1データの準備

• 1.1データの取得と接続

  データソースや共有セマンティックモデルへの接続、ストレージモード（Import / DirectQuery / DirectLake）の選択、資格情報/プライバシーレベル、パラメーターの使い方を理解します。

• 1.2データのプロファイルとクレンジング

  データプロファイル（列の品質・分布・統計）でデータを評価し、不整合・null・エラー値・インポートエラーを Power Query で解決する方法を理解します。

• 1.3データの変換と読み込み

  列の型/作成、グループ化と集計、ピボット/ピボット解除、ファクト/ディメンションの作成、参照 vs 複製、マージ vs 追加、リレーションシップキー、クエリの読み込み構成を理解します。