Exámenes de práctica | MS PL-300: Analista de datos Power BI

1. Preparación y transformación de datos (30-40%):
   • Importar, combinar y preparar datos para el análisis.
   • Limpieza de datos: eliminación de duplicados, corrección de errores, etc.
   • Transformación de datos mediante Power Query.
   • Crear medidas y columnas calculadas.
   • Eliminar filas y columnas innecesarias para optimizar el rendimiento.
2. Visualización de datos (25-30%):
   • Seleccionar y aplicar visualizaciones apropiadas para los datos.
   • Formatear y configurar elementos visuales.
   • Utilizar un objeto visual personalizado o aplicar un tema predefinido.
   • Configurar formato condicional para resaltar información importante.
   • Aplicar corte, filtrado y selección de datos para interactividad.
   • Personalizar la configuración de la página del informe.
   • Utilizar funciones como Analizar en Excel para obtener insights.
   • Decidir cuándo se requiere un informe paginado, consciente de que esto puede impactar el rendimiento.
3. Mejora de informes (15-20%):
   • Configurar marcadores para facilitar la actualización de datos.
   • Crear guías o documentación personalizada para los informes.
   • Editar interacciones entre elementos visuales.
   • Diseñar navegación intuitiva dentro del informe.
   • Aplicar clasificación y segmentación para una mejor comprensión de los datos.
   • Agrupar objetos visuales mediante el panel de selección.
   • Utilizar elementos interactivos para profundizar en los datos.
   • Configurar la exportación del contenido del informe a diferentes formatos.
   • Diseñar informes optimizados para dispositivos móviles.
4. Diseño de soluciones y administración de elementos (10-15%):
   • Crear e administrar espacios de trabajo y roles para colaboradores.
   • Publicar, importar o actualizar elementos dentro de un espacio de trabajo.
   • Configurar paneles y metas.
   • Decidir el método de distribución de la aplicación o informe.
   • Aplicar etiquetas de confidencialidad si es necesario.
   • Configurar suscripciones y alertas basadas en datos.
   • Promocionar o certificar contenido dentro de Power BI.
   • Administrar configuraciones globales para archivos y elementos.
5. Gestión de modelos semánticos (<5%):
   • Configurar una puerta de enlace si es necesario para integraciones externas.
   • Establecer actualizaciones programadas del modelo semántico.
   • Configurar la membresía del grupo de seguridad a nivel de fila, si es relevante.
   • Proporcionar acceso seguro a los modelos semánticos a los usuarios pertinentes.
   • Configurar la actualización automática de la página o paneles con el modelo semántico.

Esta distribución aproximada de tiempo y esfuerzo puede ayudarte a planificar cómo dedicas tus recursos para desarrollar un anális de datos sólido y visualizaciones efectivas en Power BI. Recuerda que estas actividades pueden solaparse, por lo que no siempre se pueden separar estrictamente porcentajes exactos. La clave es mantener una perspectiva equilibrada y asegurarte de estar atento a la calidad y relevancia del trabajo en cada etapa del proceso.