Проектирование самообслуживающейся бизнес аналитики и решений Big Data (20467 C)

Designing Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server

Данный пятидневный курс под руководством инструктора обучает слушателей созданию самообслуживающейся бизнес аналитики (Self-Service Business Intelligence, BI) и решений анализа Big Data при помощи платформы Microsoft. В курсе обсуждается рациональность в самообслуживании бизнес аналитики и объясняется как использовать Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS), Microsoft Excel, Microsoft SharePoint Server и Microsoft Office 365 Power BI для создания самообслуживающихся моделей и отчетов. В курсе также описывается, как использовать Windows Azure HDInsight для выполнения анализа Big Data.

Стоимость курса: 924 бел. руб. с НДС (20%).

Целевая аудитория

Курс разработан для лиц, заинтересованных в изучении SQL Server 2012 или SQL Server 2014. В курсе рассматриваются новые компоненты SQL Server 2014 и уделяется внимание совместимости между платформами SQL Server разных версий.

Курс может быть использован для подготовки к экзамену 70-467 Designing Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server, необходимому для получения статуса Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Business Intelligence.

Профиль аудитории

Основной аудиторией данного курса являются специалисты в области баз данных и бизнес аналитики, которые знакомы с хранилищами данных и решениями корпоративной бизнес аналитики, построенными на технологиях SQL Server. Также курс будет полезен опытным аналитикам, которые хотят научиться использовать технологии Microsoft для создания самообслуживающегося анализа и отчетов.

Предварительные требования

Для успешного прохождения курса необходимо иметь представление о:

  • Хранилищах данных
  • Принципах моделирования данных
  • Microsoft Excel
  • Microsoft SharePoint Server 2013

Приобретаемые знания и навыки

По окончании курса слушатели смогут:

  • Описать ключевые компоненты и преимущества самообслуживающейся бизнес аналитики
  • Использовать SQL Server Reporting Services (SSRS) для применения решений самообслуживающихся отчетов
  • Использовать PowerPivot в Microsoft Excel для создания аналитических моделей данных
  • Использовать Power Query в Microsoft Excel для импорта данных в модель
  • Использовать Power View в Microsoft Excel для создания интерактивной визуализации данных
  • Использовать Power Map в Microsoft Excel для создания географической визуализации данных
  • Использовать SharePoint Server для применения решений совместной самообслуживающейся бизнес аналитики
  • Находить и использовать общедоступные данные в Windows Azure Marketplace
  • Использовать Microsoft Office 365 Power BI для применения облачных решений самообслуживающейся бизнес аналитики
  • Готовить и использовать кластер Windows Azure HDInsight для анализа Big Data
  • Использовать Pig и Hive для анализа Big Data в Windows Azure HDInsight
  • Проектировать и применять обработки Big Data для поддержки самообслуживающейся бизнес аналитики

Программа курса

Модуль 1. Введение в самообслуживающуюся бизнес аналитику (Self-Service Business Intelligence)

  • Расширение корпоративной бизнес аналитики
  • Технологии самообслуживающейся бизнес аналитики и Big Data

Лабораторная работа: Исследование решения корпоративной бизнес аналитики

  • Просмотр отчетов
  • Анализ данных в моделях
  • Анализ данных из множества источников

Модуль 2. Самообслуживающиеся отчеты

  • Введение в самообслуживающиеся отчеты
  • Общие источники данных и наборы данных
  • Части отчетов (Report Parts)

Лабораторная работа: Применение самообслуживающихся отчетов

  • Использование Report Builder
  • Упрощение доступа к данным для бизнес пользователей
  • Использование частей отчетов (Report Parts)

Модуль 3. Самообслуживающееся моделирование данных при помощи PowerPivot

  • Создание моделей данных в Excel c помощью PowerPivot
  • Использование DAX в моделях данных PowerPivot

Лабораторная работа: Самообслуживающееся моделирование данных при помощи PowerPivot

  • Создание модели данных в Excel c помощью PowerPivot
  • Улучшение модели данных
  • Расширение модели данных

Модуль 4. Импорт данных при помощи Power Query

  • Введение в Power Query
  • Использование Power Query для импорта данных

Лабораторная работа: Использование Power Query

  • Импорт данных при помощи Power Query
  • Объединение запросов
  • Добавление запроса в модель данных

Модуль 5. Визуализация данных при помощи Power View в Microsoft Excel

  • Введение в Power View
  • Создание динамической визуализации данных

Лабораторная работа: Визуализация данных при помощи Power View в Microsoft Excel

  • Использование Power View

Модуль 6. Визуализация географических данных при помощи Power Map

  • Введение в Power Map
  • Использование Power Map

Лабораторная работа: Визуализация географических данных при помощи Power Map

  • Создание Power Map
  • Визуализация данных во времени

Модуль 7. Совместная бизнес аналитика при помощи SharePoint Server

  • Предоставление общего доступа к рабочим книгам PowerPivot
  • Управление службами PowerPivot в SharePoint Server
  • Использование Power View в SharePoint Server

Лабораторная работа:

  • Предоставление общего доступа к рабочим книгам PowerPivot
  • Управление обновлением данных PowerPivot
  • Использование Power View в SharePoint Server

Модуль 8. Windows Azure Marketplace Data Market

  • Введение в Windows Azure Marketplace
  • Использование данных Windows Azure Marketplace в Excel

Лабораторная работа: Использование Windows Azure Marketplace

  • Поиск данных в Windows Azure Marketplace
  • Использование данных Windows Azure Marketplace в Excel

Модуль 9. Совместная работа в облаках при помощи Power BI для Microsoft Office 365

  • Введение в Power BI
  • Просмотр отчетов и запросы в Power BI
  • Предоставление общего доступа к запросам
  • Data Management Gateway

Лабораторная работа: Использование Power BI

  • Настройка Power BI
  • Просмотр отчетов и выборка данных в Power BI
  • Предоставление общего доступа к запросам
  • Облачные источники данных

Модуль 10. Введение в Big Data и Windows Azure HDInsight

  • Введение в Big Data
  • Windows Azure HDInsight

Лабораторная работа: Использование Windows Azure HDInsight

  • Настройка Windows Azure HDInsight
  • Обработка данных при помощи HDInsight
  • Анализ Big Data в Microsoft Excel

Модуль 11. Обработка Big Data при помощи Pig и Hive

  • Обработка Big Data при помощи Pig
  • Обработка Big Data при помощи Hive

Лабораторная работа: Обработка Big Data при помощи Pig и Hive

  • Обработка Big Data при помощи Pig
  • Обработка Big Data при помощи Hive

Модуль 12. Применение решений обработки Big Data с использованием Windows Azure HDInsight

  • Автоматизация задач обработки Big Data
  • Интеграция Windows Azure HDInsight с корпоративными данными

Лабораторная работа: Создание решений Big Data

  • Использование HCatalog для абстракции расположения хранилища
  • Использование Oozie для координации рабочих потоков
  • Использование Sqoop для экспорта данных

Информация о курсе

Вендор: Microsoft
Код курса: 20467 C
Продолжительность: 5 дней / 40 часов
Направление: SQL Server 2014 | 2012
Экзамен : 70-467
Администрирование Windows Server 2012 R2
20411 D
Минск, 28 августа - 1 сентября
Администрирование Oracle Database 12c
12cDBA
Минск, 28 августа - 1 сентября
Все предложения
Записаться на курс

Название курса и комментарии*

Ваше имя и фамилия*

Компания*

Телефон*

Email*