Power BI 金融分析師：考試準備 (PL-300)培訓

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初級到中級的數據專業人士和業務分析師，旨在幫助他們有效使用Power BI進行數據分析和可視化。

通過本課程，學員將能夠：

• 理解Power BI的架構及其核心組件。
• 連接各種數據源並進行數據轉換。
• 創建有效的可視化和交互式儀表板。
• 實現行級安全並管理數據訪問。

In this instructor-led, live training in 澳門 (onsite or remote), participants will learn how to use Microsoft Power BI to analyze and visualize data using a series of sample data sets.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create visually compelling dashboards that provide valuable insights into data.
• Obtain and integrate data from multiple data sources.
• Build and share visualizations with team members.
• Adjust data with Power BI Desktop.

In this instructor-led, live training in 澳門, participants will learn how to use Power BI to develop custom software solutions for the Power BI and Azure platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Configure real-time dashboards.
• Create custom visualizations.
• Integrate rich analytics into existing applications.
• Embed interactive reports and visuals into existing applications.
• Access data from within an application.
• Master Power BI Portal, Desktop, Embedded and Rest API.
• Integrate R Scripts into Power BI Desktop.

Microsoft Power BI將您的公司數據轉化爲豐富的可視化圖表，幫助您以新的方式思考和整理數據，從而使您能夠專注於實現目標的重要內容。本課程涵蓋Power BI線上版和Power BI桌面版。

受衆：

本課程適用於業務經理、報表開發人員、分析師、項目經理和團隊負責人。

課程結束

完成本課程後，學員將對以下主題有基本的瞭解，並能夠運用和實施所學的概念。

• Power BI
• Power BI桌面版
• 處理CSV、TXT和Excel工作表
• 連接數據庫
• 合併、分組、彙總和計算數據
• 報表製作
• Power BI線上版

學習如何獲取和轉換數據，以準備交互式儀表板

Power BI是最流行的數據可視化工具之一，也是商業智能工具。Power BI是數據連接器、apps和軟件服務的集合，用於從不同來源獲取數據、轉換數據，並生成美觀的報告。

Power BI還允許您爲組織發佈這些報告，以便您可以通過移動設備、平板電腦等訪問它們。在本Power BI教程中，我們將逐步向您展示如何連接多個數據源、進行數據轉換，並創建如圖表、表格、矩陣、地圖等報告。

Microsoft Power BI 是一款免費的軟件即服務（SaaS）套件，用於分析數據並分享洞察。Power BI 儀表板提供了一站式的360度視圖，展示最重要的指標，即時更新，並可在所有設備上訪問。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望設計完美 Power BI 儀表板的業務經理、業務分析師、數據分析師、報表開發人員和團隊負責人。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 遵循關鍵規則，設計美觀且高效的儀表板。
• 根據數據類型選擇正確的圖表進行展示。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程爲講師指導的培訓，在澳門（線上或線下）進行，面向希望深入瞭解雲解決方案、雲端數據處理流程，並通過實踐應用Power BI等工具分析數據的技術人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 安裝和配置Power BI。
• 評估Azure等雲提供商提供的各種數據解決方案。
• 瞭解用於存儲、管理和訪問大數據的結構、建模方法和數據倉庫設計。
• 應用工具和技術清理數據以準備分析。
• 基於本地和雲端數據構建報告和分析解決方案。
• 將數據分析解決方案與數據倉庫集成。
• 降低數據安全風險並確保數據隱私。

這是由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助數據分析師學習如何在Excel中準備數據，然後在Power BI中進行可視化。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解數據分析的原則、數據分析的目標以及數據分析的方法。
• 在Power BI中使用DAX公式進行複雜計算。
• 創建並使用可視化和圖表來處理特定的分析案例。
• 使用Power View將基於Excel的Power BI轉換為獨立的Power BI。

這個 澳門 的講師指導式現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Power BI 中的高級功能和工具執行複雜數據分析並創建互動式可視化報告的業務分析師、數據分析師和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Power BI 和必要的元件。
• 瞭解並探索 Power BI 中的高級功能、元件和工具。
• 獲取有關高級數據分析和策略的寶貴見解。
• 應用高級數據建模技術。
• 瞭解如何使用 DAX 實現高級公式和計算。
• 瞭解有關數據處理、可視化和演示的提示和技巧。
• 使報表和儀錶板具有交互性，以便在 Power BI 中實現協作。
• 在 Power BI 中學習和探索嵌入式分析。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓（現場或遠端）面向希望在Power BI中學習DAX基礎知識的初級到中級業務分析師，數據分析師和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 全面瞭解 Power BI 中的 Data Analysis Express離子 （DAX）。
• 在 Power BI 中創建自定義計算和運算式，用於分析數據和獲取見解。
• 瞭解優化DAX性能的最佳實踐。

本次由講師主導的培訓在澳門（線上或線下）進行，面向希望利用Python在Power BI中的數據分析功能的高級數據分析師，旨在提升他們有效分析和可視化數據的能力。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 學習如何將Python集成到Power BI中以進行數據分析。
• 使用Python腳本在Power BI環境中加載、清理和預處理數據。
• 通過使用Python創建自定義和交互式可視化，增強數據可視化能力。
• 掌握使用Python進行高級數據分析的技能。

這種由講師指導的澳門現場現場培訓面向中級商業智慧專業人員，他們希望全面瞭解PowerBI與SAP B1的集成並掌握實用技能。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 SAP Business One 和 PowerBI 的基礎知識。
• 成功將PowerBI與SAPB1整合，包括設置必要的工具和連接器。
• 從 SAP B1 中高效提取數據，並在 PowerBI 中轉換數據，以便進行有效分析。
• 使用 SAP B1 中的數據在PowerBI中創建動態且富有洞察力的報表和儀錶板。

這種以講師為主導的 澳門（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Power BI 創建引人注目的數據可視化和儀錶板的初級到中級數據專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 從各種來源導入和轉換數據。
• 開發和優化數據模型。
• 創建具有視覺吸引力的互動式報表和儀錶板。
• 在數據可視化和儀錶板設計中應用最佳實踐。
• 利用 Power BI 的高級功能進行深入的數據分析。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初學者到中級水平的參與者，旨在深入瞭解 Power BI，從其工作環境和數據建模到儀表板開發和發佈。

通過本培訓，學員將能夠：

• 有效導航和利用 Power BI 工作環境。
• 對數據進行建模和轉換，以進行有意義的分析。
• 應用基本函數和 DAX 度量來增強數據計算。
• 創建和自定義交互式儀表板和報告。
• 發佈、共享和導出報告以供組織使用。

這門由講師主導的實時培訓課程旨在幫助希望使用這些工具清潔和分析數據、進行統計預測以及創建深刻視覺化的初學者水平專業人員，無論是在線還是現場。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據分析中Python、R、Power Query和Power BI的基本概念。
• 使用Python和Power Query清理和組織數據集。
• 使用R進行統計分析和預測。
• 使用Power BI創建專業的儀表板和報告。
• 有效地整合和分析來自多個來源的数据。