試験 PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst の学習ガイド
このドキュメントの目的
この学習ガイドは、この試験で想定される内容を理解するのに役立つもので、試験に出る可能性のあるトピックの概要と、その他のリソースへのリンクが掲載されています。 このドキュメントの情報と資料は、試験の準備を進めるときに学習の焦点を合わせるのに役立ちます。
| 便利なリンク | 説明 |
|---|---|
| 2024 年 4 月 23 日時点の評価されるスキルを確認する | この一覧は、指定された日付以降の評価されるスキルを示しています。 この日付以降に受験する予定であれば、この一覧を確認してください。 |
| 2024 年 4 月 23 日より前の評価されるスキルを確認する | 指定された日付より前に受験する予定であれば、この一覧を確認してください。 |
| ログの変更 | 指定された日付に行われた変更を確認する場合、変更ログに直接進むことができます。 |
| 認定資格の取得方法 | 1 つの試験に合格するだけで取得できる認定資格もありますが、それ以外は、複数の試験に合格する必要があります。 |
| 認定資格の更新 | Microsoft のアソシエイト、エキスパート、専門の認定資格は、毎年有効期限が切れます。 Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格すると、更新できます。 |
| Microsoft Learn プロファイル | 認定プロファイルを Microsoft Learn に接続すると、試験のスケジュール設定と更新、および証明書の共有と印刷を行うことができます。 |
| 試験スコアとスコアレポート | 合格するには、700 以上のスコアが必要です。 |
| 試験サンドボックス | 試験サンドボックスにアクセスして、試験の環境を確認できます。 |
| 便宜を要求する | 支援機器を使用する場合、時間延長が必要な場合、または試験エクスペリエンスのいずれかの部分を変更する必要がある場合は、便宜を図るよう要求できます。 |
| 無料の練習用評価を受ける | 試験対策用の練習問題で実力を試すことができます。 |
試験の更新
試験は、ロールを実行するために必要なスキルを反映するように定期的に更新されます。 試験を受けるタイミングに応じて、2 つのバージョンの評価されるスキルの目標が含まれています。
常に、英語版の試験が最初に更新されます。 一部の試験は他の言語にローカライズされており、英語版が更新されてから約 8 週間後に更新されます。 Microsoft では、前述のようにローカライズ版を更新するためにあらゆる努力を行いますが、場合によっては、予定どおりに試験のローカライズ版が更新されないことがあります。 その他の利用可能な言語は、試験の詳細 Web ページの「試験のスケジュール設定」セクションに表示されます。 試験が希望する言語で実施されていない場合、試験完了までの時間を 30 分延長するように要求できます。
注
評価される各スキルの後に続く箇条書きは、そのスキルをどのようにして評価するかを説明することを目的としています。 関連するトピックが試験に出題される可能性があります。
注
ほとんどの問題は一般提供 (GA) の機能について出題されます。 プレビュー機能が一般的に使用されている場合は、これらの機能に関する問題が試験に含まれることがあります。
2024 年 4 月 23 日時点の評価されるスキル
視聴者プロフィール
この試験の受験者には、利用可能なデータを操作し、特定分野の専門知識を応用して実用的な分析情報を導く能力が求められます。 次のことを行う必要があります。
理解しやすいデータの可視化を利用して、意味のあるビジネス価値を提供します。
他のユーザーがセルフサービスの分析を実行できるようにします。
使用できるようにソリューションを展開して構成します。
Power BI データ アナリストは、ビジネスの利害関係者と密接に連携してビジネス要件を特定します。 エンタープライズ データ アナリストやデータ エンジニアと共同作業して、データの特定と取得を行います。 Power BI を使って、次のことを行います。
データを変換します。
データ モデルを作成する。
データの視覚化
アセットを共有する。
Power Query の使用と Data Analysis Expressions (DAX) を使用した式の作成に習熟している必要があります。 データ品質を評価する方法を知っています。 さらに、行レベルのセキュリティやデータの機密性など、データのセキュリティについて理解しています。
