Power BI desktop from A to Z ( pbidesk | 35 hours )

O público-alvo do treinamento são pessoas envolvidas no processamento, análise e apresentação de grandes quantidades de dados, analistas, contadores, bem como desenvolvedores e testadores de software.

PRÉ-TRABALHO- PREPARAÇÃO PARA O TREINAMENTO: Finalidade: Visão geral do software útil para o treinamento.

Criando um modelo de dados: Power BI Desktop - obrigatório Microsoft SQL Server Management Studio - opcional DAX Studio - opcional para trabalhar com DAX Visual Studio Code - opcional para trabalhar com Power Query M, Python, R Microsoft R Ambiente aberto, Python

Finalidade: Trabalhar com Power BI - estágios de criação e vida do relatório.

Preparação de dados para Power BI Desktop em Power Query. Otimização e parametrização de dados, também utilizando SQL. Trabalhando com o modelo de dados DAX: relacionamentos, tabelas, colunas calculadas, tabelas calculadas e medidas. Construindo um relatório no aplicativo Power BI Desktop. Publicar e compartilhar um relatório no serviço Power BI. Gerenciando o controle de acesso ao modelo de dados. Reutilizando um modelo de dados publicado. Atualizando um relatório online

SOBRE O TREINAMENTO Microsoft O treinamento de desktop do Power BI de A a Z fornece uma visão geral abrangente dos recursos do aplicativo. Abrange uma seção transversal de todas as etapas importantes do trabalho com dados no Power BI: extração, normalização, integração, modelagem, apresentação, publicação

OBJETIVO DO TREINAMENTO Trabalhar com Microsoft Power BI na versão desktop e elementos da versão online, trabalhar com banco de dados SQL, serviços de dados ou dados de arquivo. Introdução ao trabalho com a linguagem Query M e o modelo DAX, adicionalmente estendido para trabalhar com visualizações para linguagens R e Python.

O QUE A YPU VAI MELHORAR NO SEU TRABALHO? Você otimizará as formas de recuperar, transformar e integrar dados localizados no SQL servidor, fontes de arquivos e serviços. Você expandirá suas habilidades no uso da melhor ferramenta analítica. Você aumentará sua confiança em seu trabalho adquirindo novas qualificações. Com certeza você elevará seu nível de competência profissional e suas chances de promoção.

ONDE VOCÊ VAI UTILIZAR O CONHECIMENTO ADQUIRIDO? Você aumentará a eficiência do seu trabalho relacionado à criação de relatórios e nas ferramentas de BI. Você também notará um aumento no conforto no acesso aos dados. Você alcançará uma nova qualidade superior de apresentação e atualização de dados.

O QUE VOCÊ VAI APRENDER? Você aprenderá como usar efetivamente os recursos aprimorados de Power BI. Você aprenderá todas as etapas essenciais para trabalhar com dados visualizados.

1. Construindo Power BI relatórios de desktop
Objetivo: Você preparará uma série de Power BI visualizações baseadas em dados brutos.

• Configurando o ambiente Power BI
• Crie um relatório Power BI baseado em dados de uma única planilha.
• Componentes de visualização: Gráfico, cartão, tabela, matriz, indicador e mapa.
• Trabalhando com visualizações - regras gerais para vinculação de dados e formatação de objetos.
• Filtrando um relatório: filtrando por seleção, utilizando o painel de filtros e o fragmentador.
• Modelo de dados: Um relatório criado com base em um modelo de dados – um conjunto de tabelas vinculadas relacionalmente, extraídas de uma única planilha. Importe, transforme e limpe os dados no Power Query. Criação automática e manual de relacionamentos entre tabelas. Princípios de criação e tipos de relacionamento.
• Integração de dados: Relatório criado com base em fontes de dados distribuídas. Trabalhando com Power Query. As fontes de dados mais populares das quais você pode recuperar dados para Power BI. O que é a linguagem Power Query M e quais recursos ela possui.
• Fontes de dados para Power BI: arquivos CSV, Excel, JSON, XML, PDF. Tabelas publicadas na Internet. Dados de streaming OData. Importando arquivos de uma pasta. SharePoint bibliotecas de arquivos. SQL bancos de dados.
• Trabalhando com consultas: Unindo e mesclando tabelas. Rastreando dependências de consulta. Tratamento de valores duplicados. Transformações do tipo PIVOT. Agrupamento, contagem e agregação de dados.
• Consultas dinâmicas: variáveis (parâmetros) na otimização de consultas. Criação, gestão e tratamento de parâmetros desde o nível do relatório Power BI.

2. Power BI relatórios com elementos DAX
Objetivo: Construir um relatório Power BI com uma introdução à linguagem DAX

• Linguagem e modelo DAX em Power BI: o que é e seus usos.
• Componentes do modelo de dados DAX: Coluna, coluna calculada, tabela, tabela filtrada, tabela de calendário, medida e relacionamento. Tipos de dados e formato de dados no modelo.
• Good práticas de organização de dados.
• Colunas computadas: O que são, sua criação e modificação; Operadores e suas prioridades na linguagem DAX; Ocultando colunas na visualização do usuário.
• Funções da linguagem DAX: funções de texto, número, hora, lógica, condicional, conversão, matriz e filtro.
• Relacionamentos no modelo de dados: Relações ativas e inativas e sua utilização. Filtrando direções. Unir tabelas na ausência de relacionamentos.
• Computando tabelas: Filtrando uma tabela e seu contexto em uma consulta. Funções FILTER/ALL/ALLEXCEPT.
• Medidas no DAX: O que são medidas e para que finalidade são criadas; Medida vs. coluna computada no contexto de execução de consulta. Como funciona a função CALCULAR. Funções agregadas, de contagem e estatísticas em medidas.
• Contexto na linguagem DAX: Contexto ao nível da linha, da consulta e do filtro utilizado.
• Hierarquias em análise: Hierarquias geradas automaticamente e definidas manualmente
• Inteligência de Tempo na prática: Tabelas de calendário em DAX; Funções de inteligência de tempo no DAX – operações dentro do prazo

