O que você aprenderá_

Identifique as necessidades da empresa Frutally
Compreenda a estrutura do modelo já estruturado
Aplique restrições estáticas e dinâmicas
Analise o modelo de dados e seus comportamentos para aplicar restrições de forma eficaz
Construa restrições complexas com as funções DAX
Valide as restrições para garantir o compartilhamento correto dos dados

Público alvo_

Analistas de dados; gerentes de TI que precisam entender como implementar medidas de segurança robustas nos relatórios e painéis do Power BI; profissionais que trabalham com Power BI e desejam aprofundar seus conhecimentos em segurança de dados.

David Neves

Atuo como Head na Escola Dados, onde lidero times multidisciplinares com foco no desenvolvimento de pessoas e na construção de equipes de alto impacto. Com experiência sólida em análise de dados, Python e Power BI, sou movido pela paixão de compartilhar conhecimento, formar talentos e promover inovação nas áreas de tecnologia e educação.

Curso atualizado em 24/02/2025

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Ementa

Entendendo o modelo
- Entendendo as necessidades da Frutally
- Analisando o projeto
Restringindo estaticamente
- Entendendo o contexto
- Gerenciando funções
- Restringindo no serviço
Restringindo dinamicamente
- Restringindo por colaborador
- Acessando o nível gerencial
- Delegando a função gerencial
Avançando nas restrições
- Gerenciando em muitas regiões
- Acessando hierarquias
- Exibindo a hierarquia
Restringindo a nível organizacional
- Aplicando a filtragem
- Exibindo a função
- Validando caminhos
- Finalizando a restrição

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Conheça os planos

Este e mais 5 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Dominando o Power BI

8h
De curso

48
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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