Es gibt viele gute Gründe Warum Sie Microsoft Energy BI erlernen sollten. Das Hinzufügen von Energy BI zu Ihrem Lebenslauf ist ein LeistungVolle Steigerung Ihrer Beschäftigungsfähigkeit – Wortspiel voll gemeint!

Aber wenn Sie sich entschieden haben, dass Sie Energy BI erlernen möchten, wie können Sie dies am besten tun? Wenn Sie on-line recherchieren, werden Sie schnell feststellen, dass es eine gibt breit Vielfalt an Optionen und eine große Vielfalt an Preisschildern!

So lernen Sie Energy BI: Die Optionen

Im Allgemeinen beschränken sich die verfügbaren Optionen auf verschiedene Formen dieser Lernansätze:

1. In einem traditionellen Klassenzimmer
2. On-line mit videobasiertem Kurs
3. Auf eigene Faust
4. On-line mit einer interaktiven, projektbasierten Plattform

Werfen wir einen Blick auf jede dieser Optionen, um die Vor- und Nachteile abzuschätzen und herauszufinden, für welche Lerntypen jeder Ansatz am besten geeignet sein könnte.

1. Traditionelles Klassenzimmer

Eine Möglichkeit zu lernen Energy BI besteht darin, sich der traditionellen Bildung zuzuwenden: Gehen Sie zu einer örtlichen Universität oder einem Schulungszentrum, das einen Kurs in Energy BI anbietet, und melden Sie sich an. Im Allgemeinen finden diese Kurse in Type von ein- oder mehrtägigen Workshops statt, bei denen Sie Ihren Laptop computer mitbringen und ein Lehrer Sie durch die Grundlagen und vielleicht ein oder zwei Projekte führt, während Sie versuchen, weiterzumachen.

Vorteile

Dieser Ansatz hat einen entscheidenden Vorteil gegenüber den anderen, zumindest wenn Sie einen guten Lehrer haben: Sie haben einen Experten zur Hand, dem Sie Fragen stellen und sofort eine Antwort erhalten können.

Allerdings bringt es häufig auch einige große Nachteile mit sich.

Nachteile

Der erste sind die Kosten. Auch wenn die Kosten variieren können, ist die Präsenzschulung in der Regel eine der teuersten Lernoptionen. Ein dreitägiger Kurs in Energy BI in ONLC-Schulungszentren in den USAkostet zum Beispiel 1.795 US-Greenback – und das ist der „Frühbucherpreis“! Noch kürzere, günstigere Optionen beginnen in der Regel bei über 500 US-Greenback.

Ein weiterer Nachteil ist die Bequemlichkeit. Bei Präsenzkursen müssen Sie sich an einen festen Zeitplan halten. Man muss zu einem bestimmten Ort pendeln (was ebenfalls Geld kostet). Das kann ziemlich mühsam sein, vor allem, wenn Sie bereits berufstätig sind und sich beruflich verändern oder einfach nur Fähigkeiten in Ihren Lebenslauf aufnehmen möchten – Sie müssen Ihre beruflichen und privaten Zeitpläne irgendwie mit dem Kursplan in Einklang bringen. Und wenn Sie krank werden oder einfach einen „freien“ Tag haben, gibt es kein Zurück mehr und es noch einmal zu versuchen – Sie müssen einfach einen anderen Weg finden, den Stoff zu lernen, den Sie vielleicht verpasst haben.

Gesamt

Präsenzunterricht kann eine gute Possibility für Lernende sein, die sich keine Gedanken darüber machen, wie viel sie ausgeben, und die Wert darauf legen, direkt mit einem Lehrer in einer persönlichen Umgebung sprechen zu können.

Wenn Sie sich für diesen Weg entscheiden, lesen Sie unbedingt vorher die Bewertungen des Kurses und des Kursleiters!

2. Videobasierter On-line-Kurs

Ein gängigerer Ansatz zum Erlernen von Microsoft Energy BI besteht darin, sich für einen On-line-Kurs anzumelden, möglicherweise auf einer Web site wie EdX, die Vorlesungsaufzeichnungen von Universitätskursen verwendet, um Hochschulbildung breiter zugänglich zu machen.

Vorteile

Dieser Ansatz kann sicherlich effektiv sein, und ein Vorteil dieses Weges besteht darin, dass Sie, vorausgesetzt, Sie wählen einen Kurs, der an einer angesehenen Establishment aufgezeichnet wurde, einigermaßen sicher sein können, dass Sie die Informationen erhalten, die korrekt sind.

Allerdings hat es auch ein paar Nachteile.

Nachteile

Erstens ist es im Allgemeinen nicht sehr effizient. Während einige Leute ein Video von jemandem ansehen können, der eine Software program verwendet, und den Großteil des Inhalts beim ersten Versuch aufnehmen können, ist dies für die meisten von uns nicht möglich. Wir sehen uns eine Videovorlesung an, öffnen dann Energy BI, um Dinge selbst auszuprobieren, und stellen fest, dass wir zum Video zurückkehren und herumspringen müssen, um diesen oder jenen Abschnitt zu finden, um die richtigen Schritte auf unserem eigenen Pc ausführen zu können.

