1500 Questions | Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

معتمد من Microsoft: مساعد محلل بيانات Power BI PL-300 | 1500 سؤال تدريبي كامل يتطلب الحصول على دور كمحلل بيانات إثبات قدرتك على تحويل البيانات الأولية إلى ذكاء أعمال قابل للتنفيذ. تعد شهادة Microsoft PL-300 هي المعيار الذهبي للتحقق من صحة هذه المهارات، ولكن اجتياز الاختبار يتطلب أكثر من مجرد معرفة مكان الأزرار في Power BI Desktop - فأنت بحاجة إلى فهم كيفية تطبيق مبادئ نمذجة البيانات، وDAX، والأمان، والتصور على سيناريوهات الأعمال المعقدة. لقد صممت مجموعة اختبارات التدريب الشامل هذه لسد الفجوة بين البرامج التعليمية الأساسية والاختبار الفعلي. مع 1500 سؤال فريد وعالي الإنتاجية، توفر هذه الدورة التدريب الصارم اللازم لبناء الثقة وتحديد الفجوات المعرفية واجتياز اختبار PL-300 في محاولتك الأولى. يتضمن كل سؤال تحليلاً دقيقًا لسبب كون الخيار الصحيح صحيحًا ولماذا تكون عوامل التشتيت خاطئة، مما يحول كل خطأ إلى فرصة للتعلم. تغطية تفصيلية لمجال الاختبار يعكس بنك الأسئلة التدريبي هذا هيكل اختبار Microsoft الرسمي، مما يضمن قضاء وقتك في دراسة ما تم اختباره بالضبط:

• التحضير لتطبيق Power BI (30%): إتقان استيعاب البيانات وتنظيفها وتحويلها وتحميلها. تتضمن المواضيع Power Query، والتعليمة البرمجية M، والتعامل مع القيم الخالية، وحل تعارضات أنواع البيانات، وإعداد البيانات من مصادر متنوعة للاستيراد الفعال.
• إنشاء التقارير وتصور البيانات (20%): تصميم تقارير عالية التأثير وواضحة وقابلة للتنفيذ. تتضمن المواضيع اختيار العناصر المرئية الأصلية المناسبة، وتكوين خصائص التنسيق، وتطبيق التنسيق الشرطي، واستخدام العناصر المرئية لإظهار الرؤى المخفية.
• تحديد حلول الأعمال وتمكينها (20%): تصميم نماذج بيانات قوية تدعم تحليلات الأعمال العميقة. تتضمن المواضيع المخططات النجمية، وإدارة العلاقات (الأصل واتجاه التصفية المتبادلة)، وكتابة تعبيرات DAX المعقدة (القياسات والأعمدة المحسوبة والجداول)، وتكوين الأمان على مستوى الصف (RLS).
• تطوير تصور البيانات (30%): التوزيع على مستوى المؤسسة وإدارة مساحة العمل. تتضمن المواضيع إنشاء تخطيطات تقارير متعددة الصفحات، وتصميم لوحات معلومات مُحسّنة للأداء، وإدارة مساحات العمل، وتكوين التطبيقات، وجدولة تحديثات النماذج الدلالية داخل خدمة Power BI.

معاينة نماذج أسئلة التدريب لتعطيك فكرة عن عمق وجودة الشروحات المقدمة في هذه الدورة التدريبية، فيما يلي ثلاثة نماذج أسئلة من بنك الأسئلة. السؤال 1: سيناريو نمذجة البيانات وتحسينها: أنت تقوم بتصميم Power BI النموذج الدلالي لشركة البيع بالتجزئة. يحتوي النموذج على جدول حقائق مبيعات كبير (FactSales) وجدول أبعاد المنتج (DimProduct). لاحظت أن الاستعلامات التي يتم تشغيلها مقابل التقرير بطيئة لأنه تم تكوين العلاقة كعلاقة متعدد إلى متعدد باستخدام جدول جسر، على الرغم من أن كل SKU منتج في DimProduct فريد من نوعه. كيف يجب تحسين هذه العلاقة لتحسين أداء الاستعلام؟

• أ) احتفظ بالعلاقة متعدد إلى متعدد ولكن قم بتغيير اتجاه عامل التصفية التبادلي إلى "كلاهما".
• ب) قم بتحويل العلاقة إلى علاقة رأس بأطراف من DimProduct إلى FactSales مع اتجاه عامل تصفية مشترك واحد.
• ج) قم بتسوية النموذج عن طريق دمج أعمدة DimProduct مباشرة في جدول FactSales باستخدام Power الاستعلام.
• د) قم بتغيير أصل العلاقة إلى واحد لواحد وقم بتمكين الأمان على مستوى الصف في كلا الجدولين.
• هـ) أنشئ عمودًا محسوبًا في FactSales باستخدام الدالة RELATED واحذف العلاقة بالكامل.
• و) قم بتحويل كلا الجدولين إلى جداول محسوبة باستخدام DAX وقم بإنشاء علاقة ثنائية الاتجاه متعدد إلى واحد.

