Advanced Power BIのトレーニングコース

Power BIは、Microsoftによって開発されたビジネス分析サービスです。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、Microsoft Power BI を使用して、一連のサンプルデータセットを使用してデータを分析し、視覚化する方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• データに対する価値ある洞察を提供する、視覚的に説得力のあるダッシュボードを作成します。
• 複数のデータソースからデータを取得し、統合する
。
• ビジュアライゼーションを構築し、チームメンバーと共有する
。
• Power BIデスクトップでデータを調整します。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、Power BIを使用して、Power BIおよびAzureプラットフォーム向けのカスタムソフトウェアソリューションを開発する方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• リアルタイムダッシュボードを設定する
。
• カスタム視覚化を作成する
。
• リッチなアナリティクスを既存のアプリケーションに統合する。
• インタラクティブなレポートとビジュアルを既存のアプリケーションに組み込みます。
• アプリケーション内からデータにアクセス
。
• Power BIポータル、デスクトップ、組み込み、レストAPIをマスターする
。
• RスクリプトをPower BIデスクトップに統合する
。

コースについて:

マイクロソフトは、企業データを豊富なビジュアルに変換し、データについて考え、組織する新しい方法を容易にし、目標を達成するために重要なものに焦点を当てることができます。 このコースは、オンラインとデスクトップの両方をカバーします。

観客:

このコースは、マネージャー、レポート開発者、アナリスト、プロジェクトマネージャー、チームリーダーのために設計されています。

コース完了

このコースを完了した後、学生は以下のテーマの基本的な理解を有し、学んだ概念を使用し実施する能力を持つでしょう。

• (3)
• (3)デスクトップ
• CSV、TXT、および Excel ワークシートで働く
• 接続する Databases
• データの組み合わせ、グループ化、概要化、計算
• レポート
• (3)オンライン

インタラクティブダッシュボードを作成するためのデータの取得と変換の方法を学ぶ

Power BIは最も一般的なData Visualizationツールの1つであり、 Business Intelligenceツールです。 Power BIは、さまざまなソースからデータを取得し、データを変換し、美しいレポートを作成するために使用されるデータコネクター、アプリ、およびソフトウェアサービスのコレクションです。

Power BIでは、モバイル、タブレットなどを使用してそれらにアクセスできるように、組織に公開することもできます。このPower BIチュートリアルでは、複数のデータソースと接続するためのステップバイステップのアプローチ、データ変換、および作成について説明します。チャート、表、マトリックス、地図などのレポート

Microsoft Power BIは、データを分析して洞察を共有するための無料のサービスとしてのソフトウェア（SaaS）スイートです。 Power BIダッシュボードは、1か所で最も重要なメトリックの360度ビューを提供し、リアルタイムで更新され、すべてのデバイスで利用可能です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、完璧なPower BIダッシュボードを設計したいビジネスマネージャー、ビジネスアナリスト、データアナリスト、レポート開発者、チームリーダーを対象としています。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• 重要なルールに従って、美しく効率的なダッシュボードを設計します。
• 表示するデータの種類に基づいて適切なチャートを選択します。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの練習と練習。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

本トレーニングは、クラウドソリューション、クラウド上でデータを扱うために必要なデータ分析プロセス、そしてPower BIのようなツールをデータ分析に活用するための実践的な実習を希望する技術者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• インストールと設定を行うPower BI。
• Azureなどのクラウドプロバイダーが提供するさまざまなデータソリューションを評価する。
• ビッグデータの保存、管理、アクセスに使用されるさまざまな構造、モデリングアプローチ、データウェアハウスの設計について理解する。
• 分析の準備として、データをクリーニングするためのツールとテクニックを適用する。
• クラウドデータだけでなく、オンプレミスデータに基づいたレポーティングと分析ソリューションを構築する。
• データ分析ソリューションをデータウェアハウスと統合する。
• データセキュリティリスクを軽減し、データプライバシーを確保する
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、Excelでデータを準備し、Excelで可視化するテクニックを学びたいデータアナリストを対象としていますPower BI。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• データ分析の原理、データ分析の目的、データ分析のアプローチを理解する
。
• 複雑な計算のためにPower BIのDAX公式を使用する。
• 特定の分析ケースのために、ビジュアライゼーションとチャートを作成し、使用する。
• エクセルベースのPower BIから独立したPower BIに移行するためにPower Viewでインポートする。

このインストラクターによる<場所>でのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Power BIのDAXの基礎を学びたい初級から中級レベルのビジネスアナリスト、データアナリスト、開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、受講者は以下のことができるようになります：

• 2]のData Analysis Expressイオン(DAX)を包括的に理解する。
• 2]でカスタム計算と式を作成し、データを分析して洞察を得ることができる。
• DAXのパフォーマンスを最適化するためのベストプラクティスを学ぶ

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、Power BI 内で Python のデータ分析機能を活用して、データを効果的に分析および視覚化する能力を強化したい専門家レベルのデータ アナリストを対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

データ分析のために Python を Power BI に統合する方法を学びましょう。 Python スクリプトを使用して、Power BI 環境内でデータの読み込み、クリーンアップ、前処理を行います。 Python を使用してカスタムおよびインタラクティブな視覚化を作成することで、データ視覚化機能を強化します。 Python を使用して高度なデータ分析スキルを習得します。

このトレーニングは、PowerBIとSAPB1を統合するための包括的な理解と実践的なスキルセットを希望する中級レベルのビジネスインテリジェンス専門家を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、受講者は以下のことができるようになります：

