Slik klarer du PL-300 eksamenen og blir en sertifisert Microsoft Power BI Data Analyst

Trillioner av megabyte med data skapes på Internett hver dag. Synes du ikke det burde være noen som spesialiserer seg på å bare analysere disse dataene og forstå dem? Ja, det er en slik person - en dataanalytiker. Det er en dataanalytikers jobb å lete gjennom et hav av data, samle det, analysere det og hente meningsfylt innsikt ut av det. Det har vært en kraftig økning i etterspørselen etter kvalifiserte dataanalytikere til å ta på seg dataanalyserelaterte roller på tvers av ulike bransjer og organisasjoner. Som et resultat har etterspørselen etter dataanalytiker- og datavitenskapsrelaterte stillinger langt overgått tilbudet, ettersom selskaper konkurrerer med hverandre for å tiltrekke seg det beste talentet ved å tilby høyere lønn og ansattefordeler.

Og hvis du ønsker å gjøre en karriere som dataanalytiker, eller du allerede er en dataanalytiker som ønsker å oppgradere ferdighetene dine for å ta karrieren til neste nivå, kan denne artikkelen være ditt perfekte utgangspunkt. Les videre og sammen tar vi et dypdykk i ting som gjør deg til en god dataanalytiker, ved å bruke det magiske datavisualiseringsverktøyet – Power BI, og hvordan du består PL-300-eksamenen for å bli en sertifisert Microsoft Certified Power BI Data Analyst.

Men før vi snakker om Power BI eller PL-300 eksamen og sertifisering, la oss først begynne med å lære om kjerneferdighetene du trenger å utvikle for å bli en god dataanalytiker.

Nødvendige ferdigheter for å bli dataanalytiker

1) Dataforberedelse

Den første ferdigheten du trenger for å bli en god dataanalytiker er ferdigheten til å forberede data. Høres enkelt ut, ikke sant? Vel, ikke helt. For å tilegne deg ferdigheter i dataforberedelser, må du utvikle underferdigheter som:

• Arbeid med datakilder – La oss si at hvis du får dataene dine i XML-format, bør du som en god dataanalytiker vite hvordan du arbeider med XML-datakildene.
• Datarensning – Du kan ikke bruke dataene før de er rene. Så du må ha muligheten til å rense dataene ved å utføre handlinger som å fjerne dupliserte verdier, fjerne tomrom, feil og spesialtegn, og fylle inn manglende verdier.
• Kombinere data – Den neste ferdigheten du trenger å lære er å kombinere data. Hvis du får noen data fra en CRM og den andre fra SAP - som dataanalytiker, er det ditt ansvar å kombinere dataene fra de to datakildene for å bygge en sentralisert kopi av data for analyse og behandling. Så du bør vite hvordan du legger til data, bruker ledd eller utfører datakryss.
• Datatransformasjon – Dette er når du må transformere til et format som er nyttig for din nåværende jobb. Et praktisk eksempel på dette er når du har de datagenererte dataene i et horisontalt format i arket når det vil være mer praktisk for deg å se dataene når de er i en vertikal rulling - du som dataanalytiker bør kunne formatere om disse dataene.

2) Tallknusing

Selv om det er flere måter dataanalytikere knuser dataene sine på, er her noen av analyse- og tallknusingsmodellene du bør kjenne til:

• Statistisk analyse – Du bør kunne forstå enkle verktøy som gjennomsnitt, median, modus eller distribusjon. Men avhengig av din nåværende rolle, kan det hende du til og med må tilegne deg mer avanserte ferdigheter, for eksempel hvordan du vet om dataene dine har blitt skjevt.
• Funksjonsanalyse – Denne ferdigheten krever at du ikke bare forstår dataene isolert, men hvordan de henger sammen med bransjen generelt. For eksempel, hvordan du vil bruke data i forsikring, vil være forskjellig fra hvordan du ville brukt dem i et SAAS-teknologiselskap. Så du må kunne lære om disse bransjene. På samme måte, hvis du jobber i produksjonsindustrien, bør du som dataanalytiker vite om de ulike analyse- og modelleringsmetodene som er relevante i denne bransjen, for eksempel lageranalyse, forsyningskjedeanalyse, etterspørselsprognoser osv.
• Adhoc-analyse – Du kan bli presentert med data uten mye bakgrunnsinformasjon og deretter forventes å gjøre en rask analyse og komme med nyttige resultater. Disse ad hoc-analysene kan være i form av trendanalyse, distribusjon osv., og det er opp til deg som dataanalytiker å bestemme hvilke modeller og verktøy du bør bruke for å komme frem til raske resultater.
• Eksperimentell analyse – Dette er når du må eksperimentere for å komme opp med data som i utgangspunktet kan brukes til beslutningstaking, kjenne til potensielle vinnervalg.