Ebenso testen viele On-line-Kurse Ihr Wissen anhand von Movies mit Lückentext- und A number of-Selection-Checks. Dies kann dazu führen, dass Lernende glauben, sie hätten den Videoinhalt verstanden. Aber bei einem A number of-Selection-Quiz zur Datenbereinigung in Energy BI eine 100-prozentige Antwort zu erhalten, ist nicht dasselbe wie tatsächlich tun Datenbereinigung in Energy BI, und früher oder später wird dieser Unterschied wahrscheinlich deutlich werden.

Zweitens sind On-line-Kurse zwar tendenziell günstiger als Präsenzkurse, können aber dennoch recht teuer werden. Oft werden sie mit der Stärke des Universitätslogos verkauft, das auf dem Zertifikat steht, das Sie für den Abschluss des Kurses erhalten, was irreführend sein kann. Arbeitgeber interessieren sich nicht für solche Zertifikate. Wenn es um Microsoft Energy BI geht, Die PL-300-Zertifizierung von Microsoft ist die einzige, die wirklich Gewicht hat.

Schließlich bringen On-line-Kurse manchmal auch die gleichen Planungsschwierigkeiten mit sich wie Präsenzkurse, da Sie warten müssen, bis der Kurs zu einem bestimmten Datum beginnt oder zu bestimmten Zeiten on-line sein muss. Das ist sicherlich immer noch einfacher als das Pendeln, kann aber mühsam sein – und frustrierend, wenn Sie Fortschritte machen möchten Jetztaber Ihre Kurssitzung ist noch einen Monat entfernt.

Gesamt

On-line-Kurse können eine gute Possibility für Lernende sein, die sich durch Vorlesungen oft sehr engagiert fühlen oder denen es nicht besonders darum geht, schnellstmöglich oder effizient zu lernen.

2. Auf eigene Faust

Ein anderer Ansatz besteht darin, Energy BI auf eigene Faust zu erlernen, indem Sie im Wesentlichen Ihren eigenen Lehrplan mithilfe der Vielzahl kostenloser Lernmaterialien (Blogbeiträge, YouTube-Movies usw.) erstellen, die im Web verfügbar sind. Oder Sie können versuchen, selbst zu lernen, indem Sie einfach in Energy Bi einsteigen und herumspielen, versuchen, Projekte zu erstellen und nebenbei zu googeln, was Sie lernen müssen.

Vorteile

Dieser Ansatz hat einige offensichtliche Vorteile. Das erste sind die Kosten: Wenn Sie die richtigen Materialien finden und sie in der richtigen Reihenfolge durcharbeiten, können Sie Energy BI am Ende recht effektiv erlernen, ohne einen Cent zu bezahlen.

Dieser Ansatz bindet Sie auch in den Lernprozess ein, indem er Sie zwingt, Ihren eigenen Lehrplan zu erstellen. Und vorausgesetzt, Sie wenden beim Lernen alles in der Software program an, werden Sie dadurch in das praktische Lernen einbezogen, was immer eine gute Sache ist.

Nachteile

Der Nachteil dabei ist jedoch, dass es weitaus weniger effizient sein kann als das Lernen aus den kuratierten Materialien, die in Kursen zu finden sind. Wenn Sie noch kein Energy BI-Experte sind, wird es wahrscheinlich schwierig sein, einen Lehrplan zu erstellen, der alles abdeckt und alles in der richtigen Reihenfolge abdeckt. Aller Wahrscheinlichkeit nach werden Sie feststellen, dass es Lücken in Ihrem Wissen gibt, die Sie noch einmal schließen müssen.

Gesamt

Dieser Ansatz wird im Allgemeinen nicht der schnellste oder einfachste Weg sein, Energy BI zu erlernen, aber er kann eine gute Wahl für Lernende sein, die es sich einfach nicht leisten können, für einen Kurs zu bezahlen, oder für Lernende, die es nicht eilig haben Fügen Sie Energy BI zu Ihren Fähigkeiten hinzu.

4. Interaktive, projektbasierte Plattform

Unsere letzte Possibility zum Erlernen von Energy BI ist die Verwendung einer On-line-Kursplattform nicht videobasiert. Plattformen wie Datenquest Verwenden Sie eine geteilte Bildschirmoberfläche, um Konzepte auf einer Seite des Bildschirms vorzustellen und zu demonstrieren, und integrieren Sie auf der anderen Seite des Bildschirms eine voll funktionsfähige Model von Energy BI. Auf diese Weise können Sie das Gelernte anwenden wie du es lernst – direkt in Ihrem Browser!

Vorteile

Zumindest im Fall von Dataquest werden diese Kurse durch eher offene geführte Projekte unterbrochen, die Sie herausfordern, das Gelernte anzuwenden, um echte Projekte zu erstellen, die letztendlich Teil Ihres Portfolios für Bewerbungen sein können.

