Guia Exame PL-300 da Microsoft

A certificação PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst é o padrão ouro para profissionais que procuram validar a sua proficiência na ferramenta de Business Intelligence mais utilizada no mundo. Obter esta credencial Microsoft não só demonstra a sua capacidade de transformar dados em insights estratégicos, mas também o posiciona como um profissional de excelência, apto a fornecer valor de negócio significativo através da análise e visualização de dados.

Este Guia Completo é o seu roadmap essencial para a preparação do exame. Descarregue-o para compreender o perfil de competências exigido, a estrutura do exame e o peso de cada domínio, permitindo-lhe otimizar o seu tempo de estudo e focar-se nas áreas que mais importam para garantir o sucesso na obtenção da sua certificação.

O Guia do Exame PL-300 destina-se a analistas de dados que trabalham em estreita colaboração com stakeholders para identificar requisitos de negócio, e que usam o Power BI para transformar, modelar, visualizar e partilhar ativos de dados. O documento começa por delinear o perfil ideal do candidato, que deve ser proficiente no uso do Power Query e na escrita de expressões DAX (Data Analysis Expressions).

A peça central do guia é a detalhada repartição dos quatro domínios de competência avaliados no exame. Esta estrutura é vital para o planeamento de estudos, pois indica a percentagem de questões dedicadas a cada área. Os domínios de Preparar os dados, Modelar os dados e Visualizar e analisar os dados detêm, cada um, a maior fatia do exame (25 a 30%), sublinhando a importância da proficiência em ETL (Extract, Transform, Load), design de modelos e criação de relatórios interativos. O guia detalha os objetivos específicos dentro de cada domínio, desde a configuração de segurança row-level até à criação de dashboards, fornecendo um roteiro de tópicos a dominar antes do dia do exame.

O exame está dividido nos seguintes domínios de competência e peso percentual:

• Preparar os Dados (25 a 30%):

  • Obter dados de diferentes fontes e configurar credenciais.

  • Limpar, transformar e carregar os dados usando o Power Query.

• Modelar os Dados (25 a 30%):

  • Desenvolver o modelo de dados (otimizar desempenho, criar relacionamentos, configurar tabelas de datas).

  • Criar medidas usando DAX (cálculos e funções).

• Visualizar e Analisar os Dados (25 a 30%):

  • Criar relatórios e dashboards (seleção de visuais, drill-down, relatórios móveis).

  • Identificar padrões e tendências (usar clustering, Visuais de IA, linhas de referência).

• Implantar e Manter Ativos (15 a 20%):

  • Criar e gerir workspaces e ativos (atribuir funções, configurar aplicações).

  • Gerir conjuntos de dados (configurar atualização agendada, segurança row-level, gateways).