3) Historiefortelling

Storytelling i tilfelle av en dataanalytiker har ikke prinsen, prinsessen, fangehullene og dragene. Det er diagrammer, instrumentbord og tabeller i stedet. Derfor er det avgjørende for en dataanalytiker å kunne jobbe med dashbord og bruke presentasjonsferdighetene sine ved hjelp av verktøy som Power BI. Videre må du forstå at når du gjør dataforberedelse, knasing eller analyse - du gjør ikke alt dette for deg selv. Du gjør det for noen andre – kanskje et team, avdeling eller hele organisasjonen får bruke dataene. Det er her dine fortellerferdigheter kommer inn i bildet. Du bør kunne vite hvilket diagram som er relevant for din nåværende oppgave, hvordan du formaterer det og hvordan du presenterer det uten å overvelde sluttbrukeren av dataene.

Å ha gode overtalelsesevner på gode fortellerferdigheter fungerer som kirsebæret på kaken. Videre hjelper det også å bygge grunnleggende visuell designsans. For eksempel – å ta hensyn til detaljene knyttet til fonter, farger og hvordan man visuelt kommuniserer ideen estetisk – noe mange dataanalytikere overser.

4) Stille gode spørsmål

En god analytiker går ikke til oppgaven uten å stille spørsmål som: hvorfor trenger vi dataene? Hvor mye tid har vi? Hva må disse dataene ha for å være nyttige? I hvilket format? Det er spesielt viktig å vite motivasjonen bak analysen du skal gjøre.

I tillegg kan skjevheter spesielt være din største fiende. Så å sørge for at dataene dine er objektive, er ekstremt viktig at dataanalytiker setter kontekst før analyse. Hvis du for eksempel ikke forstår bransjen din, kan det være ting du synes er bemerkelsesverdig, men som er ganske normalt i din bransjesammenheng.

5)Kjennskap til datavisualiseringsverktøy

Som dataanalytiker må du være i stand til å gå lenger enn bare å kunne excel og lære mer avansert og spesialisert datavisualiseringsprogramvare, for eksempel PowerBI. Ettersom flere og flere selskaper bruker Power BI for sin dataintelligens, øker etterspørselen etter dataanalytikere raskt.

Og dette bringer oss til den perfekte Segwayen for å snakke om Power BI og hva som gjør den til en så etterspurt ferdighet for dataanalytikere.

Power BI – datavisualiseringsverktøyet for dataanalytikere

Rådata kan være i forskjellige former, for eksempel SQL-database, CSV, Excel, Java API osv. Power BI er et Microsoft-verktøy designet som en samling av forhåndsbygd arkitektur, prosesser, teknologier og tjenester som jobber sammen for å konverter rådata til meningsfull innsikt, presentert i lettforståelige bilder. Denne innsikten kan være i ulike former, for eksempel grafer, diagrammer, rapporter eller et dashbord.

Takket være Power BIs enkle grensesnitt, med en høy bruksrate - fanger det raskt i sin popularitet sammenlignet med konkurrentene som Tableau . Den støttes av Microsoft, og den har tilgang til alle populære skyfunksjoner og -funksjoner, noe som gjør den til et datavisualiseringsverktøy av dataingeniører, dataanalytikere og databaseadministratorer. Plattformen kan strekke seg opp til hele virksomhetens omfang, og ikke bare datavisualisering.

Roller & Ansvar for en Power BI-dataanalytiker

Power BI-dataanalytikeren gir meningsfull innsikt ved å bruke tilgjengelige data og bruke hans eller hennes domeneekspertise til ikke bare å gi mening ut av det, men illustrere det for teamet i et lettfattelig format. Det er jobben til en Power BI-dataanalytiker å samarbeide med nøkkelinteressenter på tvers av ulike vertikaler i organisasjonen for å bestemme forretningskrav for dataene mens de renser og transformerer dataene og deretter designer datamodeller ved hjelp av Power BI.

