Разработка модели данных SQL
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. Основные 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 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 MDX
- Настраивать кубы
- Реализовывать работу с табличной базой данных
- Использовать DAX для запроса табличной модели
- Использовать интеллектуальный анализ данных для прогнозирования
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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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.
Темы
- 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
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
Запись на курс
| Код курса | WSQL16-6 |
|---|---|
| Длительность | 3д (24ч) |
| Код экзамена | |
| Стоимость без НДС | 21 000 грн. |