Разработка моделей данных SQL (20768 A)

Developing SQL Data Models

Данный курс предназначен для специалистов в области баз данных, которым необходимо освоить навыки разработчика бизнес аналитики (Business Intelligence, BI). В курсе рассматриваются применение многомерных баз данных (Multidimensional Databases) при помощи SQL Server Analysis Services (SSAS) и создание табличных семантических моделей данных для анализа при помощи SSAS.

Стоимость курса: 660 бел. руб. с НДС (20%).

Целевая аудитория

Основной аудиторией курса являются специалисты в области баз данных, которым необходимо освоить навыки разработчика бизнес аналитики для создания корпоративных решений бизнес аналитики.

Основными обязанностями разработчиков бизнес аналитики являются:

  • Внедрение многомерных баз данных (Multidimensional Databases) при помощи SQL Server Analysis Services (SSAS).
  • Создание табличных семантических моделей данных при помощи SQL Server Analysis Services (SSAS).

Второй частью аудитории курса является опытные специалисты, работающие с данными и аналитики.

Приобретаемые знания и навыки

По окончании курса слушатели смогут:

  • Описать компоненты, архитектуру и природу решения бизнес аналитики (BI).
  • Создавать многомерные базы данных (Multidimensional Databases) при помощи SSAS.
  • Применять размерности (Dimension) в кубе.
  • Использовать синтаксис MDX.
  • Применять значения (Measures) и группы значений (Measure Groups) в кубе.
  • Использовать синтаксис MDX.
  • Настраивать куб.
  • Применять табличные базы данных.
  • Использовать DAX для запросов в табличных моделях.
  • Использовать интеллектуальный анализ данных (Data Mining) для упреждающего анализа (Predictive Analysis)

Предварительные требования

Для успешного прохождения курса рекомендуется:

  • Обладать базовыми знаниями об операционной системе Windows и ее ключевых возможностях.
  • Обладать опытом работы с Transact-SQL.
  • Обладать опытом работы с реляционными базами данных.

Программа курса

Модуль 1. Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence) и моделирование данных

  • Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
  • Платформа бизнес аналитики Microsoft.
  • Лабораторная работа: Исследование хранилища данных.

Модуль 2. Создание многомерных баз данных (Multidimensional Databases)

  • Введение в многомерный анализ.
  • Создание источников данных и представлений источников данных.
  • Создание куба.
  • Обзор безопасности куба.
  • Лабораторная работа: Создание многомерной базы данных (Multidimensional Database).

Модуль 3. Работа с кубом и размерностями (Dimensions)

  • Настройка размерностей (Dimensions).
  • Определение иерархий атрибутов.
  • Сортировка и группировка атрибутов.
  • Лабораторная работа: Работа с кубом и размерностями (Dimensions).

Модуль 4. Работа со значениями (Measures) и группами значений (Measure Groups)

  • Работа со значениями (Measures).
  • Работа с группами значений (Measure Groups).
  • Лабораторная работа: Настройка значений (Measures) и групп значений (Measure Groups).

Модуль 5. Введение в MDX

  • Основы MDX.
  • Добавление вычислений в куб.
  • Использование MDX для запросов куба.
  • Лабораторная работа: Использование MDX.

Модуль 6. Настройка функциональности куба

  • Применение ключевых показателей производительности (KPI).
  • Применение действий (Actions).
  • Применение перспектив (Perspectives).
  • Применение переводов (Translations).
  • Лабораторная работа: Настройка куба.

Модуль 7. Применение табличных моделей данных при помощи Analysis Services

  • Введение в табличные модели данных.
  • Создание табличных моделей данных.
  • Использование служб анализа табличных данных в корпоративном решении бизнес аналитики.
  • Лабораторная работа: Работа с табличной моделью данных Analysis Services.

Модуль 8. Введение в Data Analysis Expression (DAX)

  • Основы DAX.
  • Использование DAX для создания вычисляемых колонок и значений в табличной модели данных.
  • Лабораторная работа: Создание вычисляемых колонок и значений в табличной модели данных.

Модуль 9. Выполнение упреждающего анализа (Predictive Analysis) при помощи интеллектуального анализа данных (Data Mining)

  • Обзор интеллектуального анализа данных.
  • Использование надстройки Data Mining для Excel.
  • Создание настраиваемого решения интеллектуального анализа данных.
  • Проверка модели интеллектуального анализа данных.
  • Подключение и использование модели интеллектуального анализа данных.
  • Лабораторная работа: Выполнение упреждающего анализа (Predictive Analysis) при помощи интеллектуального анализа данных (Data Mining).

Сертификация

Курс является частью подготовки к сертификации MCSA (Solutions Associate): SQL 2016 Business Intelligence Development

Документ об окончании курса

Сертификат Microsoft об окончании авторизованного курса:

ms_cert 

Информация о курсе

Вендор: Microsoft
Код курса: 20768 A
Продолжительность: 3 дня / 24 часа
Направление: SQL Server 2016
Экзамен : 70-768
Записаться на курс

Название курса и комментарии*

Ваше имя и фамилия*

Компания*

Телефон*

Email*