En Power BI-dataanalytiker leverer meningsfull verdi gjennom lettfattelige data samtidig som den gjør det mulig for teamet å utføre selvbetjente analyser. Han eller hun implementerer og setter opp løsninger for forbruket av disse dataene.

De renser og transformerer data ved å bruke sine avanserte tekniske evner for å levere verdi til virksomheten deres. Som fageksperter er dataanalytikere ansvarlige for å designe og utvikle datamodeller.

De kommuniserer og samarbeider med interessenter for å gi relevant innsikt basert på de etablerte kravene.

Power BI-eksamenen

Kandidater til PL-300-eksamenen (tidligere DA-100 som ble trukket tilbake 31. mars 2022) bør være dyktige i Power Query og koding av uttrykk ved hjelp av DAX.

Du må svare på følgende typer spørsmål, og bestått poengsum for å klare denne eksamenen er 700/1000:

• Enkeltvalg
• Flervalg
• Dra og slipp
• Scenariobasert (ja eller nei)
• Kasusstudie

Her er noen viktige tips hvis du skal gi eksamen hjemmefra.

• Gjør en grundig systemsjekk for å sikre at datamaskinen din fungerer som den skal, spesielt webkameraet og mikrofonen ettersom eksamen gjennomføres i et proctored miljø, og en proctor vil overvåke eksamen ved hjelp av webkameraet ditt.
• Ingen pauser er tillatt under eksamen
• Ikke bli sittende fast på spørsmål for lenge

En dataanalytiker som ønsker å klare denne eksamenen, må ha en solid forståelse av databehandling og datalagre både lokalt og i skyen.

Er PL-300-eksamenen og den sertifiserte Power BI Data Analyst-sertifiseringen verdt det?

Selv om en PL-300-sertifisering ikke er obligatorisk for å søke på en jobb som Power BI-dataanalytiker – med denne sertifiseringen mangedobler sjansene dine for å få denne jobben betydelig. Det fungerer som et stempel for din arbeidsgiver at du vet hva du snakker om. Videre kan ny teknologi spesielt se skremmende ut når du starter nytt. Å ha en sertifisering kan være et flott utgangspunkt siden det er vanskelig å vite hvor du skal begynne når du bare er nybegynner. Du vet ikke hvilke ressurser du skal referere til, hva du skal studere, hva du skal hoppe over, hva som betyr noe og hva som ikke gjør det.

Denne sertifiseringen hjelper deg med å validere ferdighetene dine og hjelper deg med å demonstrere ekspertisen og kunnskapen din i Power BI. Det hjelper deg også med å tiltrekke deg lukrative lønnspakker og lar deg tiltrekke deg muligheter fra toppbedrifter.

Hvordan forbereder du deg til PL-300-eksamenen?

Denne sertifiseringen bekrefter ekspertisen din innen datateknikk, men den garanterer deg ikke en jobb. Hvis du har tid og disiplin til selvlæring, tilbyr Microsoft utmerkede læringsressurser for å hjelpe deg med å klare eksamen, inkludert en fastlagt læringsvei.

Her er noen gratis ressurser du kan sjekke som utgangspunkt for selvlæring:

• Sjekk ut PL-300 eksamensforberedende videoer hos Microsoft Learn
• Last ned PL-300-studieveiledningen
• Demo eksamenen på Microsofts eksamen-sandboks

Men hvis du har begrenset tid fordi du har en fulltidsjobb, kan det hende at selvlæring med en parallell jobb ikke er den sikreste måten å klare PL-300-eksamenen på. Denne eksamenen er enkel å bestå bare hvis du er forberedt på den. Og som en ny i rollen som dataanalytiker, kan det hende du synes det er vanskelig å vite hvor du skal begynne.

Vi vil på det sterkeste anbefale deg å sjekke denne 3-dagers instruktørledede opplæringen fra Readynez hvor du ikke bare får praktisk opplæring, men også nødvendig veiledning og veiledning fra spesialiserte Power BI-dataanalytikere hvis eneste jobb vil være å hjelpe deg med å klare PL-300-eksamenen.

Hvis du har spørsmål knyttet til denne artikkelen eller PL-300-eksamenen, kan du ta kontakt med ossher.