Der größte Vorteil dieses Ansatzes ist seine Effizienz. Es ist kein erneutes Ansehen von Movies oder Herumsuchen erforderlich, und die sofortige Anwendung von Konzepten in der Software program beim Erlernen trägt dazu bei, dass sich die Lektionen viel schneller festsetzen, als dies sonst der Fall wäre.

Ebenso zwingen Sie die Projekte dazu, das Gelernte auf eine Weise zusammenzufassen und zu vertiefen, die bei einem A number of-Selection-Quiz einfach nicht möglich ist. Es gibt keinen Ersatz für Studying by Doingund genau das wollen diese Plattformen ausnutzen.

In gewisser Weise ist es ein bisschen das Beste aus beiden Welten: Sie erhalten Kursinhalte, die von Experten kuratiert und arrangiert wurden, sodass Sie keinen eigenen Lehrplan erstellen müssen, aber Sie erhalten auch sofort praktische Erfahrungen mit Energy BI. und erstellen Sie Projekte, die Sie aufpolieren und verwenden können, wenn es an der Zeit ist, sich auf Stellen zu bewerben.

Bei solchen On-line-Lernplattformen können Sie in der Regel auch in Ihrem eigenen Tempo arbeiten. Beispielsweise ist es möglich, Dataquests zu starten und zu beenden Energy Bi-Fertigkeitspfad in einer Woche, wenn Sie Zeit und Engagement haben, oder Sie können es langsam über einen Zeitraum von Monaten durcharbeiten.

Wann Sie lernen und wie lange Ihre Sitzungen dauern, liegt ganz bei Ihnen, was es einfacher macht, diese Artwork des Lernens in jeden Zeitplan zu integrieren.

Nachteile

Der interaktive Ansatz ist natürlich nicht ohne Nachteile. Lernende, die sich mit dem Lesen nicht auskennen, bevorzugen möglicherweise andere Ansätze. Und obwohl Plattformen wie Dataquest tendenziell günstiger sind als andere On-line-Kurse, sind sie im Allgemeinen nicht kostenlos.

Gesamt

Das spüren wir die interaktive, Studying-by-doing-Ansatz dürfte für die meisten Lernenden der beste und effizienteste Weg sein.

Wie lange dauert es, Energy BI zu erlernen?

Wie Sie Energy BI erlernen, hängt natürlich davon ab, wie viel Zeit Sie für den Prozess aufwenden können. Die Grundlagen von Energy BI können in wenigen Stunden erlernt werden, aber die Beherrschung aller Feinheiten kann Jahre dauern, insbesondere wenn Sie die Möglichkeiten zur Integration benutzerdefinierter Python- und R-Skripte voll ausnutzen möchten.

Im Allgemeinen kann ein Lernender, der fünf Stunden professional Woche dem Erlernen von Energy BI auf Dataquest widmen kann, jedoch davon ausgehen, dass er kompetent genug ist, um komplette Finish-to-Finish-Projekte zu erstellen und möglicherweise innerhalb eines Monats mit der Bewerbung für Stellen zu beginnen.

Aber vertrauen Sie uns nicht beim Wort – Melden Sie sich jetzt an und probieren Sie es selbst aus!

Wenn Sie ein angehender Enterprise-Analyst sind, wissen Sie das wahrscheinlich bereits Energy BI-Kenntnisse sind sehr gefragt. Wie können Sie additionally potenziellen Arbeitgebern beweisen, dass Sie tatsächlich über diese Fähigkeiten verfügen? Wie kann man sich bei einer Bewerbung von der Masse abheben? Lohnt sich eine Energy BI-Zertifizierung?

Wenn Sie Ihrem Lebenslauf ein Energy BI-Zertifikat hinzufügen, können Sie nachweisen, dass Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen. Doch was bedeutet ein Zertifikat für einen potenziellen Arbeitgeber? Kann es Ihnen tatsächlich helfen, einen Job zu finden? Additionally…

Das hängt von der Zertifizierung ab.

Was Zertifizierungen bedeuten und was nicht

Wir haben viel darüber geschrieben Zertifizierungen und wie sie oft nicht die Wirkung haben, die Lernende erhoffen. Aber da Sind Einige Instruments, bei denen eine bestimmte Zertifizierung wichtig ist, und Energy BI ist eines davon.

Gehen wir hierzu näher auf die Particulars ein. Aber lassen Sie uns zunächst unterscheiden On-line-Kurszertifizierungen Und branchenweit anerkannte Zertifizierungen.

On-line-Kurszertifizierungen

Es kann schön sein, diese Zertifikate auf LinkedIn zu teilen, aber Sie bedeuten den Arbeitgebern eigentlich nichts. Es gibt einfach zu viele – jede On-line-Lernplattform hat ihre eigene. Arbeitgeber können Ihre Fähigkeiten nicht einfach anhand zufälliger On-line-Kurszertifizierungen überprüfen.

Auf vielen On-line-Plattformen können Sie ganz einfach ein Zertifikat für einen Python-Codierungskurs erhalten, einige davon ohne Code schreiben zu müssen! Fairerweise muss man sagen, dass die Bewertung mit A number of-Alternative- oder Lückentextfragen einfacher zu skalieren ist als die Bewertung des Codes jedes Einzelnen.

