PL-300 : Guide d'étude pour l'analyste de données Microsoft Power BI

Présentation de l'examen

• Certification : Analyste de données Microsoft Power BI associé
• Code d'examen : PL-300
• Public cible : Analystes de données offrant des perspectives avec Power BI
• Expérience requise : Maîtrise de Power Query et de DAX

Compétences évaluées (à compter du 21 avril 2025)

1. Préparer les données (25-30 %)

Obtenir ou se connecter aux données

• Identifier et se connecter aux sources de données ou aux modèles sémantiques partagés
• Modifier les paramètres de la source de données (informations d'identification, niveaux de confidentialité)
• Choisir entre DirectQuery et Importation
• Créer et modifier des paramètres

Analyser et nettoyer les données

• Évaluer les données (statistiques, propriétés de colonne)
• Résoudre les incohérences, les valeurs inattendues ou nulles
• Résoudre les problèmes de qualité des données
• Résoudre les erreurs d'importation des données

Transformer et charger les données

• Sélectionner les types de données de colonne appropriés
• Créer et transformer des colonnes
• Grouper et agréger les lignes
• Faire pivoter, dépivotér et transposer les données
• Convertir les données semi-structurées en tableaux
• Créer des tables de faits et de dimensions
• Identifier et créer des clés pour les relations
• Configurer le chargement des données pour les requêtes

2. Modéliser les données (25-30 %)

Concevoir et implémenter un modèle de données

• Configurer les propriétés des tableaux et des colonnes
• Mettre en œuvre des dimensions jouant plusieurs rôles
• Définir la cardinalité des relations et la direction de filtrage croisé
• Créer une table de dates commune
• Identifier les cas d'utilisation pour les colonnes et les tables calculées

Créer des calculs de modèle à l'aide de DAX

• Créer des mesures d'agrégation unique
• Utiliser la fonction CALCULATE
• Mettre en œuvre des mesures d'intelligence temporelle
• Utiliser les fonctions statistiques de base
• Créer des mesures semi-additives
• Créer des mesures à l'aide de mesures rapides
• Créer des tables ou des colonnes calculées
• Créer des groupes de calculs

Optimiser les performances du modèle

• Améliorer les performances en supprimant les lignes/colonnes inutiles
• Identifier les mesures, les relations et les visuels qui ont de mauvaises performances
• Utiliser l'analyseur de performances et la vue de requête DAX
• Améliorer les performances en réduisant le niveau de détail

3. Visualiser et analyser les données (25-30 %)

Créer des rapports

• Sélectionner les visuels appropriés
• Formater et configurer les visuels
• Appliquer et personnaliser des thèmes
• Appliquer et personnaliser la mise en forme conditionnelle
• Appliquer le découpage et le filtrage
• Configurer la page de rapport
• Choisir quand utiliser des rapports paginés

Créer des calculs visuels à l'aide de DAX

• Mettre en œuvre des calculs au niveau visuel
• Utiliser des fonctions de calcul visuel
• Optimiser les calculs visuels

Améliorer les rapports pour une meilleure utilisabilité et création d'histoires

• Configurer les signets
• Créer des info-bulles personnalisées
• Modifier et configurer les interactions visuelles
• Configurer la navigation dans les rapports
• Appliquer le tri aux visuels
• Configurer les sélecteurs synchronisés
• Grouper et superposer les visuels à l'aide du volet de sélection
• Configurer la navigation avec forage
• Configurer les paramètres d'exportation
• Concevoir des rapports pour les appareils mobiles
• Activer les visuels personnalisés
• Concevoir pour l'accessibilité
• Configurer le rafraîchissement automatique des pages

Identifier les modèles et les tendances

• Utiliser la fonctionnalité Analyser dans Power BI
• Utiliser le regroupement, le binning et le clustering
• Utiliser les visuels IA
• Utiliser les lignes de référence, les barres d'erreur et les prévisions
• Détecter les valeurs aberrantes et les anomalies

4. Gérer et sécuriser Power BI (15-20 %)

Créer et gérer des espaces de travail et des ressources

• Créer et configurer des espaces de travail
• Configurer et mettre à jour les applications d'espace de travail
• Publier, importer ou mettre à jour des éléments dans l'espace de travail
• Créer des tableaux de bord
• Choisir les méthodes de distribution
• Configurer les abonnements et les alertes de données
• Promouvoir ou certifier le contenu Power BI
• Identifier quand la passerelle est nécessaire
• Configurer le rafraîchissement planifié du modèle sémantique

Sécuriser et gouverner les éléments Power BI

• Attribuer des rôles d'espace de travail
• Configurer l'accès au niveau des éléments
• Configurer l'accès aux modèles sémantiques
• Mettre en œuvre des rôles de sécurité au niveau des lignes
• Configurer l'appartenance aux groupes de sécurité au niveau des lignes
• Appliquer des étiquettes de confidentialité

Principaux composants de Power BI

Power Query

• Langage M : Langage de transformation
• Éditeur de requêtes : Interface de transformation des données
• Sources de données : Plus de 100 connecteurs
• Étapes appliquées : Suivi des transformations

Modélisation des données

• Schéma en étoile : Tables de faits et de dimensions
• Relations : Un-à-plusieurs, plusieurs-à-plusieurs
• Hiérarchies : Capacités d'exploration
• Groupes de calculs : Calculs réutilisables

DAX (Data Analysis Expressions)

• Colonnes calculées : Contexte de ligne
• Mesures : Calculs dynamiques
• Tables : Tables générées
• Variables : Améliorer la lisibilité et les performances