• 1] Business OneとPowerBIの基礎を理解する。
• 必要なツールやコネクタのセットアップを含め、PowerBIとSAP B1の統合を成功させる。
• 効率的にSAP B1からデータを抽出し、効果的な分析のためにPowerBIで変換します。
• 1] B1のデータを使用して、PowerBIでダイナミックで洞察に満ちたレポートとダッシュボードを作成する。

日本 でのこのインストラクター主導のライブトレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、Power BI を使用して魅力的なデータ視覚化とダッシュボードを作成したい初級レベルから中級レベルのデータプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了までに、参加者は次のことができるようになります。

• さまざまなソースからデータをインポートして変換します。
• データ モデルを開発し、最適化します。
• 視覚的に魅力的でインタラクティブなレポートとダッシュボードを作成します。
• データの視覚化とダッシュボードの設計にベストプラクティスを適用します。
• Power BIの高度な機能を活用して、詳細なデータ分析を行います。

トレーニングは、MS SQL Server 2008 に基づくデータストレージ環境を作成する基本に専念しています。

コース参加者は、MS SQL Server 2008 で動作するデータストレージの設計と構築のための基礎を取得します。

シンプルなETLプロセスを構築する方法の知識を得る SSIS に基づいてデータキューブを設計し、実装する SSAS を使用します。

参加者は、OLAP データベースを管理することができます:作成および OLAP データベースを削除します オンラインでパーティションの変更を処理します。

参加者はスクリプトの知識を取得します XML / A と MDX。

このインストラクターによるライブトレーニングは、データアナリストやデータ分析・可視化を使用したい方を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS QuickSightの基本概念を理解する。
• データ分析、レポート、洞察を作成するためにAWS QuickSightを使用する。
• AWSを使用してデータ間のリレーションシップを作成し、分析を強化します。
• データを理解するためのさまざまなタイプのビジュアライゼーションを学びます。

テクノロジーの進歩と情報量の増加により、政府を含む多くの業界でビジネスの運営方法が変わりつつあります。 Go モバイル デバイスとアプリケーション、スマート センサーとデバイス、クラウド コンピューティング ソリューション、および市民向けポータルの急速な成長により、政府データの生成とデジタル アーカイブの割合が増加しています。デジタル情報が拡大し、より複雑になるにつれて、情報の管理、処理、保管、セキュリティ、および処分もより複雑になります。新しいキャプチャ、検索、検出、分析ツールは、組織が非構造化データから洞察を得るのに役立ちます。政府市場は転換点にあり、情報は戦略的資産であり、政府は構造化情報と非構造化情報の両方を保護、活用、分析して、より適切にサービスを提供し、ミッション要件を満たす必要があると認識しています。政府のリーダーは、ミッションを成功裏に達成するためにデータドリブンな組織を進化させることに努めており、イベント、人、プロセス、情報間の依存関係を相関させるための基礎を築いています。

高価値の政府ソリューションは、最も破壊的なテクノロジーのマッシュアップから作成されます。

モバイル デバイスとアプリケーション クラウド サービス ソーシャル ビジネス テクノロジーとネットワーキング Big Data および分析

IDC は、IT 業界の規模は 2020 年までに 5 兆ドルに達し、現在より約 1 兆 7,000 億ドル拡大し、業界の成長の 80% がこれらの第 3 のプラットフォーム テクノロジによって推進されると予測しています。長期的には、これらのテクノロジーは、増大するデジタル情報の複雑さに対処するための重要なツールとなるでしょう。 Big Data はインテリジェントな産業ソリューションの 1 つであり、政府が大量のデータ (関連するデータと関連しないデータ、構造化されたデータと非構造化されたデータ) を分析することで明らかになったパターンに基づいて行動を起こすことで、より適切な意思決定を行うことができます。

しかし、これらの偉業を達成するには、単に大量のデータを蓄積するだけでは不十分です。「これらの量の Big Data を理解するには、膨大で多様な情報の流れを分析して有用な知識を抽出できる最先端のツールとテクノロジーが必要です」とトム・カリル氏とホワイトハウス科学技術政策局のFen Zhao氏はOSTPブログへの投稿でこう述べた。

ホワイトハウスは、2012 年に国家 Big Data 研究開発イニシアチブを設立し、各機関がこれらのテクノロジーを発見できるよう支援する一歩を踏み出しました。このイニシアチブには、Big Data の爆発的増加とそれに必要なツールを最大限に活用するための 2 億ドル以上が含まれていました。それを分析してください。

Big Data がもたらす課題は、その約束が勇気を与えるものであるのと同じくらい困難なものです。データを効率的に保存することも課題の 1 つです。いつものことですが、予算は限られているため、政府機関はストレージのメガバイトあたりの価格を最小限に抑え、ユーザーが必要なときに、必要な方法でデータを取得できるように、データをアクセスしやすい場所に維持する必要があります。大量のデータをバックアップすると、課題がさらに高まります。

データを効果的に分析することも大きな課題です。多くの政府機関は、大量のデータを選別して、業務の効率化に役立つ傾向を特定できる商用ツールを採用しています。 (MeriTalk による最近の調査では、連邦 IT 幹部は Big Data が政府機関の任務目標を達成しながら 5,000 億ドル以上を節約できると考えていることがわかりました。)

カスタム開発された Big Data ツールにより、政府機関はデータ分析のニーズに対応できるようになります。たとえば、オークリッジ国立研究所の計算データ分析グループは、ピラニア データ分析システムを他の機関が利用できるようにしました。このシステムは、医学研究者が大動脈瘤を発症する前に医師に警告できるリンクを見つけるのに役立ちました。また、求職者と採用担当者を結び付けるために履歴書を精査するなど、より日常的なタスクにも使用されます。