تقسيم الإجابة:

• الإجابة الصحيحة: ب
• الشرح:
  • لماذا يكون B صحيحًا: نظرًا لأن وحدات SKU للمنتج في DimProduct فريدة من نوعها، فإن التكوين المثالي والأكثر أداءً هو العلاقة الكلاسيكية بين مخطط النجمة واحد ومتعدد. يؤدي تعيين اتجاه عامل التصفية المتقاطع إلى "فردي" (من الجانب الواحد إلى الجانب المتعدد) إلى ضمان تدفق عوامل التصفية بكفاءة من جدول الأبعاد إلى جدول الحقائق دون إنشاء حمل أداء أو مسارات تصفية غامضة.
  • لماذا يعتبر A غير صحيح: يؤدي الاحتفاظ بعلاقة متعدد إلى متعدد عندما لا تكون مطلوبة من الناحية الهيكلية إلى فرض عقوبات هائلة على الأداء. يؤدي تعيين اتجاه عامل التصفية المتقاطع إلى "كلاهما" إلى انخفاض الأداء ويمكن أن يتسبب في عد مزدوج غير متوقع للبيانات.
  • لماذا C غير صحيحة: على الرغم من أن التسوية يمكن أن تساعد أحيانًا في سيناريوهات NoSQL محددة، فإن دمج بُعد كبير في جدول حقائق ضخم يزيد بشكل كبير من أثر ذاكرة النموذج ويبطل فوائد الضغط العمودي VertiPaq في Power BI.
  • لماذا D غير صحيح: العلاقة بطبيعتها "واحد لأكثر" حيث يمكن بيع منتج واحد عدة مرات في جدول المبيعات. سيؤدي فرض تكوين واحد لواحد إلى حدوث أخطاء في تحميل البيانات أو عوامل تصفية معطلة.
  • لماذا يعتبر E غير صحيح: يتم تقييم الأعمدة المحسوبة أثناء تحديث البيانات وتخزينها في الذاكرة. يؤدي استخدام RELATED لتكرار الأعمدة في جدول حقائق كبير إلى إهدار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وإزالة فوائد الأداء للمخطط النجمي المبني على العلاقات.
  • لماذا يعتبر F غير صحيح: يؤدي إعادة إنشاء الجداول الفعلية باستخدام DAX إلى إنشاء نسخ متكررة من البيانات في الذاكرة، مما يؤدي إلى تفاقم مشكلات الأداء بدلاً من حلها.

السؤال 2: سيناريو تعبيرات DAX المتقدمة: يرغب أحد أصحاب المصلحة في الأعمال في رؤية مقياس يحسب التراكمي، إجمالي المبيعات منذ بداية العام حتى تاريخه (YTD)، ولكن السنة المالية للمؤسسة تبدأ في الأول من يوليو بدلاً من الأول من يناير. أي تعبير DAX يلبي هذا المتطلب بشكل صحيح؟

• A) CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), TOTALYTD(Calendar[Date]))
• B) TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), Calendar[Date], "06-30")
• C) TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), Calendar[Date], "07-01")
• D) CALCULATE(SUM(المبيعات[الكمية])، USERELATIONSHIP(Calendar[Date]، المبيعات[OrderDate]))
• E) SUMX(DATESYTD(Calendar[Date])، المبيعات[Amount])
• F) CALCULATE(SUM(المبيعات[المبلغ])، ALLYEAR(Calendar[Date]))

تقسيم الإجابة:

• الإجابة الصحيحة: B
• شرح:
  • لماذا تكون B صحيحة: تقبل الدالة TOTALYTD وسيطة ثالثة اختيارية لـ YearEndDate. لتحديد سنة مالية تبدأ في الأول من يوليو، يجب تعيين تاريخ نهاية السنة إلى 30 يونيو، والذي يتم تنسيقه كـ "06-30".
  • لماذا A غير صحيح: يستخدم هذا التعبير TOTALYTD بشكل غير صحيح داخل وسيطة عامل التصفية CALCULATE دون تمرير عمود تاريخ مناسب كمرشح أساسي، ويفترض أن سنة تقويمية افتراضية تنتهي في 31 ديسمبر.
  • لماذا C غير صحيح: تعيين الوسيطة الثالثة على "07-01" يخبر Power BI أن السنة تنتهي في الأول من يوليو، مما يعني أن السنة المالية ستبدأ في الثاني من يوليو، وهو ما ينتهك المتطلب.
  • لماذا D غير صحيح: تقوم USERELATIONSHIP بتنشيط علاقة غير نشطة بين جدولين؛ ليس لديها القدرة الأصلية على التعامل مع تحليل المعلومات الزمنية أو حسابات السنة المالية حتى تاريخه.
  • لماذا E غير صحيحة: على الرغم من أنه يمكن دمج DATESYTD في عملية حسابية، فإن SUMX المستخدمة بهذه الطريقة تفتقر إلى انتقال عامل التصفية السياقي المطلوب لحساب الإجمالي التراكمي بشكل صحيح مع مرور الوقت، ويتم تعيينها افتراضيًا على نهاية العام 31 ديسمبر.
  • لماذا F غير صحيحة: ALLYEAR ليست دالة ذكاء وقت DAX صالحة للحساب. مقاييس العام حتى تاريخه.