Visualisations

• Visuels standards : Barres, lignes, secteurs, tableaux, matrices
• Visuels IA : Principaux facteurs d'influence, arbre de décomposition, Q&A
• Visuels personnalisés : Place de marché AppSource
• Visuels R/Python : Analyses avancées

Fonctions DAX importantes

Fonctions d'agrégation

SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, DISTINCTCOUNT
SUMX, AVERAGEX (itérateurs)

Fonctions de filtrage

CALCULATE - Modifier le contexte de filtrage
FILTER - Filtrage de tableau
ALL - Supprimer les filtres
ALLEXCEPT - Supprimer tous les filtres sauf les spécifiés
REMOVEFILTERS - Effacer les filtres

Intelligence temporelle

DATEADD, DATESYTD, TOTALYTD
SAMEPERIODLASTYEAR
PARALLELPERIOD
PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER

Fonctions logiques

IF, SWITCH
AND, OR, NOT
ISBLANK, ISEMPTY
IFERROR

Fonctions de texte

CONCATENATE, CONCATENATEX
FORMAT
LEFT, RIGHT, MID
UPPER, LOWER

Fonctions de tableau

VALUES, DISTINCT
SUMMARIZE, SUMMARIZECOLUMNS
CROSSJOIN, GENERATE
UNION, INTERSECT, EXCEPT

Connectivité des données

Mode Importation

• Données stockées en mémoire
• Meilleures performances
• Rafraîchissement planifié
• Limitations de taille (1 Go/jeu de données)

DirectQuery

• Données en temps réel
• Pas de stockage de données
• Les performances dépendent de la source
• Fonctions DAX limitées

Modèles composites

• Mixte Importation et DirectQuery
• Agrégations pour de meilleures performances
• Flexibilité de conception

Connexion en direct

• Se connecter à Analysis Services
• Se connecter aux jeux de données Power BI
• Pas de modélisation locale

Fonctionnalités de sécurité

Sécurité au niveau des lignes (Row-Level Security - RLS)

• Filtrer les données au niveau des lignes
• Sécurité dynamique avec USERNAME()
• Rôles statiques
• Tester avec "Voir en tant que rôle"

Sécurité au niveau des objets (Object-Level Security - OLS)

• Masquer les tableaux et les colonnes
• Restreindre l'accès aux données sensibles
• Nécessite une capacité Premium

Rôles d'espace de travail

• Administrateur : Contrôle total
• Membre : Modifier le contenu
• Contributeur : Créer du contenu
• Lecteur : Accès en lecture seule

Optimisation des performances

Optimisation du modèle de données

• Supprimer les colonnes inutiles
• Optimiser les types de données
• Réduire la cardinalité
• Éviter le filtrage bi-directionnel
• Utiliser les agrégations

Optimisation DAX

• Utiliser des variables
• Éviter FILTER dans CALCULATE
• Minimiser l'utilisation d'itérateurs
• Éviter les colonnes calculées si possible
• Utiliser DIVIDE au lieu de l'opérateur de division

Optimisation visuelle

• Limiter les visuels par page
• Réduire le filtrage croisé
• Utiliser les agrégations
• Optimiser les visuels personnalisés
• Envisager les filtres de page de rapport

Meilleures pratiques

Préparation des données

• Nettoyer les données à la source si possible
• Utiliser le pliage de requête
• Documenter les transformations
• Créer des fonctions réutilisables
• Mettre en œuvre un rafraîchissement incrémentiel

Modélisation des données

• Suivre la conception en schéma en étoile
• Créer une table de dates
• Masquer les champs inutiles
• Utiliser une nomenclature cohérente
• Documenter la conception du modèle

Conception des rapports

• Garder les choses simples
• Utiliser un formatage cohérent
• Concevoir pour votre public
• Tester sur les appareils cibles
• Inclure le contexte et les titres

Gouvernance

• Mettre en œuvre des conventions de nommage
• Documenter les sources de données
• Contrôle de version des rapports
• Revues de sécurité régulières
• Surveiller les métriques d'utilisation

Fonctionnalités du service Power BI

Gestion des espaces de travail

• Applications pour la distribution
• Pipelines de déploiement
• Dataflows pour l'ETL
• Jeux de données partagés
• Affichage de la généalogie

Partage et collaboration

• Partager des rapports et des tableaux de bord
• Intégrer dans Teams/SharePoint
• Abonnements par e-mail
• Commentaires et annotations
• Capacités d'exportation

Administration

• Paramètres du portail d'administration
• Métriques d'utilisation
• Journaux d'audit
• Gestion de la capacité
• Paramètres locataires

Ressources d'étude

Microsoft Learn officiel

• Parcours d'apprentissage PL-300
• Documentation Power BI
• Apprentissage guidé Power BI
• Évaluations de pratique

Pratique pratique

• Power BI Desktop (gratuit)
• Version d'essai du service Power BI
• Jeux de données d'exemple
• Base de données AdventureWorks

Ressources communautaires

• Forums de la communauté Power BI
• Forums Power Query
• Chaîne YouTube Guy in a Cube
• Articles et vidéos SQLBI

Détails de l'examen

• Note de passage : 700
• Format des questions : Choix multiple, études de cas, glisser-déposer
• Durée de l'examen : 100 minutes (130 minutes pour les non-anglophones)
• Langues disponibles : Plusieurs langues
• Coût de l'examen : 165 $ USD (varie selon la région)

Parcours de certification

• Prérequis : Aucun requis, mais une expérience en analyse de données est recommandée
• Renouvellement : Obligatoire tous les 12 mois par le biais de Microsoft Learn
• Certifications connexes :
  • Power Platform Fundamentals (PL-900)
  • Power Platform Developer (PL-400)
  • Azure Data Engineer (DP-203/DP-600)