Samoobsługa i hurtownia danych przedsiębiorstwa z użyciem Power BI Modelowanie danych to najczęściej pomijana funkcja w Power BI Desktop, ale to właśnie ona wyróżnia Power BI spośród innych narzędzi dostępnych na rynku. Ta praktyczna książka posłuży Ci jako przycisk szybkiego przewijania do przodu dla modelowania danych przy użyciu Power BI, modelu tabelarycznego usług Analysis Services i baz danych SQL. Służy ona jako punkt wyjścia do modelowania danych, a także pomaga odświeżyć wiedzę. Autor Markus Ehrenmueller-Jensen, założyciel Savory Data, przedstawia podstawowe koncepcje modelu semantycznego Power BI wraz z praktycznymi przykładami w językach DAX, Power Query i T-SQL. Nauczysz się: Normalizować i denormalizować dane Stosować najlepsze praktyki dla obliczeń, flag i wskaźników, daty i godziny, wymiarów wielokrotnego stosowania i wymiarów wolnozmiennych Pokonywać trudności związane z binningiem, budżetem, modelami zlokalizowanymi, modelami złożonymi czy tabelami zawierającymi pary kluczy i wartości Odkrywać i rozwiązywać problemy z wydajnością za pośrednictwem modelu danych Pracować z tabelami, relacjami, operacjami na zbiorach, postaciami normalnymi, modelowaniem wymiarowym i procesem ETL Markus Ehrenmueller-Jensen, założyciel Savory Data, od 1994 r. pracuje jako lider projektów, trener i konsultant w obszarze inżynierii danych, analityki biznesowej i danologii. Jest inżynierem oprogramowania i profesorem w HTL Leonding (wyższa szkoła techniczna), gdzie uczy baz danych i inżynierii projektów. Posiada kilka certyfikatów Microsoft, a także tytuł Microsoft Data Platform MVP. Ta książka to wyczerpujący samouczek omawiający temat w języku, który jest łatwy do zrozumienia, a przy tym jest dogłębny, zwięzły i dokładny. Doświadczenie Markusa w zakresie modelowania danych będzie stanowić wartość dla każdego profesjonalisty pracującego z danymi przy użyciu Power BI. -Paul Turley Microsoft Data Platform MVP
Nr produktu: 8001570
/https://bin.smyk.com/media/static/2024/1920200_dni_maluszka_10_przy_zakupie_2_prod_licznik.jpg)
