Проектирование решений самообслуживания бизнес-аналитики и больших данных

Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для проектирования и внедрения инфраструктуры бизнес-аналитики и обработки больших данных. В данном курсе рассматриваются темы, связанные с проектированием, установкой и обслуживанием платформы бизнес-аналитики, настройкой самообслуживания BI, работа с SQL Server Reporting Services, Microsoft Excel, Microsoft SharePoint Server и Microsoft Office 365 Power BI для создания моделей и отчетов самообслуживания больших данных.


Аудитория

Этот курс предназначен для специалистов в области бизнес-аналитики и баз данных, отвечающих за хранилища данных, проектирование инфраструктуры бизнес-аналитики и ее взаимосвязь с другими системами данных, а также реализующие интеграцию с Microsoft SharePoint и другими бизнес-приложениями. Полученные в курсе навыки также применимы к базам данных в среде Windows Azure SQL Server. Также курс будет интересен опытным специалистам по анализу данных для улучшения навыков использования технологий Microsoft по настройке самообслуживания и отчетности.


По окончании курса слушатели смогут:

  • Описать ключевые особенности и преимущества сомостоятельной бизнес-аналитики (BI)
  • Использовать SQL Server Reporting Services для составления отчетов и самообслуживания
  • Использовать PowerPivot в Microsoft Excel для создания аналитических моделей данных
  • Использовать Power Query в Microsoft Excel для импорта данных в модели данных
  • Использовать Power View в Microsoft Excel для создания интерактивной визуализации данных
  • Использовать Power Map в Microsoft Excel для создания географической визуализации данных
  • Использовать Microsoft SharePoint Server для реализации совместных решения самостоятельной BI
  • Найти и использовать публичные данные в Windows Azure Marketplace.
  • Использовать Powe BI в Microsoft Office 365 для реализации облачных решения самостоятельной BI
  • Предоставлять и использовать кластер Windows Azure HDInsight для анализа больших данных
  • Использовать Pig и Hive для анализа большие данные в Windows Azure HDInsight
  • Разрабатывать и внедрять обработку больших данных для поддержки решений самообслуживания BI

Модуль 1: Введение в самообслуживание бизнес-аналитики (BI)

 

Темы

  • Расширение корпоративной бизнес-аналитики
  • Самообслуживание BI от Microsoft и большие данные технологии

Лабораторная работа: Изучение корпоративной бизнес-аналитики

  • Просмотр отчетов
  • Анализ данных в модели данных
  • Анализ данных из нескольких источников

Модуль 2: Самостоятельные отчеты

 

Темы

  • Введение в отчеты самообслуживания
  • Общие источники и наборы данных
  • Элементы отчета

Лабораторная работа: Реализация самостоятельных отчетов

  • Использование Report Builder
  • Упрощение доступа к данным для бизнес-пользователей
  • Использование элементов отчета

Модуль 3: Самостоятельное моделирование данных с PowerPivot

 

Темы

  • Создание моделей данных в Excel с помощью PowerPivot
  • Использование DAX в модели данных PowerPivot

Лабораторная работа: Самостоятельное моделирование данных с PowerPivot

  • Моделирование данных с PowerPivot
  • Внедрение модели данных
  • Расширение модели данных

Модуль 4: Импорт данных с Power Query

 

Темы

  • Введение Power Query
  • Использование Power Query для импорта данных

Лабораторная работа: Использование Power Query

  • Импорт данных с Power Query
  • Объединение запросов
  • Добавление запросов в модель данных

Модуль 5: Визуализация данных с Power View в Microsoft Excel

 

Темы

  • Введение в Power View
  • Создание визуализации динамических данных

Лабораторная работа: Визуализация данных с Power View

  • Использование Power View

Модуль 6: Визуализация географических данных с Power Map

 

Темы

  • Введение Power Map
  • Использование Power Map

Лабораторная работа: Визуализация географических данных с Power Map

  • Визуализация туров с Power Map
  • Визуализация с учетом времени

Модуль 7: Совместный доступ к BI с Microsoft SharePoint Server

 

Темы

  • Общий доступ к книгам PowerPivot
  • Управление службой PowerPivot в SharePoint Server
  • Использование Power View в SharePoint Server

Лабораторная работа: Совместный доступ к BI с Microsoft SharePoint

  • Общий доступ к книгам PowerPivot
  • Управление службой PowerPivot в SharePoint Server
  • Использование Power View в SharePoint Server

Модуль 8: Windows Azure Marketplace

 

Темы

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

Лабораторная работа: Использование Windows Azure Marketplace

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

Модуль 9: Интеграция с облаком при помощи Power BI для Microsoft Office 365

 

Темы

  • Введение в Power BI
  • Естественный язык запросов с Q&A
  • Общий доступ к запросам
  • Шлюз управления данными

Лабораторная работа: Использование Power BI

  • Изучение Power BI
  • Просмотр отчетов и результатов запросов в Power BI
  • Общий доступ к запросам
  • Облачные источники данных

Модуль 10: Введение в большие данные и Windows Azure HDInsight

 

Темы

  • Введение в большие данные
  • Windows Azure HDInsight

Лабораторная работа: Использование Windows Azure HDInsight

  • Изучение кластера Windows Azure HDInsight
  • Обработка данных с HDInsight
  • Анализ больших данных в Microsoft Excel

Модуль 11: Обработка больших данных с Pig и Hive

 

Темы

  • Обработка больших данных с Pig
  • Обработка больших данных с Hive

Лабораторная работа: Обработка больших данных с Pig и Hive

  • Обработка больших данных с Pig
  • Обработка больших данных с Hive

Модуль 12: Внедрение решений по обработки больших данных с Windows Azure HDInsight

 

Темы

  • Автоматизация задач обработки больших данных
  • Интеграция Windows Azure HDInsight с корпоративным данным

Лабораторная работа: Создание решений по обработки больших данных

  • Использование HCatalog для определения расположения хранилищ
  • Использование Oozie для координации рабочего процесса
  • Использование Sqoop для экспорта данных

Необходимая подготовка

 

Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

 

  • Базовое понимание принципов работы хранилищ данных и модели данных
  • Опыт работы с Microsoft Excel и Microsoft SharePoint Server 2013

Запись на курс

Код курса20467
Длительность5д (40ч)
Код экзамена70-467
Стоимость без НДС23 500 грн.
Ближайшие даты
  • 06.01.2020
  • 17.02.2020
  • 30.03.2020
spinner-it