Sind Energy BI-Zertifizierungen aus Kursen sinnlos?

Dies bedeutet jedoch nicht, dass nicht alle On-line-Kurse, die Zertifikate anbieten, für Sie von Wert sein können. Aber denken Sie daran, Der wahre Wert liegt in den Fähigkeiten, die Sie erwerbennicht nur das Zertifikat, das Sie am Ende erhalten. Selbst ein Zertifikat einer renommierten Universität wie Harvard oder MIT wird potenziellen Arbeitgebern nicht viel bedeuten.

Zusamenfassend, On-line-Kurse mögen hilfreich sein, aber ihre Zertifikate sind ziemlich nutzlos. Arbeitgeber können sie nicht zur Beurteilung Ihrer Kenntnisse oder Fähigkeiten verwenden und respektieren sie daher nicht.

Branchenweit anerkannte Zertifizierungen

Für bestimmte Werkzeuge, Es gibt branchenweit anerkannte Zertifizierungen, die von Arbeitgebern respektiert werden. Für diese Zertifizierungen müssen Sie in der Regel eine lange, standardisierte Prüfung bestehen nicht erfordern, dass Sie einen bestimmten On-line-Kurs absolvieren. Vielmehr kann sich jeder anmelden, eine Gebühr zahlen, die Prüfung ablegen und sich (bei Bestehen) zertifizieren lassen.

Beispielsweise gibt es eines für Energy BI, das Sie erhalten können. Die Zertifizierung wird von Microsoft, dem Hersteller von Energy BI, ausgestellt. Um es zu verdienen, müssen Sie bestehen ein 90-minütiger Check namens PL-300-Prüfung. Der Die Prüfung zur Microsoft Energy BI-Zertifizierung PL-300 kostet 165 US-Greenback.

Wenn Namenserkennung wichtig ist

Im Gegensatz zu den Zertifizierungen, die mit den meisten On-line-Kursen verbunden sind, Die Energy BI-Zertifizierung von Microsoft wird von Arbeitgebern anerkannt und respektiert weil sie darauf vertrauen, dass die PL-300-Prüfung streng und standardisiert ist und Ihre tatsächliche Kompetenz mit Energy BI genau prüft.

Auch wenn viele On-line-Kurszertifizierungen Ihre Zeit nicht wert sind, Microsofts Energy BI Information Analyst Affiliate-Zertifizierung Ist Dies ist aussagekräftig, weil Arbeitgeber wissen, dass Sie die branchenweit anerkannte PL-300-Prüfung bestanden haben.

Benötigen Sie eine Energy BI-Zertifizierung?

Das tust du nicht brauchen eine Zertifizierung, um einen Job mit Energy BI zu bekommen, aber Eines zu haben, kann definitiv dabei helfen, einige Türen zu öffnen.

Welche Arbeitgeber wirklich Wichtig ist, ob Sie über die nötigen Fähigkeiten für die Arbeit verfügen. Und das können Sie auf vielfältige Weise beweisen. Oftmals a großartiges Portfolio relevanter Geschäftsanalyseprojekte ist der überzeugendste Beweis dafür, dass Sie in der Lage sind, die von einem Arbeitgeber geforderte Arbeit zu leisten.

Viele Unternehmen beurteilen Bewerber jedoch immer noch anhand ihrer Lebensläufe.

Fügen Sie Ihrem Lebenslauf ein Energy BI-Zertifikat hinzu

Eine Möglichkeit, dem entgegenzuwirken, besteht darin, in Ihrem Lebenslauf eine branchenweit anerkannte Zertifizierung wie die Energy BI Information Analyst Affiliate-Zertifizierung von Microsoft vorzuweisen. Die meisten Arbeitgeber im Bereich Unternehmensanalyse sind mit der Zertifizierung vertraut und die Anforderungen der dafür erforderlichen PL-300-Prüfung. Die Möglichkeit, das Energy BI-Zertifikat in Ihren Lebenslauf aufzunehmen, gibt ihnen einen schnellen Beweis dafür, dass Sie wirklich über die Fähigkeiten verfügen, die sie benötigen.

Es gibt natürlich auch andere Möglichkeiten, Arbeitgeber mit einem Lebenslauf zu beeindrucken, und es ist durchaus möglich, einen Job als Enterprise-Analyst mit Energy BI zu bekommen, ohne eine Zertifizierung zu erhalten. Allerdings mit der Zertifizierung Ist Dies ist in diesem Fall hilfreich und daher auf jeden Fall eine Überlegung wert.

Was ist die beste Energy BI-Zertifizierung?

Microsofts Energy BI Information Analyst Affiliate-Zertifizierung ist die beste Energy BI-Zertifizierung für angehende Daten- und Geschäftsanalysten. Im Gegensatz zu Zertifikaten von On-line-Plattformen wie EdX oder Coursera erkennt die Branche diese Energy BI-Zertifizierung als aussagekräftigen Kompetenzindikator an, da sie eine formelle Prüfung (PL-300) erfordert.

