ExcelやPower BIなどで使用されるPower Queryについて、入門的な内容は省略し、高度な機能と深い部分に焦点を当てた解説シリーズ。
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Series 1
Sunday | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday | Saturday |
---|---|---|---|---|---|---|
データ変換テクニック | データ統合テクニック | データ構造の操作 | クエリ最適化とパフォーマンスチューニング | クエリフォールディング | パラメータとカスタム関数を使用した動的クエリ | M言語の技術 |
エラーハンドリングとデバッグ | データプロファイリングと品質チェック | 外部データソースとの連携 | インクリメンタルデータリフレッシュ | データセキュリティとプライバシー設定 | カスタムデータコネクタ | 動的データ変換パターン |
異なるソースからのデータの結合 | テキストと文字列操作の技術 | 日付とタイムゾーンの操作 | 厄介なデータパターンの取り扱い | 異なる変換手法のパフォーマンス比較 | データのパーティショニングと集計 | アンピボットとピボットのシナリオ |
機械学習と認知サービスの活用 | エラーレポートと例外処理 | データフローと自動化の実装 | ケーススタディと実例 | 26 | 27 | 28 |
- データ変換テクニック
- データ統合テクニック
- データ構造の操作
- クエリ最適化とパフォーマンスチューニング
- クエリフォールディング
- パラメータとカスタム関数を使用した動的クエリ
- M言語の技術
- エラーハンドリングとデバッグ
- データプロファイリングと品質チェック
- 外部データソースとの連携
- インクリメンタルデータリフレッシュ
- データセキュリティとプライバシー設定
- カスタムデータコネクタ
- 動的データ変換パターン
- 異なるソースからのデータの結合
- テキストと文字列操作の技術
- 日付とタイムゾーンの操作
- 厄介なデータパターンの取り扱い
- 異なる変換手法のパフォーマンス比較
- データのパーティショニングと集計
- アンピボットとピボットのシナリオ
- 機械学習と認知サービスの活用
- エラーレポートと例外処理
- データフローと自動化の実装
- ケーススタディと実例
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データ変換テクニック | データ統合テクニック | データ構造の操作 | クエリ最適化とパフォーマンスチューニング | クエリフォールディング | パラメータとカスタム関数を使用した動的クエリ | M言語の技術 |
エラーハンドリングとデバッグ | データプロファイリングと品質チェック | 外部データソースとの連携 | インクリメンタルデータリフレッシュ | データセキュリティとプライバシー設定 | カスタムデータコネクタ | 動的データ変換パターン |
異なるソースからのデータの結合 | テキストと文字列操作の技術 | 日付とタイムゾーンの操作 | 厄介なデータパターンの取り扱い | 異なる変換手法のパフォーマンス比較 | データのパーティショニングと集計 | アンピボットとピボットのシナリオ |
機械学習と認知サービスの活用 | エラーレポートと例外処理 | データフローと自動化の実装 | ケーススタディと実例 | 26 | 27 | 28 |
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- クエリ最適化とパフォーマンスチューニング
- クエリフォールディング
- パラメータとカスタム関数を使用した動的クエリ
- M言語の技術
- エラーハンドリングとデバッグ
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- 外部データソースとの連携
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- データセキュリティとプライバシー設定
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- 動的データ変換パターン
- 異なるソースからのデータの結合
- テキストと文字列操作の技術
- 日付とタイムゾーンの操作
- 厄介なデータパターンの取り扱い
- 異なる変換手法のパフォーマンス比較
- データのパーティショニングと集計
- アンピボットとピボットのシナリオ
- 機械学習と認知サービスの活用
- エラーレポートと例外処理
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