PL-300: Microsoft Power BI 데이터 분석가 시험 준비 안내서

시험 개요

• 인증: Microsoft Power BI 데이터 분석가 준전문가
• 시험 코드: PL-300
• 대상 청중: Power BI를 사용하여 인사이트를 제공하는 데이터 분석가
• 필요 경험: Power Query와 DAX에 숙련된 수준

측정 기술 (2025년 4월 21일 기준)

1. 데이터 준비하기 (25-30%)

데이터 가져오기 또는 연결하기

• 데이터 소스 또는 공유 시맨틱 모델 식별 및 연결하기
• 데이터 소스 설정 변경(자격 증명, 개인정보 보호 수준)
• Direct Query와 Import 중 선택하기
• 매개 변수 생성 및 수정하기

데이터 프로파일링 및 정리하기

• 데이터 평가(통계, 열 속성)
• 일관성 없거나 예상치 못한 값 또는 Null 값 해결하기
• 데이터 품질 문제 해결하기
• 데이터 가져오기 오류 해결하기

데이터 변환 및 로드하기

• 적절한 열 데이터 형식 선택하기
• 열 생성 및 변환하기
• 행 그룹화 및 집계하기
• 데이터 피벗, 피벗 해제, 전치하기
• 반정형 데이터를 테이블로 변환하기
• 팩트 및 차원 테이블 생성하기
• 관계용 키 식별 및 생성하기
• 쿼리의 데이터 로드 구성하기

2. 데이터 모델링하기 (25-30%)

데이터 모델 설계 및 구현하기

• 테이블 및 열 속성 구성하기
• 역할 담당 차원 구현하기
• 관계 기수와 교차 필터 방향 정의하기
• 공통 날짜 테이블 생성하기
• 계산된 열 및 테이블에 대한 사용 사례 식별하기

DAX를 사용하여 모델 계산 만들기

• 단일 집계 메트릭 생성하기
• CALCULATE 함수 사용하기
• 시간 기반 지표 구현하기
• 기본 통계 함수 사용하기
• 반가법 메트릭 생성하기
• 빠른 메트릭을 사용하여 메트릭 생성하기
• 계산된 테이블 또는 열 생성하기
• 계산 그룹 생성하기

모델 성능 최적화하기

• 불필요한 행/열 제거하여 성능 향상하기
• 성능이 저하되는 메트릭, 관계 및 시각적 개체 식별하기
• 성능 분석기와 DAX 쿼리 뷰 사용하기
• 세분화 수준을 낮춰 성능 향상하기

3. 데이터 시각화 및 분석하기 (25-30%)

보고서 만들기

• 적절한 시각적 개체 선택하기
• 시각적 개체 형식 지정 및 구성하기
• 테마 적용 및 사용자 지정하기
• 조건부 서식 적용하기
• 슬라이싱 및 필터링 적용하기
• 보고서 페이지 구성하기
• 페이지 단위 보고서 사용 시기 선택하기

DAX를 사용하여 시각적 계산 만들기

• 시각적 수준 계산 구현하기
• 시각적 계산 함수 사용하기
• 시각적 계산 최적화하기

사용성과 스토리텔링을 위해 보고서 개선하기

• 북마크 구성하기
• 사용자 지정 도구설명 만들기
• 시각적 개체 상호 작용 편집 및 구성하기
• 보고서 탐색 구성하기
• 시각적 개체에 정렬 적용하기
• 동기화된 슬라이서 구성하기
• 선택 창을 사용하여 시각적 개체 그룹화 및 레이어링하기
• 드릴스루 탐색 구성하기
• 내보내기 설정 구성하기
• 모바일 장치용 보고서 설계하기
• 개인화된 시각적 개체 사용 설정하기
• 접근성을 고려하여 설계하기
• 자동 페이지 새로 고침 구성하기

패턴 및 트렌드 식별하기

• Power BI의 분석 기능 사용하기
• 그룹화, 빈 크기 조정 및 클러스터링 사용하기
• AI 시각적 개체 사용하기
• 참조선, 오차 막대 및 예측 사용하기
• 이상치 및 이상값 감지하기

4. Power BI 관리 및 보안하기 (15-20%)

작업 영역 및 자산 생성 및 관리하기

• 작업 영역 생성 및 구성하기
• 작업 영역 앱 구성 및 업데이트하기
• 작업 영역에 항목 게시, 가져오기 또는 업데이트하기
• 대시보드 생성하기
• 배포 방법 선택하기
• 구독 및 데이터 경고 구성하기
• Power BI 콘텐츠 승격 또는 인증하기
• 게이트웨이가 필요한 시기 식별하기
• 시맨틱 모델 예약 새로 고침 구성하기

Power BI 항목 보안 및 거버넌스

• 작업 영역 역할 할당하기
• 항목 수준 액세스 구성하기
• 시맨틱 모델에 대한 액세스 구성하기
• 행 수준 보안 역할 구현하기
• 행 수준 보안 그룹 멤버십 구성하기
• 민감도 레이블 적용하기

주요 Power BI 구성 요소

Power Query

• M 언어: 변환 언어
• 쿼리 편집기: 데이터 변환 인터페이스
• 데이터 소스: 100개 이상의 커넥터
• 적용된 단계: 변환 추적

데이터 모델링

• 스타 스키마: 팩트 및 차원 테이블
• 관계: 일대다, 다대다
• 계층: 드릴다운 기능
• 계산 그룹: 재사용 가능한 계산

DAX(Data Analysis Expressions)

