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Curso

Dashboards e Power BI:

usando modelos OLAP multidimensionais

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

396

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda o conceito de orçamento e tendência
  • Conheça como se constrói uma tendência
  • Saiba a diferença entre KPI e Indicador
  • Realize a transporsição do valor presente da tendência
  • Saiba como configurar o KPI baseado no dado realizado, orçado e tendência
  • Conheça como visualizar, via MDX, o resultado final do KPI

Público alvo_

O curso está voltado aos profissionais de BI e cientistas de dados.

Victorino Vila

linkedin

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 18/01/2024

Ementa

  1. Preparando o ambiente

    • Fases do projeto de BI
    • Recuperando a base de trabalho
    • Projeto do curso
  2. Acesso e construção de uma visão

    • Conhecendo o Power BI
    • Blocos de construção
    • Conectando a fonte de dados
    • Criando uma visualização simples
    • Formatando o painel
  3. Primeiros dashboards

    • Formatando relatório
    • Gráfico de combinação
    • Segmentação
    • Componente externo
  4. Terminando o dashboard

    • Gauges
    • Medidores de cartão
    • Hierarquias e Drill Down
    • Textos, formas e imagens
  5. Scorecards

    • Construção dos cartões
    • Associando KPIs
    • Construção de filtros
    • Imagem de fundo Scorecard

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Este e mais 3 cursos fazem parte das seguintes formações

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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