Andere On-line-Programme, die Zertifikate anbieten, sind möglicherweise immer noch wertvoll, wenn es um die Lehrinhalte geht, aber was den Markennamen im Lebenslauf betrifft, Die Energy BI-Zertifizierung von Microsoft ist wirklich die einzige, die zählt.

Was deckt die PL-300-Prüfung ab?

Die PL-300-Prüfung von Microsoft ist in verschiedenen Sprachen verfügbar. Entsprechend Der offizielle Studienführer von Microsoft für die PL-300-PrüfungFolgendes wird in der englischsprachigen Model behandelt:

Aufbereitung der Daten (25–30 %)

In diesem Abschnitt testen Sie Ihre Fähigkeit, Daten in Energy BI zu importieren, auszuwerten, zu bereinigen und zu transformieren. Unter anderem müssen Sie in der Lage sein:

1. Holen Sie sich Daten aus Datenquellen
   • Identifizieren Sie eine Datenquelle und stellen Sie eine Verbindung zu ihr her
   • Wählen Sie zwischen DirectQuery, Import und Twin-Modus
2. Bereinigen Sie die Daten
   • Daten auswerten, einschließlich Datenstatistiken und Spalteneigenschaften
   • Beheben Sie Inkonsistenzen, unerwartete oder Nullwerte und Probleme mit der Datenqualität
3. Transformieren und laden Sie die Daten
   • Wählen Sie geeignete Spaltendatentypen aus
   • Abfragen zusammenführen und anhängen
   • Identifizieren und erstellen Sie geeignete Schlüssel für Beziehungen

Modellierung der Daten (25–30 %)

In diesem Abschnitt werden Ihre Kenntnisse darüber getestet, wie Sie mit Datenmodellen arbeiten und diese optimieren. Unter anderem müssen Sie in der Lage sein:

1. Entwerfen und implementieren Sie ein Datenmodell
   • Konfigurieren Sie Tabellen- und Spalteneigenschaften
   • Definieren Sie die Kardinalität und die Kreuzfilterrichtung einer Beziehung
2. Erstellen Sie Modellberechnungen mit DAX
   • Erstellen Sie einzelne Aggregationskennzahlen
   • Identifizieren Sie implizite Maßnahmen und ersetzen Sie sie durch explizite Maßnahmen
   • Erstellen Sie berechnete Tabellen
3. Optimieren Sie die Modellleistung
   • Identifizieren Sie leistungsschwache Kennzahlen, Beziehungen und Visuals mit dem Efficiency Analyzer
   • Verbessern Sie die Leistung, indem Sie optimale Datentypen auswählen

Visualisieren und Analysieren der Daten (25–30 %)

In diesem Abschnitt testen Sie Ihre Fähigkeit, mithilfe Ihres Datenmodells Visualisierungen zu erstellen, um aussagekräftige Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Unter anderem müssen Sie in der Lage sein:

1. Erstellen Sie Berichte
   • Formatieren und konfigurieren Sie Visualisierungen
   • Wenden Sie Slicing und Filterung an
2. Verbessern Sie Berichte hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit und Storytelling
   • Erstellen Sie benutzerdefinierte Tooltips
   • Gruppieren und überlagern Sie visuelle Elemente mithilfe des Auswahlbereichs
   • Entwerfen Sie Berichte für cellular Geräte
3. Identifizieren Sie Muster und Traits
   • Verwenden Sie KI-Visualisierungen
   • Erkennen Sie Ausreißer und Anomalien

Bereitstellung und Wartung von Vermögenswerten (15–20 %)

In diesem Abschnitt testen Sie Ihr Wissen darüber, wie Sie Ihre Energy BI-Berichte in gemeinsam nutzbare Analyseressourcen umwandeln, die Ihr Unternehmen nutzen kann. Unter anderem müssen Sie in der Lage sein:

1. Erstellen und verwalten Sie Arbeitsbereiche und Elemente
   • Konfigurieren und aktualisieren Sie eine Workspace-App
   • Erstellen Sie Dashboards
   • Wenden Sie Vertraulichkeitsbezeichnungen auf Arbeitsbereichsinhalte an
2. Semantische Modelle verwalten
   • Identifizieren Sie, wann ein Gateway erforderlich ist
   • Bieten Sie Zugriff auf semantische Modelle

Insgesamt bewertet die PL-300-Prüfung Ihre Fähigkeit, ein Finish-to-Finish-Datenanalyseprojekt mit Energy BI abzuschließen. Es reicht nicht aus, nur die Grundlagen zu kennen; Microsoft stellt außerdem Folgendes fest:

Kandidaten für diese Prüfung sollten über Kenntnisse im Umgang mit Energy Question und im Schreiben von Ausdrücken mithilfe von Information Evaluation Expressions (DAX) verfügen. Sie wissen, wie man die Datenqualität beurteilt. Darüber hinaus verstehen Sie die Datensicherheit, einschließlich der Sicherheit auf Zeilenebene und der Datensensibilität.

Kurz gesagt: Die PL-300-Prüfung ist eine gründliche Prüfung Ihrer Energy BI-Kenntnisse. Deshalb ist es eine Zertifizierung, die von potenziellen Arbeitgebern tatsächlich respektiert wird.

