Este artículo está dirigido a todos los profesionales, estudiantes o Data Analysts que desean obtener la certificación Microsoft Data Analyst Associate DA-100.
Perfil deseado para esta certificación
Antes de inscribirse al examen DA-100 cada candidato debe antes que nada verificar si su perfil corresponde a esta certificación Microsoft :
- Haber comenzado o estar en proceso de concebir y crear modelos de datos evolutivos, de limpiar y remodelar datos. Todo esto con el objetivo de otorgarles un valor comercial significativo gracias a visualizaciones de datos fáciles de comprender.
- Expertos de datos y de Business Intelligence que buscan mejorar sus capacidades para efectuar con precisión análisis de datos con ayuda de Power BI.
- Expertos en la utilización de datos que provengan ya sea de fuentes Cloud u online para desarrollar informes visuales con diversos fines.
Ventajas de la certificación Microsoft Data Analyst Associate DA-100
Un analista de datos certificado Microsoft Data Analyst Associate DA-100 permite a las empresas obtener un medio para maximizar el valor de sus datos con la ayuda de Power BI.
Esta certificación permite también aprender diferentes métodos y mejores prácticas según las exigencias comerciales y técnicas para la modelización, visualización y el análisis de datos con el servicio Power BI.
En directo certificado también estará capacitado en materia de acceso y tratamiento de datos a partir de un largo inventario de fuentes de información, incluyendo datos relacionales y no relacionales.
Además, cada candidato explora la manera de poner en práctica las normas y políticas de seguridad apropiadas en el conjunto de la gama Power BI.
En otros términos, esta certificación en mano confirma la capacidad de un candidato de utilizar Power Bi para la gestión y el desarrollo de informes y tablas de mando. Esto es esencial para la distribución del contenido, la creación de informes compaginados y su publicación en el espacio de trabajo power BI.
El examen DA-100 en grandes líneas
1. Preparación de datos :
- Obtener datos desde diferentes fuentes de datos: identificación y conexión a una fuente de información, selección de un juego de datos compartido o creación de un juego de datos local.
- Establecer el perfil de datos: identificación de anomalías en los datos, examinación de las estructuras de datos y de las propiedades de las columnas y estadísticas de los datos.
- Limpiar, transformar y cargar datos: resolver incoherencias y problemas en la calidad de los datos, identificar y crear las claves apropiadas para las uniones, utilizar Advanced Editor para modificar el código Power Query M.
2. Modelado de datos
- Concebir un modelo de datos : definición de tablas y configuración de sus propiedades, definición de medidas rápidas y de las dimensiones del juego de roles, definición de la cardinalidad de una relación y de la dirección del filtrado cruzado, concepción de un modelo de datos para responder a las exigencias de desempeño.
- Desarrollar un modelo de datos: creación de tablas y de columnas calculadas y en jerarquía, creación de roles de seguridad a nivel de las líneas y configuración de la función Q&R.
- Crear medidas con la ayuda de DAX: utilización de DAX para crear medidas complejas, de CALCULATE para manejar los filtros, implementación de Time Intelligence en DAX , utilización de funciones estadísticas para dinamizar los datos y creación de medidas semi-aditivas.
- Optimizar el desempeño del modelo: identificación de medidas, de relaciones y de visuales de menor rendimiento, mejora de los niveles de cardinalidad para modificar tipos de datos.
3. Visualización de datos
- Crear informes: agregar elementos de visualización a los informes, elegir tipos de visualización, configurar visualizaciones, importar visuales personalizadas, configurar el formato condicional y la aplicación de filtros, agregar visuales R o Python, crear un informe compaginado.
- Crear tablas de mando: configurar la visualización en móvil, gestión de los mosaicos del tablero, configuración de alertas de datos, utilización de la función Q&R, agregar un tema al tablero de mando, anexar una página de informe directo a un tablero de mando.
- Enriquecer los informes para facilitar su utilización: configuración de marcadores, creación de información sobre herramientas personalizada, edición y configuración de interacciones entre elementos visuales, clasificación y configuración de segmentaciones de sincronización, exploración de datos mediante elementos visuales interactivos, exportación de datos de informes y diseño de informes para dispositivos móviles.
4. Análisis de datos :
- Mejorar Mejorar los informes para identificar información: formato condicional, aplicación de separadores y de filtros, análisis del top y exploración del resumen estadístico, utilización de la visual Q&A, utilización de la función quick Insights para los reportes, Referencia con la pestaña de ayuda Analytics, utilización de la función play axis y creación de visuales personalizadas.
- Efectuar un análisis avanzado: identificar valores incoherentes, analizar series temporales, utilización de grupos y recortes, utilización de influenciadores claves para explorar la varianzas dimensionales, uso del árbol de descomposición visual para dividir las métricas, aplicado por AI Insights.
5. Uso y mantenimiento de productos entregables
- Los juegos de datos: configuración de juegos de datos programados, actualización y configuración de la pertenencia a grupos de seguridad de nivel de fila, proporcionar acceso a conjuntos de datos, promover o certificar conjuntos de datos de Power BI, configurar formatos de grandes conjuntos de datos.
- Crear y administrar espacios de trabajo: crear y configurar un área de trabajo, recomendar una estrategia de ciclo de vida de desarrollo, asignar roles de área de trabajo, publicar, importar o actualizar el activo en el área de trabajo, aplicar etiquetas de reconocimiento de contenido de Workspace, usar canalizaciones de implementación, configurar suscripciones y promover o certificar contenido de Power BI.
¿Vale la pena la certificación DA-100? una pregunta que muchos se hacen frente a la dificultad del examen.
Hay que tener en cuenta que el análisis de datos es una necesidad cada vez más presente en diferentes organizaciones. Las empresas han entendido rápidamente que son capaces de recolectar grandes cantidades de información y hacer algo con todos estos datos (Big Data). En otros casos, grandes conjuntos de datos ya han sido recolectados pero aún no se ha hecho nada con ellos .
Esta explosión del análisis de datos se ha visto favorecida también por el hecho que las herramientas y programas se han vuelto cada vez más potentes, económicas y accesibles para pequeñas empresas que antes no contaban con los medios. Hace tan solo 10 años, solamente las grandes empresas podían permitirse realizar cálculos, utilizar programas y contar con el personal necesario para alimentar semejantes sistemas de forma que realmente valga la pena para la empresa.
El título de DA-100 es “Analyzing Data with Microsoft Power BI”. Se le otorga a quien apruebe el examen Microsoft Certified : Data Analyst Associate. Este examen es el sucesor del 70-778 Análisis y Visualización de Datos con Power BI, que ha sido retirado del mercado el 31 de enero del 2021. En otras palabras, certifica las competencias y la experiencia en el análisis de datos con Power BI, que son muy buscadas y valoradas por las empresas.