السؤال 3: سيناريو خدمة Power BI وأمانها: لقد قمت بنشر تقرير إلى مساحة عمل Power BI Service. يتعين عليك التأكد من أن المديرين الإقليميين الأوروبيين يمكنهم فقط عرض البيانات المقابلة للمبيعات الأوروبية، في حين أن المديرين الإقليميين في الولايات المتحدة يمكنهم فقط رؤية بيانات المبيعات الأمريكية. لقد قمت بالفعل بتكوين أدوار الأمان الديناميكي على مستوى الصف (RLS) في Power BI Desktop باستخدام وظيفة USERNAME(). ما الذي يجب عليك فعله بعد ذلك في خدمة Power BI لفرض هذا الأمان؟

• أ) شارك التقرير مباشرةً من "مساحة العمل" الشخصية الخاصة بك باستخدام رابط إذن "العارض".
• ب) انتقل إلى إعدادات مجموعة البيانات، وحدد "الأمان"، وأضف مجموعات Azure Active Directory (AAD) أو رسائل البريد الإلكتروني الفردية المعنية إلى الأدوار التي تم تكوينها.
• ج) قم بتحرير التقرير في المستعرض وإضافة عامل تصفية على مستوى الصفحة يقوم بالتصفية حسب المنطقة بناءً على المستخدم. تم تسجيل الدخول.
• د) قم بتكوين تحديث مجدول وقم بتعيين المستخدمين إلى بيانات اعتماد مصدر البيانات في بوابة البيانات المحلية.
• هـ) أضف المديرين إلى مساحة العمل كـ "مساهمين" حتى يتمكنوا من الوصول إلى مجموعة البيانات الأساسية.
• و) انشر التقرير كتطبيق قالب عام وقم بتوزيع عنوان URL الفريد على كل مجموعة مدير.

تقسيم الإجابة:

• صحيح الإجابة: ب
• الشرح:
  • لماذا يعتبر B صحيحًا: تحديد أدوار RLS في Power BI Desktop هو الخطوة الأولى فقط. لفرض الأمان في الإنتاج، يجب عليك تعيين المستخدمين أو مجموعات الأمان لتلك الأدوار ضمن خدمة Power BI ضمن إعدادات أمان النموذج الدلالي.
  • لماذا A غير صحيح: يمنع النشر إلى "مساحة العمل الخاصة بي" توسيع نطاق النشر في المؤسسة، ولا تؤدي مشاركة رابط مباشر بدون تعيينات الأدوار إلى تنشيط قواعد DAX RLS أو ربطها.
  • لماذا C غير صحيحة: يمكن للمستخدمين الأذكياء تجاوز عوامل التصفية على مستوى الصفحة بسهولة باستخدام "التحليل في Excel" الميزة أو عن طريق تعديل الخصائص المرئية. لا توفر عوامل التصفية أمانًا فعليًا لصف البيانات.
  • لماذا D غير صحيح: تحدد بيانات اعتماد البوابة كيفية اتصال Power BI بمصدر البيانات الأصلي أثناء التحديث؛ ولا يتحكمون في أمان الاستهلاك على مستوى المستخدم للتقرير المنشور.
  • لماذا E غير صحيح: إذا تمت إضافة مستخدمين إلى مساحة عمل كـ "مساهمين" أو "أعضاء" أو "مسؤولين"، فإنهم يتجاوزون RLS بالكامل. يتم فرض RLS فقط على المستخدمين الذين لديهم دور "العارض" أو أولئك الذين يستهلكون البيانات من خلال توزيع التطبيق.
  • لماذا يعتبر F غير صحيح: تطبيقات القالب مخصصة لتوزيع البرامج التجارية خارج المؤسسة ولا تحل تعيين الأمان الديناميكي الداخلي المستند إلى الهوية على مستوى الصف.

مرحبًا بك في أكاديمية اختبارات التدريب على الامتحانات النموذجية لمساعدتك في الاستعداد للحصول على شهادة Microsoft المعتمدة: Power BI Data Analyst Associate PL-300 الشهادة.

• يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
• هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
• يمكنك الحصول على دعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة
• يحتوي كل سؤال على شرح مفصل
• متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy

آمل أن تكون مقتنعًا الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)