Wie man die PL-300-Prüfung besteht und Microsoft Certified Power BI Data Analyst wird

Täglich werden Billionen Megabyte an Daten im Internet erzeugt. Findest du nicht, dass es jemanden geben sollte, der sich nur darauf spezialisiert hat, diese Daten zu analysieren und zu verstehen? Ja, es gibt eine solche Person – einen Datenanalysten. Es ist die Aufgabe eines Datenanalysten, einen Ozean an Daten zu durchforsten, zu sammeln, zu analysieren und daraus sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nachfrage nach qualifizierten Datenanalysten für datenanalysebezogene Rollen in verschiedenen Branchen und Organisationen ist stark gestiegen. Infolgedessen hat die Nachfrage nach Datenanalysten- und Data-Science-bezogenen Positionen das Angebot bei weitem übertroffen, da Unternehmen miteinander konkurrieren, um die besten Talente zu gewinnen, indem sie höhere Gehälter und Mitarbeiterleistungen anbieten.

Und wenn Sie eine Karriere als Data Analyst anstreben oder bereits Data Analyst sind und Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, um Ihre Karriere auf die nächste Stufe zu heben, kann dieser Artikel Ihr perfekter Ausgangspunkt sein. Lesen Sie weiter, und gemeinsam tauchen wir tief in die Dinge ein, die Sie zu einem guten Datenanalysten machen, indem Sie das magische Datenvisualisierungstool Power BI nutzen und wie Sie die PL-300 exam to become a certified Microsoft Certified Power BI Data Analyst.

Aber bevor wir über Power BI oder die PL-300-Prüfung und Zertifizierung sprechen, beginnen wir zunächst damit, die Kernkompetenzen kennenzulernen, die du entwickeln musst, um ein guter Data Analyst zu werden.

Erforderliche Fähigkeiten, um Datenanalyst zu werden

1) Datenaufbereitung

Die erste Fähigkeit, die man braucht, um ein guter Datenanalyst zu werden, ist die Fähigkeit, Daten vorzubereiten. Klingt einfach, oder? Nun, nicht ganz. Um Fähigkeiten zur Datenvorbereitung zu erwerben, müssen Sie Teilkompetenzen entwickeln, wie zum Beispiel:

• Arbeit mit Datenquellen – Angenommen, du bekommst deine Daten im XML-Format, dann solltest du als guter Datenanalyst wissen, wie man mit den XML-Datenquellen arbeitet.
• Datenbereinigung – Du kannst die Daten erst verwenden, wenn sie sauber sind. Sie müssen also in der Lage sein, die Daten zu bereinigen, indem Sie Aktionen wie das Entfernen von doppelten Werten, das Entfernen von Lücken, Fehlern und Sonderzeichen sowie das Ausfüllen fehlender Werte durchführen.
• Daten kombinieren – Die nächste Fähigkeit, die du lernen musst, ist das Kombinieren von Daten. Wenn du einige Daten von einem CRM und die andere von SAP bekommst, ist es als Datenanalyst deine Verantwortung, die Daten aus den beiden Datenquellen zu einer zentralisierten Kopie für Analyse und Verarbeitung zu erstellen. Du solltest also wissen, wie man Daten anhängt, Gelenke verwendet oder Datenschnitte ausführt.
• Datentransformation – Dabei müssen Sie in ein Format umwandeln, das für Ihre aktuelle Aufgabe nützlich ist. Ein praktisches Beispiel dafür ist, wenn Sie die computergenerierten Daten in einem horizontalen Format im Sheet haben, wenn es für Sie bequemer wäre, die Daten im vertikalen Scrollen anzusehen – Sie sollten als Datenanalyst in der Lage sein, diese Daten umzuformatieren.

2) Zahlenrechnen

Obwohl es verschiedene Methoden gibt, wie Datenanalysten ihre Daten verarbeiten, finden Sie hier einige der Analyse- und Zahlenverarbeitungsmodelle, die Sie kennen sollten:

• Statistische Analyse – Sie sollten einfache Werkzeuge wie Mittelwert, Median, Modus oder Verteilung verstehen können. Je nach deiner aktuellen Rolle musst du vielleicht sogar fortgeschrittenere Fähigkeiten erwerben, wie zum Beispiel erkennen, ob deine Daten verzerrt wurden.
• Funktionale Analyse – Diese Fähigkeit erfordert, dass Sie nicht nur die Daten isoliert verstehen, sondern auch, wie sie mit der Branche als Ganzes zusammenhängen. Zum Beispiel wäre die Nutzung von Daten in der Versicherung anders als in einem SaaS-Technologieunternehmen. Man muss also in der Lage sein, sich über diese Branchen zu informieren. Ebenso sollten Sie als Datenanalyst in der Fertigungsindustrie die verschiedenen Analyse- und Modellierungsmethoden kennen, die in dieser speziellen Branche relevant sind, wie z. B. Lagerbestandsanalyse, Lieferkettenanalyse, Nachfrageprognosen usw.
• Adhoc-Analyse – Man kann mit Daten konfrontiert bekommen, ohne viel Hintergrundinformation, und dann wird erwartet, dass man eine schnelle Analyse durchführt und nützliche Ergebnisse liefert. Diese Ad-hoc-Analysen können in Form von Trendanalysen, Verteilungen usw. erfolgen, und es liegt an Ihnen als Datenanalyst zu entscheiden, welche Modelle und Werkzeuge Sie verwenden sollten, um schnelle Ergebnisse zu erzielen.
• Experimentelle Analyse – Hier muss man experimentieren, um Daten zu entwickeln, die für Entscheidungsfindung genutzt werden können, um die potenziellen Gewinnoptionen zu kennen.

3) Erzählen von Geschichten

Storytelling im Fall eines Datenanalysten enthält nicht den Prinzen, die Prinzessin, die Dungeons und die Drachen. Stattdessen gibt es Diagramme, Dashboards und Tabellen. Daher ist es entscheidend, dass ein Datenanalyst mit Dashboards arbeiten und seine Präsentationsfähigkeiten mit Tools wie Power BI einsetzen kann. Außerdem muss man verstehen, dass man bei der Datenvorbereitung, -verarbeitung oder -analyse nicht alles für sich selbst erledigt. Du machst es für jemand anderen – vielleicht ein Team, eine Abteilung oder die gesamte Organisation nutzt die Daten. Hier kommen deine Erzählfähigkeiten ins Spiel. Du solltest wissen, welches Diagramm für deine aktuelle Aufgabe relevant ist, wie du es formatierst und wie du es darstellst, ohne den Endnutzer der Daten zu überfordern.

Gute Überzeugungsfähigkeiten und gute Erzählfähigkeiten wirken wie das Sahnehäubchen. Außerdem hilft es auch, ein grundlegendes visuelles Designgefühl zu entwickeln. Zum Beispiel – auf Details wie Schriftarten, Farben und wie man die Idee visuell kommuniziert – etwas, das viele Datenanalysten übersehen.

4) Gute Fragen stellen

Ein guter Analyst springt nicht direkt an die Aufgabe, ohne Fragen zu stellen wie: Warum brauchen wir die Daten? Wie viel Zeit haben wir? Was müssen diese Daten haben, um nützlich zu sein? In welchem Format? Besonders wichtig ist es, die Motivation hinter der Analyse zu kennen, die man durchführen soll.

Außerdem können Vorurteile besonders dein größter Feind sein. Daher ist es äußerst wichtig, sicherzustellen, dass Ihre Daten unvoreingenommen sind, und der Datenanalyst stellt den Kontext vor die Analyse. Wenn du zum Beispiel deine Branche nicht verstehst, gibt es vielleicht Dinge, die du bemerkenswert findest, die aber im Kontext deiner Branche ganz normal sind.

5) Kenntnis von Datenvisualisierungstools

Als Datenanalyst musst du über das bloße Excel-Wissen hinausgehen und fortgeschrittenere und spezialisiertere Datenvisualisierungssoftware wie PowerBI lernen können. Da immer mehr Unternehmen Power BI für ihre Data Intelligence nutzen, wächst die Nachfrage nach Datenanalysten rasant.

Und das bringt uns zum perfekten Segway, um über Power BI zu sprechen und darüber, was es zu einer so gefragten Fähigkeit für Datenanalysten macht.

Power BI – das bevorzugte Tool zur Datenvisualisierung für Datenanalysten

Rohdaten können verschiedene Formen annehmen, wie SQL-Datenbanken, CSV, Excel, Java API usw. Power BI ist ein Microsoft-Tool, das als Sammlung vorgefertigter Architekturen, Prozesse, Technologien und Services entwickelt wurde, die zusammenarbeiten, um Rohdaten in bedeutungsvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die in leicht verständlichen Visualisierungen dargestellt werden. Diese Erkenntnisse können verschiedene Formen annehmen, wie Diagramme, Diagramme, Berichte oder ein Dashboard.

Dank der einfachen Benutzeroberfläche von Power BI mit hoher Akzeptanzrate gewinnt es im Vergleich zu Wettbewerbern wie Tableau schnell an Popularität. Es wird von Microsoft unterstützt und verfügt über Zugang zu allen beliebten Cloud-Funktionen und -funktionen, was es zu einem bevorzugten Datenvisualisierungstool von Dateningenieuren, Datenanalysten und Datenbankadministratoren macht. Die Plattform kann das gesamte Geschäftsspektrum umfassen und nicht nur die Datenvisualisierung.

Rollen und Verantwortlichkeiten eines Power BI Data Analyst

Der Power BI Data Analyst liefert sinnvolle Einblicke, indem er zugängliche Daten nutzt und seine Fachkenntnisse nutzt, um diese nicht nur zu verstehen, sondern auch dem Team in einem leicht verständlichen Format zu illustrieren. Es ist die Aufgabe eines Power-BI-Datenanalysten, mit wichtigen Stakeholdern aus verschiedenen Bereichen der Organisation zusammenzuarbeiten, um Geschäftsanforderungen für die Daten zu ermitteln, die Daten zu bereinigen und zu transformieren und anschließend Datenmodelle mit Power BI zu entwerfen.

