Целевая аудитория
Основной аудиторией курса являются специалисты в области баз данных, которым необходимо соответствовать должности разработчика бизнес аналитики. Им необходимо сфокусироваться на выполнении практических работ по созданию решений бизнес аналитики, в том числе внедрении хранилища данных, ETL и очистки данных.
Приобретаемые знания и навыки
По окончании курса слушатели смогут:
- Описать ключевые элементы решения хранилища данных (Data Warehouse).
- Описать основные рекомендации по аппаратному обеспечению хранилища данных (Data Warehouse).
- Применять логическое проектирование для хранилища данных (Data Warehouse).
- Применять физическое проектирование для хранилища данных (Data Warehouse).
- Создавать хранимые в колонке индексы (Columnstore Indexes).
- Применять Azure SQL Data Warehouse.
- Описать ключевые возможности SSIS.
- Применять поток данных (Data Flow) при помощи SSIS.
- Применять поток управления (Control Flow) при помощи задач и наследования ограничений.
- Создавать динамические пакеты, которые включают в себя переменные и параметры.
- Отлаживать пакеты SSIS.
- Описать рекомендации по применению решения ETL.
- Применять Data Quality Services (DQS).
- Применять модель Master Data Services (MDS).
- Описать процесс использования настраиваемых компонентов для расширения SSIS.
- Развертывать проекты SSIS.
- Описать бизнес аналитику (BI) и типовые сценарии бизнес аналитики (BI).
Предварительные требования
Для успешного прохождения курса рекомендуется:
- Обладать двухлетним опытом работы с реляционными базами данных, в том числе уметь:
- Проектировать нормализованную базу данных.
- Создавать таблицы и связи.
- Запрашивать данные при помощи Transact-SQL.
- Иметь представление о базовых конструкциях программирования (таких как циклы и ветвление).
- Иметь представление о ключевых приоритетах бизнеса, таких как доход, прибыльность и финансовый учет.
Программа курса
Модуль 1. Введение в организацию хранилищ данных (Data Warehousing).
- Обзор процесса организации хранилища данных (Data Warehousing).
- Рекомендации по решению хранилища данных (Data Warehouse).
- Лабораторная работа. Обзор решения хранилища данных (Data Warehouse).
Модуль 2. Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).
- Рекомендации по построению хранилища данных (Data Warehouse).
- Рекомендованные архитектуры и встраиваемые устройства хранилища данных (Data
- Warehouse Appliances).
- Лабораторная работа. Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).
Модуль 3. Проектирование и внедрение хранилища данных (Data Warehouse).
- Логическое проектирование хранилища данных (Data Warehouse).
- Физическое проектирование хранилища данных (Data Warehouse).
- Лабораторная работа. Реализация схемы хранилища данных (Data Warehouse).
Модуль 4. Хранимые в колонке индексы (Columnstore Indexes).
- Введение в хранимые в колонке индексы (Columnstore Indexes).
- Создание хранимых в колонке индексов (Columnstore Indexes).
- Работа с хранимыми в колонке индексами (Columnstore Indexes).
- Лабораторная работа. Использование хранимых в колонке индексов (Columnstore Indexes).
Модуль 5. Применение Azure SQL Data Warehouse.
- Преимущества Azure Data Warehouse.
- Внедрение Azure Data Warehouse.
- Разработка Azure Data Warehouse.
- Миграция в Azure Data Warehouse.
- Лабораторная работа. Применение Azure Data Warehouse.
Модуль 6. Создание решения ETL.
- Введение в ETL при помощи SSIS.
- Обзор источников данных.
- Использование потока данных (Data Flow).
- Лабораторная работа. Применение потока данных (Data Flow) в пакете SSIS.
Модуль 7. Применение потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
- Введение в поток управления (Control Flow).
- Создание динамических пакетов (Dynamic Packages).
- Использование контейнеров (Containers).
- Лабораторная работа. Использование потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
- Лабораторная работа. Использование транзакций и контрольных точек (Checkpoints).
Модуль 8. Отладка и устранение неисправностей в пакетах SSIS.
- Отладка пакета SSIS.
- Ведение журнала событий пакета SSIS.
- Обработка ошибок в пакете SSIS.
- Лабораторная работа. Отладка и устранение неисправностей в пакете SSIS.
Модуль 9. Использование инкрементального процесса ETL.
- Введение в инкрементальный ETL.
- Извлечение измененных данных.
- Временные таблицы.
- Лабораторная работа. Извлечение измененных данных.
- Лабораторная работа. Загрузка инкрементальных изменений.
Модуль 10. Обеспечение качества данных (Data Quality).
- Введение в качество данных (Data Quality).
- Использование Data Quality Services (DQS) для очистки данных.
- Использование Data Quality Services (DQS) для соответствия данных.
- Лабораторная работа. Очистка данных.
- Лабораторная работа. Дедупликация данных.
Модуль 11. Использование Master Data Services (MDS).
- Концепции Master Data Services (MDS).
- Применение модели Master Data Services (MDS).
- Управление основными данными (Master Data).
- Создание концентратора основных данных (Master Data Hub).
- Лабораторная работа. Применение Master Data Services (MDS).
Модуль 12. Расширение SQL Server Integration Services (SSIS).
- Использование настраиваемых компонентов в SSIS.
- Использование скриптов в SSIS.
- Лабораторная работа. Использование настраиваемых компонентов и скриптов.
Модуль 13. Развертывание и настройка пакетов SSIS.
- Обзор развертывания SSIS.
- Развертывание проектов SSIS.
- Планирование выполнения пакетов SSIS.
- Лабораторная работа. Развертывание и настройка пакетов SSIS.
Модуль 14. Использование данных в хранилище данных (Data Warehouse).
- Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
- Введение в создание отчетов (Reporting).
- Введение в анализ данных (Data Analysis).
- Анализ данных при помощи Azure SQL Data Warehouse
Лабораторная работа. Использование инструментов бизнес аналитики (Business Intelligence).
Группа
Документ об окончании курса
- Справка об обучении установленного образца
- Сертификат Microsoft об окончании авторизованного курса:
