20768 Разработка модели данных SQL

Количество часов
24 ак. ч
Продолжительность
3 занятий
Стоимость курса
750 BYN

Данный курс акцентирует внимание на реализации многомерных баз данных с использованием SQL Server Analysis Services (SSAS), а также создания табличных семантических моделей данных для анализа с использованием службы SSAS.

Аудитория:
Основная аудитория данного курса являются специалисты баз данных, которые выполняют роль BI разработчика для создания корпоративных решений BI. Основной обязанности которых будут включать:
  • Реализация многомерных баз данных с помощью служб аналитики SQL Server
  • Создание табличной семантической модели данных для анализа с помощью служб аналитики SQL Server
Также этот курс будет полезен специалистам, работающим с информацией и бизнес-аналитикам.

По окончании курса вы сможете:
  • Описать компоненты, архитектуру и суть решения BI
  • Создать многомерную базу данных служб аналитики
  • Использовать измерения в Кубе
  • Использовать меры и группы мер в Кубе
  • Понимать синтаксис многомерных выражений MDX
  • Настраивать кубы
  • Реализовывать работу с табличной базой данных
  • Использовать DAX для запроса табличной модели
  • Использовать интеллектуальный анализ данных для прогнозирования

Необходимая подготовка:
Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
  • Базовые знания об основной функциональности операционной системы Microsoft Windows
  • Знание языка Transact-SQL
  • Знания в области основ реляционных баз данных

Преподаватель курса:

1504_oooo.plus.png
Михаил Пилинога – Microsoft Certified Trainer, более 20 лет практического опыта.

Навыки и опыт:

  • Доскональное знание систем на основе Windows–технологий, включая как серверные операционные системы Windows NT 4.0, Windows 2000, 2003, 2008, 2012, 2016, так и клиентские — Windows 2000, Windows XP, Windows 7, Windows 8, Windows 10
  • Глубокое знание серверов Microsoft Exchange Server (5.5, 2000, 2003, 2007, 2010, 2013, 2016)
  • Знание и опыт работы с Microsoft SQL Server (2008, 2014, 2016)
  • Опыт внедрения решения инфраструктуры в Microsoft Azure, мониторинга облачных и гибридных решений и поддержки управления жизненным циклом приложений
  • Настройка, конфигурирование, администрирование и эксплуатация локальных сетей, коммутаторов 3Com, маршрутизаторов Cisco, точек беспроводного доступа D-Link
  • Опыт работы со службой каталогов Active Directory
  • Знание аппаратной части PC, опыт подготовки технических спецификаций серверного, компьютерного, сетевого и периферийного оборудования; практический опыт работы с серверами IBM и Fujitsu-Siemens
  • Опыт руководства группой администраторов, некоторый опыт работы в подразделении безопасности (информационная защита)
  • Наличие опыта работы с программой шифрования PGP и системами распределения открытых ключей PKI (на базе Windows Server 2003 и Windows Server 2008), знание теории криптографии
  • Некоторый опыт программирования на C++, C#, ассемблере для х86 процессоров, ASP.NET, PowerShell

По окончании курса вы получите:

  • Сертификат Microsoft о прохождении курсов.

Программа курса:

Модуль 1: Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных
В этом модуле приведены основные понятия бизнес-аналитики и перечислены основные продукты Microsoft для бизнес-аналитики.
  • Введение в бизнес-аналитику
  • Платформа бизнес-аналитики Microsoft
Лабораторная работа: Изучение хранилища данных
  • Изучение хранилища данных
  • Изучение модели данных
Модуль 2: Создание многомерных баз данных
В этом модуле описывается создание многомерных баз данных с использованием служб SQL Server Analysis Services.
  • Введение в многомерный анализ
  • Создание источников данных и представлений источников данных
  • Создание куба
  • Обзор безопасности куба
  • Настройка SSAS
  • Мониторинг SSAS
Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных
  • Создание источника данных
  • Создание и изменение представления источника данных
  • Создание и изменение куба
Модуль 3: Работа с кубами и измерениями
В этом модуле описывается, как реализовать измерения в кубе.
  • Настройка измерений
  • Определение иерархии атрибутов
  • Сортировка и группировка атрибутов
  • Медленно меняющиеся измерения
Лабораторная работа: Работа с кубами и измерениями
  • Настройка измерений
  • Определение отношений и иерархий
  • Сортировка и группировка атрибутов измерения
Модуль 4: Работа с мерами и группами мер
В этом модуле описывается, как реализовать меры и группы мер в кубе.
  • Работа с мерами
  • Работа с группами мер
Лабораторная работа: Конфигурирование мер и групп мер
  • Настройка мер
  • Определение использования измерений и отношений
  • Настройка хранилища групп мер
Модуль 5: Введение в MDX
Этот модуль описывает синтаксис MDX и использование многомерных выражений MDX.
  • Основы MDX
  • Добавление вычислений в кубе
  • Использование многомерных выражений для запроса к кубу
Лабораторная работа: Использование MDX
  • Запрос куба с использованием MDX
  • Создание вычисляемого элемента
Модуль 6: Настройка функциональности куба
В этом модуле описывается, как настроить куб.
  • Введение в бизнес-аналитику
  • Реализация ключевых показателей производительности (KPI)
  • Реализация действий
  • Реализация перспектив
  • Реализация переводов
Лабораторная работа: Настройка куба
  • Внедрение KPI
  • Реализация действия
  • Реализация перспектив
  • Внедрение перевода
Модуль 7: Реализация табличной модели данных с Analysis Services
В этом модуле описывается, как реализовать табличную модель данных в Power Pivot.
  • Введение в табличные модели данных Analysis Services
  • Создание табличной модели данных
  • Использование табличной модели данных с Analysis Services в организации
Лабораторная работа: Работа с табличной моделью данных в Analysis Services
  • Создание табличной модели данных служб Analysis Services
  • Настройка отношений и атрибутов
  • Настройка модели данных для бизнес-решений.
Модуль 8: Введение в выражения анализа данных (DAX)
В этом модуле описывается, как использовать DAX для создания измерений и вычисленных столбцов в табличной модели данных.
  • Основы DAX - Data Analysis Expression
  • Использование DAX для создания вычисляемых столбцов и мер в табличной модели данных
Лабораторная работа: Создание вычисляемых столбцов и мер с помощью DAX
  • Создание расчетных столбцов
  • Создание мер
  • Создание KPI
  • Создание иерархии родитель - потомок
Модуль 9: Выполнение прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных
В этом модуле описывается использование интеллектуального анализа данных для прогнозирования.
  • Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining)
  • Создание пользовательского решения по интеллектуальному анализу данных
  • Проверка модели интеллектуального анализа данных
  • Подключение и использование данных модели интеллектуального анализа данных
  • Использование надстроек Data Mining в Excel
Лабораторная работа: Выполнение прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных
  • Создание структуры и модели интеллектуального анализа данных
  • Изучение моделей интеллектуального анализа данных
  • Проверка моделей интеллектуального анализа данных
  • Потребление модели интеллектуального анализа данных
  • Использование надстройки Excel Data Mining

Получить дополнительную информацию: 
+375 29 690 40 33NHureshydze@iba.by


Заказать курс
Подождите немного, идет отправка ...