スキルの概要
データの準備 (25 - 30%)
データのモデル化 (25 - 30%)
データの視覚化と分析 (25 - 30%)
項目のデプロイと保守 (15 - 20%)
データの準備 (25 - 30%)
データ ソースからデータを取得する
データ ソースを識別して接続する
資格情報、プライバシー レベル、データ ソースの場所など、データ ソースの設定を変更する
共有セマンティック モデルを選択するか、ローカル データ モデルを作成する
DirectQuery、インポート、またはデュアルのモードからいずれかを選択する
パラメーターの値を変更する
データをクリーンアップする
データ (データの統計情報や列プロパティなど) を評価する
不整合、予期しない値または null 値、データ品質に関する問題を解決する
データ インポートのエラーを解決する
データを変換し、読み込む
列の適切なデータ型を選択する
列を作成および変換する
クエリを変換する
ファクトとディメンションを含むスター スキーマを設計する
参照または重複クエリを使用するケースとその結果の影響を特定する
クエリをマージおよび追加する
リレーションシップの適切なキーを特定して作成する
クエリのデータ読み込みを構成する
データのモデル化 (25 - 30%)
データ モデルを設計して実装する
テーブルと列のプロパティを構成する
多様ディメンションを実装する
リレーションシップのカーディナリティとクロスフィルターの方向を定義する
共通の日付テーブルを作成する
行レベルのセキュリティ ロールを実装する
DAX を使用してモデル計算を作成する
単一の集計メジャーを作成する
CALCULATE を使用してフィルターを操作する
タイム インテリジェンス メジャーを実装する
暗黙のメジャーを特定し、明示的なメジャーに置き換える
基本的な統計関数を使用する
準加法メジャーを作成する
クイック メジャーを使用してメジャーを作成する
計算テーブルを作成する
モデルのパフォーマンスを最適化する
不要な行と列を特定して削除し、パフォーマンスを向上させる
パフォーマンス アナライザーを使用して、パフォーマンスの低いメジャー、リレーションシップ、ビジュアルを特定する
最適なデータ型を選択してパフォーマンスを向上させる
データを集約してパフォーマンスを向上させる
データの視覚化と分析 (25 - 30%)
レポートを作成する
適切な視覚化を特定して実装する
視覚エフェクトを書式設定および構成する
カスタム ビジュアルを使用する
テーマを適用およびカスタマイズする
条件付き書式を構成する
スライスとフィルター処理を適用する
レポート ページを構成する
Excel の分析機能を使用する
ページ分割されたレポートを使用するケースを選択する
使いやすさを向上し、ストーリーテリングに役立つようにレポートを強化する
ブックマークを構成する
カスタム ヒントを作成する
ビジュアル間の相互作用を編集および構成する
レポートのナビゲーションを構成する
並べ替えを適用する
スライサーの同期の構成
[選択] ペインを使用してビジュアルをグループ化およびレイヤー化する
対話型ビジュアルを使用してデータをドリルダウンする
レポート コンテンツのエクスポートを構成し、エクスポートを実行する
モバイル デバイス用のレポートを設計する
レポートでパーソナル設定された視覚化を有効にする
アクセシビリティ対応の Power BI レポートを設計および構成する
パターンと傾向を特定する
Power BI の分析機能を使用する
グループ化、ビン分割、クラスタリングを使用する
Q&A 機能をレポートに組み込む
AI 視覚エフェクトを使用する
参照行、誤差範囲、予測を使用する
外れ値および異常を検出する
共有のスコアカードおよびメトリックを作成する
項目のデプロイと保守 (15 - 20%)
ワークスペースと項目を作成および管理する
ワークスペースを作成および構成する
ワークスペース ロールを割り当てる
ワークスペース アプリを構成および更新する
ワークスペースで項目を公開、インポート、または更新する
ダッシュボードを作成する
配布方法を選択する
ワークスペースのコンテンツに秘密度ラベルを適用する
サブスクリプションとデータ アラートを構成する
Power BI コンテンツの昇格または認定
ファイルのグローバル オプションを管理する
セマンティック モデルを管理する
ゲートウェイが必要な場合を特定する
セマンティック モデルのスケジュールされた更新を構成する
行レベルのセキュリティ グループ メンバーシップを構成する
セマンティック モデルへのアクセスを提供する