So bereiten Sie sich auf die PL-300-Prüfung vor

Es gibt viele On-line-Ressourcen, die Ihnen dabei helfen können, sich kostenlos auf die Energy BI-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten. Dabei handelt es sich jedoch in der Regel um videobasierte Vorlesungskurse, die Sie nicht zu praktischen Übungen zwingen Tun Dinge in Energy BI. Sie lernen vielleicht, wie man Fragen beantwortet, aber Sie werden keine nützlichen Erfahrungen sammeln, wenn Sie ein Energy BI-Projekt von Anfang bis Ende abschließen.

Der beste Weg, sich auf die PL-300-Prüfung vorzubereiten, besteht darin, zu lernen und Üben Sie Energy BI-Kenntnisse, indem Sie tatsächlich Energy BI-Projekte durchführen. Auf diese Weise fällt es Ihnen leichter, die Prüfung zu bestehen, und wenn Sie zertifiziert sind, verfügen Sie bereits über ein Projektportfolio, das Ihre Energy BI-Kenntnisse vertieft.

Dataquest ist interaktiv Daten mit Microsoft Energy BI analysieren Ability Path wurde in Zusammenarbeit mit Microsoft entwickelt und soll Ihnen dabei helfen, genau das zu erreichen. Es soll Ihnen zeigen, wie Sie Daten mit Microsoft Energy BI analysieren und visualisieren, indem Sie Energy BI direkt in Ihrem Browser praktisch anwenden.

Einfache Zufallsstichprobe

Ein unkomplizierter Ansatz, bei dem jeder Datenpunkt die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, ausgewählt zu werden. Diese Technik minimiert Verzerrungen und ist geeignet, wenn die Inhabitants homogen ist. Beispielsweise könnte ein Marktforschungsunternehmen einfache Zufallsstichproben verwenden, um Kundenfeedback zu sammeln, indem es Befragte zufällig aus seiner Kundendatenbank auswählt.

Systematische Probenahme

Beinhaltet die Auswahl von Datenpunkten in regelmäßigen Abständen aus einer geordneten Liste oder einem Datensatz. Diese Technik ist effizient und praktisch, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Es wird häufig in Qualitätskontrollprozessen verwendet, bei denen Hersteller jedes $n^{textual content{th}}$ Produkt prüfen, das vom Fließband kommt.

Geschichtete Probenahme

Unterteilt die Bevölkerung auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale wie Alter, Geschlecht oder Einkommensniveau in nicht überlappende Untergruppen (Schichten). Anschließend wird aus jeder Untergruppe eine Zufallsstichprobe entnommen, um sicherzustellen, dass die Stichprobe die Vielfalt der Bevölkerung genau widerspiegelt. Im Bild oben sehen wir Basketballspieler, die für eine repräsentativere Stichprobe nach ihrer Place gruppiert sind. Diese Technik ist bei Meinungsumfragen und Marktforschungsstudien nützlich, bei denen eine geschichtete Stichprobe basierend auf demografischen Merkmalen zuverlässigere Ergebnisse liefern kann.

Cluster-Sampling

Gruppiert die Bevölkerung in Cluster (z. B. Haushalte, Nachbarschaften oder Schulen) und wählt eine Zufallsstichprobe von Clustern aus. Alle Datenpunkte innerhalb der ausgewählten Cluster werden in die Stichprobe einbezogen. Diese Technik ist praktisch, wenn sich die Bevölkerung über ein großes geografisches Gebiet verteilt, beispielsweise bei der Erhebung von Volkszählungsdaten.

Bequeme Probenahme

Beinhaltet die Auswahl von Datenpunkten, die leicht verfügbar oder leicht zugänglich sind. Diese Technik ist zwar praktisch, stellt die Bevölkerung jedoch möglicherweise nicht genau dar. Es kann jedoch für explorative Forschung oder Pilotstudien nützlich sein, wenn die Ressourcen begrenzt sind.

Durch die Auswahl der geeigneten Technik können Forscher sicherstellen, dass ihre Stichprobe repräsentativ und zuverlässig ist und auf ihre Forschungsziele abgestimmt ist. Dadurch können sie aus den Daten valide Schlussfolgerungen und Erkenntnisse ziehen.

Anwendungsfälle für die Datenstichprobe

Die Datenerfassung findet in verschiedenen Bereichen breite Anwendung. Seine Vielseitigkeit macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug zum Extrahieren von Erkenntnissen aus großen, komplexen Datensätzen. Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle:

Maschinelles Lernen und Deep Studying

In der künstlichen Intelligenz ist die Datenerfassung beim Trainieren von Modellen von entscheidender Bedeutung. Durch die Auswahl repräsentativer und unvoreingenommener Stichproben aus den Daten können Forscher sicherstellen, dass ihre Modelle aus einer genauen Teilmenge des Datensatzes lernen. Dies verbessert die Leistung und Genauigkeit des Modells und optimiert außerdem die Trainingszeit.

