Хотите получать информацию по новым курсам и их датам проведения?
(20768) Разработка модели данных SQL
Кому следует посетить
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.
Предварительные требования
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
Цели курса
По окончании курса слушатели смогут:
- 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
- Настраивать кубы
- Реализовывать работу с табличной базой данных
- Использовать DAX для запроса табличной модели
- Использовать интеллектуальный анализ данных для прогнозирования
Содержание курса
Цель курса – дать учащимся знания и навыки в области разработки решений Business Intelligence (BI). 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.
Программа курса
Модуль 1: Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных
- Введение в бизнес-аналитику
- Платформа бизнес-аналитики Microsoft
Лабораторная работа: Изучение хранилища данных
Модуль 2: Создание многомерных баз данных
- Введение в многомерный анализ
- Создание источников данных и представлений источников данных
- Создание куба
- Обзор безопасности куба
Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных
Модуль 3: Работа с кубами и измерениями
- Настройка измерений
- Определение иерархии атрибутов
- Сортировка и группировка атрибутов
Лабораторная работа: Работа с кубами и измерениями
Модуль 4: Работа с мерами и группами мер
- Работа с мерами
- Работа с группами мер
Лабораторная работа: Конфигурирование мер и групп мер
Модуль 5: Введение в MDX
- Основы MDX
- Добавление вычислений в кубе
- Использование многомерных выражений для запроса к кубу
Лабораторная работа: Использование MDX
Модуль 6: Настройка функциональности куба
- Реализация ключевых показателей производительности (KPI)
- Реализация действий
- Реализация перспектив
- Реализация переводов
Лабораторная работа: Настройка куба
Модуль 7: Реализация табличной модели данных с Analysis Services
- 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
Модуль 8: Введение в выражения анализа данных (DAX)
- 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
Модуль 9: Выполнение прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных
- Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining)
- Использование надстроек Data Mining в Excel
- Создание пользовательского решения по интеллектуальному анализу данных
- Проверка модели интеллектуального анализа данных
- Подключение и использование данных модели интеллектуального анализа данных
Лабораторная работа: Выполнение прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных
| Дни | 3 дня |
|---|---|
| Дата курса | По запросу |
| Город | Все города / Санкт-Петербург / Москва |
| Формат обучения | Корпоративный |