3. Relatório baseado em dados armazenados no servidor SQL
Objetivo: Introdução ao trabalho com servidor de banco de dados SQL. Economiza tempo significativo associado à geração, processamento e importação de dados de arquivos.

• SQL Modos de operação do servidor: Importação de dados vs. Consulta direta. Capacidades e limitações.
• Importando SQL Objetos de servidor que podem ser utilizados na construção de modelos: Tabelas, Views, Procedimentos que retornam dados (visão geral), Funções de tabela.
• Trabalhando com consultas em SQL. Recuperação de dados clássica - SELECT: sintaxe do comando e ordem de execução das instruções SQL. Desenvolvimento rápido de consultas com baixo código - quase sem escrita SQL (Query Designer). SQL padrão no modelo de dados Power BI;
• Otimizando o uso de SQL: como recuperar apenas os dados que precisamos. SQL funções de linguagem em consultas; Operações em tabelas unidas - SQL junções; Combinando resultados da consulta. Agregação de dados no lado do servidor SQL.
• Parametrização e SQL: Modificação de consulta com parâmetro de linguagem M; Parâmetro de linguagem M de SQL; Controlando valores de parâmetros de Power BI; Integração do fragmentador Power BI com parâmetro da linguagem M.
• Criação dinâmica SQL e envio ao servidor.

4. Power BI On-line
Objetivo: Criar visualizações para compartilhar online.

• Relatório on-line: publique relatórios existentes no Power BI Desktop. Crie novos relatórios a partir de conjuntos de dados publicados. Exportando um relatório para PDF, Excel, PowerPoint e incorporando-o em Power Point. Compartilhando relatórios com colegas e publicando em modo público. Atualizando dados por meio de republicação.
• Áreas de organização e usuário: Espaço de trabalho e painel e seus elementos principais.
• Gerenciando o acesso ao espaço de trabalho. Criação e gerenciamento de um dashboard. Os componentes de um painel, suas capacidades e limitações.
• Conjuntos de dados e repositórios de dados: um conjunto de dados existente em um novo relatório. Fazendo download de uma origem de dados como um arquivo PBIX. Power BI Consulta online e visualização de dependência de objetos.
• Dataverse e Power Query Online: Dataverse como um componente do Power Platform para ajudar a dominar dados. Como e onde usá-lo. Criando e gerenciando uma fonte de dados. Agendamento de sincronização de fontes de dados e controle de acesso a fontes de dados.
• RLS (segurança em nível de linha). Uma tabela com controle de permissão e conectando-a ao modelo. Access regras e adição de usuários a elas.
• Data Gateway: instalação e configuração (Data Gateway). Adicionando novas fontes ao gateway. Gerenciamento de conexões e agendamento de atualização de dados. Segurança e controle de acesso.
• Assinaturas de relatórios: Criando uma assinatura e gerenciando seus destinatários. Agendamento do envio de notificações
• Power BI integração: Criação e publicação de aplicativos em Power BI Online. Baixando aplicativos prontos. Publicação de aplicativos em SharePoint e sites e serviço Teams. Visualização de relatório dedicada para dispositivos móveis. Gerenciamento de permissões.

5. Resumo: Projeto AZ + scripts de linguagem R e Python.
Objetivo: construir um sistema analítico com publicação e compartilhamento.

• Exercícios resumidos

Finalidade: (opcional) Visualização e processamento de dados da linguagem Python.

• Python aplicativos de linguagem: executados diretamente no Power BI Desktop para importar dados diretamente para o modelo. Crie e compartilhe relatórios no serviço Power BI.
• Pré-requisitos: Python ambiente de linguagem no Power Query. Bibliotecas de software: Pandas e NumPy.
• Trabalhando com a linguagem Python: habilitando suporte a scripts. Importação e atualização de dados usando scripts.
• Criando visualizações: Criando um gráfico de pontos - examinando correlações. Gráfico de linhas com múltiplas séries de dados. Gráfico de barras na apresentação de dados.
• Limitações e segurança de dados na linguagem Python.

Objetivo: (Opcional) visualização em linguagem R e processamento de dados.

• Requisitos e limitações dos pacotes de linguagem R. Instalando a linguagem R e bibliotecas de funções.
• Aplicações da linguagem R: Preparação de modelos de dados. Criação de relatório. Limpeza de dados, modelagem avançada de dados e análise de conjuntos de dados, incluindo preenchimento de dados ausentes, previsão e agrupamento.
• Executando scripts da linguagem R: Preparando e executando um script para importar e atualizar modelos de dados.
• Trabalhando com a linguagem R: usando a linguagem R no editor do Power Query. Visualizações prontas utilizáveis em Power BI. Criação de visualizações com base em dados de script da linguagem R.