Zum Beispiel, in einer aktuellen StudieDatenwissenschaftler haben ein Deep-Studying-Modell entwickelt, um die Inspektion von Bremskomponenten zu automatisieren. Durch den Einsatz einer geschichteten Stichprobe enthielt der Datensatz eine ausgewogene Darstellung verschiedener Fehlertypen und unterschiedlicher Bedingungen, wie z. B. Beleuchtung und Materialoberflächen. Sie verwendeten Objekterkennungsalgorithmen, die darauf trainiert wurden, Defekte an Bremsen genau zu identifizieren. Dieser Ansatz erhöhte die Generalisierungsfähigkeit des Modells und erzielte beeindruckende Ergebnisse mit einer Genauigkeitsrate von 95,64 %!

Verbrauchereinblicke und Marktforschung

Unternehmen nutzen Datenstichprobenverfahren, um Einblicke in Verbrauchertrends und -verhalten zu gewinnen und so fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von Sampling durch die LEGO-Gruppe Studie „Prepared for Women“.durchgeführt in Zusammenarbeit mit dem Geena Davis Institute. Durch die Auswahl repräsentativer Stichproben aus bestimmten Gruppen erhielten sie einen umfassenden Überblick darüber, wie sich Geschlechterstereotype auf die Kreativität von Kindern auswirken. Diese strategische Stichprobe lieferte die Daten, die zur Unterstützung ihrer globalen Kampagne benötigt wurden, die darauf abzielte, geschlechtsspezifische Barrieren in Spiel und Kreativität abzubauen.

Wissenschaftliche Forschung und öffentliche Gesundheit

In wissenschaftlichen Studien wird üblicherweise die Datenerhebung durchgeführt. In Städten wie Ottawa, Kanada, ist diese Praxis für die öffentliche Gesundheit von entscheidender Bedeutung, beispielsweise bei der Überwachung der Wasserqualität. Laut der Daten für 2023 aus dem Trinkwassersystem von OntarioOttawa führt detaillierte Probenahmen seiner Wasserquellen durch. Es werden Assessments auf verschiedene Schadstoffe wie E. coli in Rohwasser, behandeltem und verteiltem Wasser durchgeführt. Die Ergebnisse von 2023 zeigten, dass die Wasseraufbereitungsprozesse der Stadt äußerst effektiv sind und das aufbereitete Wasser völlig frei von E. coli ist.

Diese Anwendungsfälle zeigen die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit der Datenerfassung in allen Branchen. Durch den Einsatz geeigneter Stichprobenverfahren können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und Innovationen vorantreiben.

Herausforderungen und Überlegungen

Während die Datenstichprobe einen leistungsstarken Ansatz für die Arbeit mit großen Datensätzen bietet, bringt sie mehrere erhebliche Herausforderungen und ethische Überlegungen mit sich, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen.

Bestimmung der optimalen Stichprobengröße

Eine der größten Herausforderungen bei der Datenerfassung ist die Bestimmung der geeigneten Stichprobengröße. Die Stichprobe muss groß genug sein, um die gesamte Vielfalt des Datensatzes zu erfassen und sicherzustellen, dass die Erkenntnisse zuverlässig und repräsentativ für die gesamte Bevölkerung sind. Eine zu große Stichprobengröße kann jedoch Zeit und Ressourcen verschwenden, ohne dass wesentlich bessere Ergebnisse erzielt werden.

Stellen Sie sich beispielsweise ein Szenario vor, in dem Sie Kundenfeedback für eine große Einzelhandelskette analysieren. Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, übersehen Sie möglicherweise wichtige Developments oder Muster bei bestimmten Bevölkerungsgruppen oder geografischen Regionen. Wenn umgekehrt die Stichprobengröße unnötig groß ist, werden Sie mehr Zeit und Mühe aufwenden als nötig, um zu den gleichen Schlussfolgerungen zu gelangen.

Unvollständige oder verzerrte Daten

Eine weitere kritische Herausforderung bei der Datenerfassung ist das Vorhandensein unvollständiger, inkonsistenter oder verzerrter Daten. Wenn Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) auf begrenzten oder verzerrten Daten trainiert werden, verringert sich ihre Fähigkeit zur Verallgemeinerung und effektiven Leistung in realen Szenarien erheblich.

Voreingenommenheit im Gesundheitswesen

Gesundheitsmodelle, die hauptsächlich auf Daten aus bestimmten demografischen Gruppen trainiert werden, können für Patienten mit einem anderen Hintergrund ungenaue Vorhersagen liefern. Dies liegt daran, dass die Trainingsdaten die Vielfalt und Komplexität der realen Bevölkerung nicht vollständig erfassen.

In einer bahnbrechenden Studie veröffentlicht in WissenschaftForscher fanden heraus, dass ein weit verbreiteter Algorithmus zur Identifizierung der Gesundheitsrisiken von Patienten erhebliche rassistische Vorurteile aufwies. Dieser Algorithmus hat die Gesundheitsversorgung vorhergesagt Kosten statt Krankheit, und der ungleiche Zugang zur Gesundheitsversorgung führte dazu, dass weniger Geld für die Pflege schwarzer Patienten ausgegeben wurde als für weiße Patienten. Obwohl die Gesundheitskosten ein guter Indikator für die Gesundheit zu sein scheinen, Es entstanden große rassistische Vorurteile aufgrund der Wahl dieser fehlerhaften Annahme.