• 계산된 열: 행 컨텍스트
• 메트릭: 동적 계산
• 테이블: 생성된 테이블
• 변수: 가독성 및 성능 향상

시각화

• 표준 시각적 개체: 막대, 선, 파이, 테이블, 행렬
• AI 시각적 개체: 주요 영향 요인, 분해 트리, Q&A
• 사용자 지정 시각적 개체: AppSource 마켓플레이스
• R/Python 시각적 개체: 고급 분석

주요 DAX 함수

집계 함수

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

필터 함수

CALCULATE - 필터 컨텍스트 변경
FILTER - 테이블 필터링
ALL - 모든 필터 제거
ALLEXCEPT - 지정된 항목을 제외한 모든 필터 제거
REMOVEFILTERS - 모든 필터 지우기

시계열 분석

DATEADD, DATESYTD, TOTALYTD
SAMEPERIODLASTYEAR
PARALLELPERIOD
PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER

논리 함수

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

텍스트 함수

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

테이블 함수

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

데이터 연결성

가져오기 모드

• 메모리에 데이터 저장
• 최상의 성능
• 예약 새로 고침
• 크기 제한(1GB/데이터 세트)

Direct Query

• 실시간 데이터
• 로컬 데이터 저장 없음
• 소스에 따라 성능 달라짐
• 제한된 DAX 함수

복합 모델

• Import와 Direct Query 혼합
• 성능을 위한 집계
• 설계의 유연성

라이브 연결

• Analysis Services에 연결
• Power BI 데이터 세트에 연결
• 로컬 모델링 없음

보안 기능

행 수준 보안(RLS)

• 행 수준에서 데이터 필터링
• USERNAME()을 통한 동적 보안
• 정적 역할
• "역할로 보기"로 테스트하기

개체 수준 보안(OLS)

• 테이블 및 열 숨기기
• 민감한 데이터에 대한 액세스 제한
• Premium 용량 필요

작업 영역 역할

• 관리자: 전체 제어
• 구성원: 콘텐츠 편집
• 기여자: 콘텐츠 생성
• 뷰어: 읽기 전용 액세스

성능 최적화

데이터 모델 최적화

• 불필요한 열 제거하기
• 데이터 형식 최적화하기
• 카디널리티 줄이기
• 양방향 필터링 피하기
• 집계 사용하기

DAX 최적화

• 변수 사용하기
• CALCULATE에서 FILTER 피하기
• 반복자 사용 최소화하기
• 계산된 열 사용 자제하기
• DIVIDE 사용 대신 나눗셈 연산자 사용하기

시각적 개체 최적화

• 페이지당 시각적 개체 수 제한하기
• 교차 필터링 줄이기
• 집계 사용하기
• 사용자 지정 시각적 개체 최적화하기
• 보고서 페이지 필터 고려하기

모범 사례

데이터 준비

• 가능하면 소스에서 데이터 정리하기
• 쿼리 폴딩 사용하기
• 변환 문서화하기
• 재사용 가능한 함수 만들기
• 증분 새로 고침 구현하기

데이터 모델링

• 스타 스키마 디자인 따르기
• 날짜 테이블 만들기
• 불필요한 필드 숨기기
• 일관된 명명 사용하기
• 모델 설계 문서화하기

보고서 설계

• 단순하게 유지하기
• 일관된 서식 사용하기
• 대상 청중을 고려하여 설계하기
• 대상 장치에서 테스트하기
• 컨텍스트와 제목 포함하기

거버넌스

• 명명 규칙 구현하기
• 데이터 소스 문서화하기
• 보고서의 버전 관리하기
• 정기적인 보안 검토하기
• 사용 지표 모니터링하기

Power BI 서비스 기능

작업 영역 관리

• 배포용 앱
• 배포 파이프라인
• ETL용 Dataflows
• 공유 데이터 세트
• 계보 보기

공유 및 협업

• 보고서와 대시보드 공유하기
• Teams/SharePoint에 임베드하기
• 이메일 구독
• 댓글 및 주석
• 내보내기 기능

관리

• 관리 포털 설정
• 사용량 지표
• 감사 로그
• 용량 관리
• 테넌트 설정

학습 자료

공식 Microsoft Learn

• PL-300 학습 경로
• Power BI 문서
• Power BI 가이드 학습
• 실습 평가

실습 연습

• Power BI Desktop(무료)
• Power BI 서비스 평가판
• 샘플 데이터 세트
• AdventureWorks 데이터베이스

커뮤니티 자료

• Power BI 커뮤니티 포럼
• Power Query 포럼
• Guy in a Cube YouTube
• SQLBI 기사 및 동영상

시험 정보

• 합격 점수: 700점
• 문항 유형: 선다형, 사례 연구, 끌어다 놓기
• 시험 시간: 100분(모국어가 영어가 아닌 경우 130분)
• 지원 언어: 다국어
• 시험 비용: $165 USD(지역에 따라 다름)

인증 경로

• 선수 과목: 없음, 단 데이터 분석 경험 권장
• 갱신: Microsoft Learn을 통해 매년 필요
• 관련 인증:
  • Power Platform Fundamentals(PL-900)
  • Power Platform Developer(PL-400)
  • Azure Data Engineer(DP-203/DP-600)