PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst Exam Practice Test / PL300-Microsoft Power BI 資料分析師

Exam preparation and practice test for PL300: PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst. Learners can take online mock test or get quick answer recap.

As a candidate for this exam, you should deliver actionable insights by working with available data and applying domain expertise. You should:

• Provide meaningful business value through easy-to-comprehend data visualizations.
• Enable others to perform self-service analytics.
• Deploy and configure solutions for consumption.

As a Power BI data analyst, you work closely with business stakeholders to identify business requirements. You collaborate with enterprise data analysts and data engineers to identify and acquire data. You use Power BI to:

• Transform the data.
• Create data models.
• Visualize data.
• Share assets.

You should be proficient at using Power Query and writing expressions by using Data Analysis Expressions (DAX). You know how to assess data quality. Plus, you understand data security, including row-level security and data sensitivity.

This exam practice test includes 6 quizzes(more quizzes will be added), for single choice/multiple choice/image answer.

• Describe Artificial Intelligence workloads and considerations (20–25%)
• Describe fundamental principles of machine learning on Azure (25–30%)
• Describe features of computer vision workloads on Azure (15–20%)
• Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure (25–30%)

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身為此測驗的應試者，您應能利用可用的資料並運用領域專業知識，提供可付諸行動的見解。 您應該：

• 透過容易理解的資料視覺效果，提供有意義的商業價值。
• 讓其他人執行自助式分析。
• 部署及設定取用解決方案。

身為 Power BI 資料分析師，您會與商務利害關係人密切合作，以識別商務需求。 您會與企業資料分析師和資料工程師合作，以識別及取得資料。 使用 Power BI 可以：

• 轉換資料。
• 建立資料模型。
• 視覺化資料。
• 共用資產。

您應熟練使用 Power Query，以及使用 Data Analysis Expressions (DAX) 撰寫運算式。 您知道如何評估資料品質。 此外，您了解資料安全性，包括資料列層級安全性和資料敏感度。

PL-300: Microsoft Azure AI Fundamentals Exam Practice Test / PL300-Microsoft Power BI 資料分析師認證題目練習，可線上模擬練習或直接快速解答。

共 6 個測驗題庫(將會持續補充)，單選/複選/圖示解答題，包括以下分類題目

• 準備資料 (25–30%)
• 建立資料模型 (25–30%)
• 視覺化和分析資料 (25–30%)
• 部署和維護資產 (15–20%)

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