Votre parcours

Niveau 1
Exam map and the Power BI landscape~1,5 h · Start
Niveau 2 · ~2 h · selon le plan de l’auteur, après « Exam map and the Power BI landscape »à l’intérieur d’un niveau, l’ordre est libre
Connect to data: sources, shared semantic models, credentials and parametersDomain 1 · Prepare the data
Storage modes: Import, DirectQuery and Direct LakeDomain 1 · Prepare the data
Workspaces, apps, publishing and distributionDomain 4 · Manage and secure Power BI
Niveau 3
Profile and clean the data~2 h · Domain 1 · Prepare the data · selon le plan de l’auteur, après « Connect to data: sources, shared semantic models, credentials and parameters »
Gateways and scheduled refresh~2 h · Domain 4 · Manage and secure Power BI · selon le plan de l’auteur, après « Workspaces, apps, publishing and distribution »
Security and governance: roles, item access, RLS and sensitivity labels~2,5 h · Domain 4 · Manage and secure Power BI · selon le plan de l’auteur, après « Workspaces, apps, publishing and distribution »
Bridge to Microsoft Fabric: lakehouse, Direct Lake and the road to DP-600~2 h · Optional · Fabric · selon le plan de l’auteur, après « Storage modes: Import, DirectQuery and Direct Lake »
Niveau 4
Transform I: types, columns, grouping, pivoting and JSON~2,5 h · Domain 1 · Prepare the data · selon le plan de l’auteur, après « Profile and clean the data »
Exam rehearsal: a case study, time management and traps~3 h · Exam rehearsal · selon le plan de l’auteur, après « Security and governance: roles, item access, RLS and sensitivity labels »
Aldervane: client confidentiality in Power BI~2 h · Optional · Aldervane · selon le plan de l’auteur, après « Security and governance: roles, item access, RLS and sensitivity labels »
Niveau 5
Transform II: merge, append, reference vs duplicate, keys and load settings~2 h · Domain 1 · Prepare the data · selon le plan de l’auteur, après « Transform I: types, columns, grouping, pivoting and JSON »
Niveau 6
Star schema: facts, dimensions and table properties~2 h · Domain 2 · Model the data · selon le plan de l’auteur, après « Transform II: merge, append, reference vs duplicate, keys and load settings »
Niveau 7 · selon le plan de l’auteur, après « Star schema: facts, dimensions and table properties »
Relationships: cardinality, cross-filter direction and role-playing dimensions~2,5 h · Domain 2 · Model the data
A common date table~1,5 h · Domain 2 · Model the data
DAX I: measures, calculated columns and evaluation context~2 h · Domain 2 · Model the data
Build the report: visuals, formatting, themes, filters and paginated reports~2 h · Domain 3 · Visualize and analyze data
Developer mode: PBIP, TMDL, Git integration and deployment pipelines~2 h · Optional · For developers
Niveau 8
DAX II: CALCULATE and context transition~2,5 h · Domain 2 · Model the data · selon le plan de l’auteur, après « DAX I: measures, calculated columns and evaluation context »
Optimize model performance~2 h · Domain 2 · Model the data · selon le plan de l’auteur, après « DAX I: measures, calculated columns and evaluation context »
Copilot in Power BI~2 h · Domain 3 · Visualize and analyze data · selon le plan de l’auteur, après « Build the report: visuals, formatting, themes, filters and paginated reports »
Storytelling: bookmarks, tooltips, interactions, navigation and drillthrough~2,5 h · Domain 3 · Visualize and analyze data · selon le plan de l’auteur, après « Build the report: visuals, formatting, themes, filters and paginated reports »
Analyze: patterns, trends, outliers and AI visuals~2,5 h · Domain 3 · Visualize and analyze data · selon le plan de l’auteur, après « Build the report: visuals, formatting, themes, filters and paginated reports »
Niveau 9
DAX III: time intelligence, semi-additive measures, statistics and quick measures~2,5 h · Domain 2 · Model the data · selon le plan de l’auteur, après « A common date table », « DAX II: CALCULATE and context transition »
Visual calculations~1,5 h · Domain 3 · Visualize and analyze data · selon le plan de l’auteur, après « DAX II: CALCULATE and context transition »
Usability: mobile, personalization, accessibility, export and page refresh~2 h · Domain 3 · Visualize and analyze data · selon le plan de l’auteur, après « Storytelling: bookmarks, tooltips, interactions, navigation and drillthrough »
SQL to DAX phrasebook~2 h · Optional · For developers · selon le plan de l’auteur, après « DAX II: CALCULATE and context transition »
Niveau 10
Calculation groups~2 h · Domain 2 · Model the data · selon le plan de l’auteur, après « DAX III: time intelligence, semi-additive measures, statistics and quick measures »
Examenfinal · dans le navigateur, sans l’assistantfermée · inscrivez-vous au cours

0 unités sur 28 terminées · ~51 h sans les unités facultatives, ~59 h avec

DAX III: time intelligence, semi-additive measures, statistics and quick measures

Ce qu’enseigne l’unité

Write fiscal year-to-date, prior-year, period-shift and rolling-window measures with TOTALYTD/DATESYTD (year end "06-30"), SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD, PARALLELPERIOD and DATESINPERIOD, and predict their value in any month
State the date-table prerequisites of classic time intelligence, including why a table related on an integer DateKey must be marked as a date table
Build a semi-additive closing balance with LASTDATE, LASTNONBLANK or CLOSINGBALANCEMONTH/YEAR, and choose between them when the last period has no data
Use basic statistical functions (MEDIAN, STDEV.P/S, PERCENTILE.INC, their X versions, RANKX) and avoid the blank-row trap of RANKX
Create a measure with quick measures, read the DAX it generates, and know when quick measures are unavailable
Name the costs: iterator cost of LASTNONBLANK and X statistics, misleading partial periods, and the date-table requirement

Cette unité est réservée aux inscrits

L’inscription est gratuite — c’est elle qui permet au serveur de mémoriser votre progression d’une session à l’autre.

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