Voreingenommenheit bei der Einstellung

Ein weiteres Beispiel für Probleme bei der Datenstichprobe wird bekanntlich von hervorgehoben Das KI-Rekrutierungstool von Amazondie aufgrund der historischen Einstellungsmuster, die sich in den Schulungsdaten widerspiegeln, eine Voreingenommenheit gegenüber weiblichen Kandidaten aufwies.

Sich weiterentwickelnde Finest Practices

Da sich KI-Systeme und Datenerfassungstechniken weiterentwickeln, ist es wichtig, diese Herausforderungen verantwortungsvoll anzugehen. Dazu gehört die Verfeinerung der Stichprobengrößenberechnungen, das Erkennen und Korrigieren von Datenverzerrungen sowie die Sicherstellung der Datenvollständigkeit. Die Entwicklung bewährter Verfahren für die Datenerfassung und KI-Schulung wird dazu beitragen, das Risiko von Verzerrungen zu verringern und die Equity in Anwendungen wie dem Gesundheitswesen und der Personalbeschaffung zu verbessern. Die Zusammenarbeit zwischen Fachexperten, Datenwissenschaftlern und Ethikern ist unerlässlich, um transparente, rechenschaftspflichtige Systeme aufzubauen, die an ethischen Requirements ausgerichtet sind.

Zukunftsausblick

Als KI und Analytik Da die Datenerfassung weiter voranschreitet, wird sie voraussichtlich eine noch größere Rolle bei der Verbesserung der Unternehmenseffizienz und der Produktivität der Belegschaft spielen. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Developments am Horizont erkunden und was sie für Sie und Ihr Unternehmen bedeuten könnten.

Neue Grenzen bei der Datenerfassung

Hochmoderne Techniken wie Predictive Sampling und Adaptive Sampling erfreuen sich immer größerer Akzeptanz. Was macht diese Ansätze so wirkungsvoll? Sie helfen Unternehmen nicht nur dabei, zukünftige Ergebnisse zu antizipieren, sondern ermöglichen auch schnelle Anpassungen als Reaktion auf sich ändernde Umstände. Nehmen Sie die prädiktive Stichprobenerhebung: Durch den Einsatz von KI und Algorithmen für maschinelles Lernen werden Daten erstellt Modelle zukünftiger Developments basierend auf vergangenen Datenwodurch Entscheidungsträger mit schärferem Weitblick ausgestattet werden.

Die KI-Revolution vorantreiben

Der Aufbau zuverlässiger KI-Systeme erfordert die effiziente Analyse riesiger Datensätze. Hier macht eine vertrauenswürdige Datenerfassung den entscheidenden Unterschied. Da die Stichprobenverfahren immer ausgefeilter werden, beschleunigen sie die Entwicklung von KI, die die Produktivität steigert. Aber anstatt den Arbeitsplatz zu ersetzen, Experten gehen davon aus, dass KI vor allem Rollen verändern und neu definieren wird.

Anpassung an die neue Normalität

Um immer einen Schritt voraus zu sein, müssen Einzelpersonen und Organisationen über diese rasanten Fortschritte bei der Datenerfassung auf dem Laufenden bleiben. Veränderungen anzunehmen bedeutet, zu verstehen, wozu neue Stichprobenmethoden fähig sind, und sich darauf vorzubereiten, welche Auswirkungen sie auf die Geschäftsstrategie und die Artwork der Arbeit haben werden.

Datenerfassung und KI prägen zweifellos die Zukunft der Arbeit. Damit Unternehmen den Übergang reibungslos bewältigen können, müssen sie ihre Ansätze weiterentwickeln und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter auf neue Arbeitsweisen vorbereitet sind, die auf datengesteuerten Erkenntnissen basieren.

Erste Schritte mit der Datenerfassung

Da haben Sie es additionally – einen umfassenden Überblick darüber, warum Datenstichproben wichtig sind und wie sie branchenübergreifend zur Rationalisierung der Datenanalyse eingesetzt werden. Ziemlich cool, oder?

Aber hier ist die Sache: Die Welt der Daten entwickelt sich ständig weiter, und wenn Sie immer einen Schritt voraus sein wollen, ist kontinuierliches Lernen der Schlüssel. Hier sind Sie bei Dataquest genau richtig.

Unsere Kurse zum Thema Datenerfassung sind darauf ausgelegt, Ihre Fähigkeiten zu verbessern und Ihnen die Möglichkeit zu geben, diese Techniken in kürzester Zeit wie ein Profi anzuwenden. Fasziniert? Sie können sich unsere ansehen Kurs „Grundlagen der Statistik“. um mehr über alle in diesem Artikel besprochenen Datenerfassungstechniken und mehr zu erfahren.

Worauf warten Sie noch? Steigen Sie ein, machen Sie sich die Hände schmutzig und beginnen Sie mit der Datenerfassung!