Ein Power-BI-Datenanalyst liefert durch leicht verständliche Daten einen bedeutenden Mehrwert und ermöglicht es dem Team, Self-Service-Analysen durchzuführen. Er oder sie implementiert und richtet dann Lösungen für die Nutzung dieser Daten ein.

Sie bereinigen und transformieren Daten mit ihren fortschrittlichen technischen Fähigkeiten, um ihrem Geschäft einen Mehrwert zu bieten. Als Fachexperten sind Datenanalysten für die Entwicklung und Gestaltung von Datenmodellen verantwortlich.

Sie kommunizieren und arbeiten mit den Stakeholdern zusammen, um relevante Erkenntnisse basierend auf den festgelegten Anforderungen zu liefern.

Die Power BI-Prüfung

Kandidaten für die PL-300-Prüfung (früher DA-100, die am 31. März 2022 eingestellt wurde) sollten in Power Query und der Codierung von Ausdrücken mit DAX versiert sein.

Du musst die folgenden Arten von Fragen beantworten, und die Bestehensquote für diese Prüfung liegt bei 700/1000:

• Einzelwahl
• Multiple-Choice
• Drag & Drop
• Szenariobasiert (ja oder nein)
• Fallstudie

Hier sind einige wichtige Tipps, falls Sie Ihre Prüfung von zu Hause aus abhalten.

• Führen Sie eine gründliche Systemüberprüfung durch, um sicherzustellen, dass Ihr Computer einwandfrei funktioniert, insbesondere die Webcam und das Mikrofon, da die Prüfung in einer überwachten Umgebung durchgeführt wird, und ein Aufsichtsperson überwacht Ihre Prüfung mit Ihrer Webcam.
• Während der Prüfung sind keine Pausen erlaubt
• Bleib nicht zu lange bei Fragen hängen

Ein Datenanalyst, der diese Prüfung bestehen will, muss sowohl On-Premises als auch in der Cloud ein solides Verständnis der Datenverarbeitung und Datenrepositories haben.

Lohnen sich die PL-300-Prüfung und die Certified Power BI Data Analyst Certification?

Auch wenn eine PL-300-Zertifizierung nicht zwingend erforderlich ist, um sich als Power BI-Datenanalyst zu bewerben, erhöht diese Zertifizierung deine Chancen auf den Job erheblich. Es funktioniert wie ein Gütesiegel für deinen Arbeitgeber, dass du weißt, wovon du sprichst. Darüber hinaus kann neue Technologie besonders einschüchternd wirken, wenn man neu anfängt. Eine Zertifizierung kann ein guter Ausgangspunkt sein, da es schwer ist zu wissen, wo man anfangen soll, wenn man nur Anfänger ist. Du weißt nicht, auf welche Ressourcen du zurückgreifen sollst, was du studieren sollst, was du überspringen sollst, was wichtig ist und was nicht.

Diese Zertifizierung hilft Ihnen, Ihre Fähigkeiten zu validieren und Ihre Expertise und Ihr Wissen in Power BI zu demonstrieren. Es hilft Ihnen auch, lukrative Gehaltspakete zu gewinnen und Chancen von Top-Unternehmen zu gewinnen.

Wie bereitet man sich auf die PL-300-Prüfung vor?

Diese Zertifizierung bestätigt deine Expertise in Data Engineering, garantiert dir aber keinen Job. Wenn Sie die Zeit und Disziplin für Selbststudium haben, bietet Microsoft ausgezeichnete Lernressourcen an, die Ihnen helfen, die Prüfung zu bestehen, einschließlich eines festgelegten Lernpfades.

Hier sind einige kostenlose Ressourcen, die du als Ausgangspunkt für Selbststudium anschauen kannst:

• Schau dir PL-300 Prüfungsvorbereitungsvideos bei Microsoft Learn an
• Laden Sie den PL-300-Studienführer herunter
• Teste die Prüfung in Microsofts Exam Sandbox

Wenn du jedoch nur begrenzte Zeit hast, weil du einen Vollzeitjob hast, ist Selbststudium mit einem parallelen Job vielleicht nicht der sicherste Weg, um die PL-300-Prüfung zu bestehen. Diese Prüfung ist nur dann leicht zu bestehen, wenn man darauf vorbereitet ist. Und als jemand, der neu in der Rolle des Data Analyst ist, fällt es Ihnen vielleicht schwer zu wissen, wo Sie überhaupt anfangen sollen.

Wir empfehlen Ihnen dringend, dieses dreitägige , vom Ausbilder geleitete Training von Readynez zu besuchen, wo Sie nicht nur praktische Schulungen erhalten, sondern auch die notwendige Betreuung und Anleitung von spezialisierten Power BI-Datenanalysten, deren einzige Aufgabe es ist, Ihnen beim Bestehen der PL-300-Prüfung zu helfen.

Wenn Sie Fragen zu diesem Artikel oder zur PL-300-Prüfung haben, können Sie uns hier kontaktieren.