ページの自動更新を構成する
学習リソース
試験を受ける前に、トレーニングを行い、実践的な経験を積むことをお勧めします。 自己学習のオプションとクラスルーム トレーニングのほか、ドキュメント、コミュニティ サイト、ビデオへのリンクも提供しています。
| 学習リソース | ラーニングおよびドキュメントへのリンク |
|---|---|
| トレーニングを受けよう | マイペースで進められるラーニング パスとモジュールを選択するか、講師による指導付きコースを受講する |
| ドキュメントの検索 | Power BI のドキュメント Microsoft Power Apps のドキュメント |
| 質問する | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
| コミュニティ サポートを受ける | Power Apps - Power Platform Community Power Query - Power Platform Community Building Power Apps - Power Platform Community |
| Microsoft Learn をフォローする | Microsoft Learn - Microsoft Tech Community |
| ビデオを見つける | 試験準備ゾーン | Microsoft Learn #LessCodeMorePower | Shows 他の Microsoft Learn ショーを参照する |
ログの変更
表を理解するための鍵: トピック グループ (機能グループとも呼ばれます) は太字の書体で、その後に各グループ内の目的が続きます。 表は、この試験で評価されるスキルの 2 つのバージョンを比較したもので、3 番目の列は変更の程度を示しています。
| 2024 年 4 月 23 日より前のスキル領域 | 2024 年 4 月 23 日時点のスキル領域 | [変更点] |
|---|---|---|
| 受講者のプロファイル | 変更なし | |
| データを準備する | データを準備する | 変更なし |
| データ ソースからデータを取得する | データ ソースからデータを取得する | 変更なし |
| データをクリーンアップする | データをクリーンアップする | 変更なし |
| データを変換し、読み込む | データを変換し、読み込む | 変更なし |
| データのモデル化 | データのモデル化 | 変更なし |
| データ モデルを設計して実装する | データ モデルを設計して実装する | 変更なし |
| DAX を使用してモデル計算を作成する | DAX を使用してモデル計算を作成する | 変更なし |
| モデルのパフォーマンスを最適化する | モデルのパフォーマンスを最適化する | 変更なし |
| データの視覚化と分析 | データの視覚化と分析 | 変更なし |
| レポートを作成する | レポートを作成する | 変更なし |
| 使いやすさを向上し、ストーリーテリングに役立つようにレポートを強化する | 使いやすさを向上し、ストーリーテリングに役立つようにレポートを強化する | メジャー |
| パターンと傾向を特定する | パターンと傾向を特定する | 変更なし |
| 項目のデプロイと保守 | 項目のデプロイと保守 | 変更なし |
| ワークスペースと項目を作成および管理する | ワークスペースと項目を作成および管理する | 変更なし |
| セマンティック モデルを管理する | セマンティック モデルを管理する | Minor |
2024 年 4 月 23 日より前の評価されるスキル
視聴者プロフィール
この試験の受験者には、利用可能なデータを操作し、特定分野の専門知識を応用して実用的な分析情報を導く能力が求められます。 次のことを行う必要があります。
理解しやすいデータの可視化を利用して、意味のあるビジネス価値を提供します。
他のユーザーがセルフサービスの分析を実行できるようにします。
使用できるようにソリューションを展開して構成します。
Power BI データ アナリストは、ビジネスの利害関係者と密接に連携してビジネス要件を特定します。 エンタープライズ データ アナリストやデータ エンジニアと共同作業して、データの特定と取得を行います。 Power BI を使って、次のことを行います。
データを変換します。
データ モデルを作成する。
データの視覚化
アセットを共有する。
