mit Microsoft Cloud Technologien realisieren möchten, sollten Sie sich mit den folgenden Technologien und Konzepten vertraut machen:
Azure Data Services:
- Azure Synapse Analytics: Ein vollständig verwaltetes, leistungsstarkes verteiltes Data Warehouse.
- Azure Data Factory: Ein Cloud-basierter ETL- und Datenintegrationsdienst.
- Azure Databricks: Ein Apache Spark-basierter Analyseplattform optimiert für Azure.
- Azure Data Lake Storage: Ein skalierbarer und sicherer Data Lake, der Laufzeitanalysefunktionen ermöglicht.
Power BI:
- Power BI Service: Ein Cloud-basierter Dienst, um BI-Berichte und Dashboards zu teilen und zu veröffentlichen.
- Power BI Desktop: Ein Tool für das Erstellen interaktiver Berichte und Dashboards.
- Power BI Embedded: Ein Azure-Dienst, um Power BI-Berichte in Anwendungen zu integrieren.
Azure Analysis Services:
Ein vollständig verwalteter Dienst, der erweiterte Analysefunktionen für BI-Modelle bereitstellt.
Azure Machine Learning:
- Ein Cloud-Dienst für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
Azure Logic Apps:
- Ein Dienst zum Erstellen von automatisierten Workflows zwischen Apps und Diensten.
Kenntnisse in SQL und DAX (Data Analysis Expressions):
- SQL für Datenabfragen und -manipulationen.
- DAX für Formeln und Berechnungen in Power BI und Analysis Services.
Azure Active Directory:
- Für Identitäts- und Zugriffsmanagement in der Cloud.
Azure Resource Manager:
- Zum Verwalten und Organisieren von Cloud-Ressourcen.
Kenntnisse in Datenmodellierung und -design:
Um effiziente und skalierbare BI-Lösungen zu erstellen.
Zusätzlich zu den oben genannten Technologien und Konzepten ist es auch hilfreich, sich mit Best Practices für Datenarchitektur, Datenintegration und Datenvisualisierung vertraut zu machen. Es könnte auch nützlich sein, Schulungen oder Zertifizierungen in den relevanten Microsoft-Technologien zu absolvieren, um Ihre Kenntnisse zu vertiefen und Ihre Fähigkeiten zu validieren.
Weitere Fragen?
Wenn Sie noch weitere Fragen haben, lassen Sie uns diese gerne zukommen.
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