Power Query の使用と Data Analysis Expressions (DAX) を使用した式の作成に習熟している必要があります。 データ品質を評価する方法を知っています。 さらに、行レベルのセキュリティやデータの機密性など、データのセキュリティについて理解しています。
スキルの概要
データの準備 (25 - 30%)
データのモデル化 (25 - 30%)
データの視覚化と分析 (25 - 30%)
項目のデプロイと保守 (15 - 20%)
データの準備 (25 - 30%)
データ ソースからデータを取得する
データ ソースを識別して接続する
資格情報、プライバシー レベル、データ ソースの場所など、データ ソースの設定を変更する
共有セマンティック モデルを選択するか、ローカル データ モデルを作成する
DirectQuery、インポート、またはデュアルのモードからいずれかを選択する
パラメーターの値を変更する
データをクリーンアップする
データ (データの統計情報や列プロパティなど) を評価する
不整合、予期しない値または null 値、データ品質に関する問題を解決する
データ インポートのエラーを解決する
データを変換し、読み込む
列の適切なデータ型を選択する
列を作成および変換する
クエリを変換する
ファクトとディメンションを含むスター スキーマを設計する
参照または重複クエリを使用するケースとその結果の影響を特定する
クエリをマージおよび追加する
リレーションシップの適切なキーを特定して作成する
クエリのデータ読み込みを構成する
データのモデル化 (25 - 30%)
データ モデルを設計して実装する
テーブルと列のプロパティを構成する
多様ディメンションを実装する
リレーションシップのカーディナリティとクロスフィルターの方向を定義する
共通の日付テーブルを作成する
行レベルのセキュリティ ロールを実装する
DAX を使用してモデル計算を作成する
単一の集計メジャーを作成する
CALCULATE を使用してフィルターを操作する
タイム インテリジェンス メジャーを実装する
暗黙のメジャーを特定し、明示的なメジャーに置き換える
基本的な統計関数を使用する
準加法メジャーを作成する
クイック メジャーを使用してメジャーを作成する
計算テーブルを作成する
モデルのパフォーマンスを最適化する
不要な行と列を特定して削除し、パフォーマンスを向上させる
パフォーマンス アナライザーを使用して、パフォーマンスの低いメジャー、リレーションシップ、ビジュアルを特定する
最適なデータ型を選択してパフォーマンスを向上させる
データを集約してパフォーマンスを向上させる
データの視覚化と分析 (25 - 30%)
レポートを作成する
適切な視覚化を特定して実装する
視覚エフェクトを書式設定および構成する
カスタム ビジュアルを使用する
テーマを適用およびカスタマイズする
条件付き書式を構成する
スライスとフィルター処理を適用する
レポート ページを構成する
Excel の分析機能を使用する
ページ分割されたレポートを使用するケースを選択する
使いやすさを向上し、ストーリーテリングに役立つようにレポートを強化する
ブックマークを構成する
カスタム ヒントを作成する
ビジュアル間の相互作用を編集および構成する
レポートのナビゲーションを構成する
並べ替えを適用する
スライサーの同期の構成
[選択] ペインを使用してビジュアルをグループ化およびレイヤー化する
対話型ビジュアルを使用してデータをドリルダウンする
レポート コンテンツのエクスポートを構成し、エクスポートを実行する
モバイル デバイス用のレポートを設計する
パターンと傾向を特定する
Power BI の分析機能を使用する
グループ化、ビン分割、クラスタリングを使用する
Q&A 機能をレポートに組み込む
AI 視覚エフェクトを使用する
参照行、誤差範囲、予測を使用する
外れ値および異常を検出する
共有のスコアカードおよびメトリックを作成する
項目のデプロイと保守 (15 - 20%)
ワークスペースと項目を作成および管理する
ワークスペースを作成および構成する
ワークスペース ロールを割り当てる
ワークスペース アプリを構成および更新する
ワークスペースで項目を公開、インポート、または更新する
ダッシュボードを作成する
配布方法を選択する
ワークスペースのコンテンツに秘密度ラベルを適用する
サブスクリプションとデータ アラートを構成する
Power BI コンテンツの昇格または認定
ファイルのグローバル オプションを管理する
セマンティック モデルを管理する
ゲートウェイが必要な場合を特定する
セマンティック モデルのスケジュールされた更新を構成する
行レベルのセキュリティ グループ メンバーシップを構成する
セマンティック モデルへのアクセスを提供する