Проектування рішень самообслуговування бізнес-аналітики і великих даних
Мета курсу — надати слухачам знання та навички, необхідні для проектування та впровадження інфраструктури бізнес-аналітики та обробки великих даних. В даному курсі розглядаються теми, пов'язані з проектуванням, встановленням і обслуговуванням платформи бізнес-аналітики, налаштуванням самообслуговування BI, робота з SQL Server Reporting Services, Microsoft Excel, Microsoft SharePoint Server і Microsoft Office 365 Power BI для створення моделей і звітів самообслуговування великих даних.
Аудиторія
Цей курс призначений для фахівців в області бізнес-аналітики і баз даних, що відповідають за сховища даних, проектування інфраструктури бізнес-аналітики та її взаємозв'язок з іншими системами даних, а також реалізують інтеграцію з Microsoft SharePoint і іншими бізнес-додатками. Отримані в курсі навички також застосовні до баз даних в середовищі Windows Azure SQL Server. Також курс буде цікавий досвідченим фахівцям з аналізу даних для поліпшення навичок використання технологій Microsoft по налаштуванню самообслуговування і звітності.
Після закінчення курсу слухачі зможуть:
- Описати ключові особливості та переваги самостійної бізнес-аналітики (BI)
- Використовувати SQL Server Reporting Services для складання звітів і самообслуговування
- Використовувати PowerPivot в Microsoft Excel для створення аналітичних моделей даних
- Використовувати Power Query в Microsoft Excel для імпорту даних в моделі даних
- Використовувати Power View в Microsoft Excel для створення інтерактивної візуалізації даних
- Використовувати Power Map в Microsoft Excel для створення географічної візуалізації даних
- Використовувати Microsoft SharePoint Server для реалізації спільних рішень самостійної BI
- Знайти і використовувати публічні дані в Windows Azure Marketplace.
- Використовувати Power BI в Microsoft Office 365 для реалізації хмарних рішень самостійної BI
- Надавати і використовувати кластер Windows Azure HDInsight для аналізу великих даних
- Використовувати Pig і Hive для аналізу великих даних в Windows Azure HDInsight
- Розробляти і впроваджувати обробку великих даних для підтримки рішень самообслуговування BI
Модуль 1: Введення в самообслуговування бізнес-аналітики (BI)
Теми
- Розширення корпоративної бізнес-аналітики
- Самообслуговування BI від Microsoft і великі дані технології
Лабораторна робота: Вивчення корпоративної бізнес-аналітики
- Перегляд звітів
- Аналіз даних в моделі даних
- Аналіз даних з декількох джерел
Модуль 2 : Самостійні звіти
Теми
- Введення в звіти самообслуговування
- Загальні джерела і набори даних
- Елементи звіту
Лабораторна робота: Реалізація самостійних звітів
- Використання Report Builder
- Спрощення доступу до даних для бізнес-користувачів
- Використання елементів звіту
Модуль 3: Самостійне моделювання даних з PowerPivot
Теми
- Створення моделей даних в Excel за допомогою PowerPivot
- Використання DAX в моделі даних PowerPivot
Лабораторна робота: Самостійне моделювання даних з PowerPivot
- Моделювання даних з PowerPivot
- Впровадження моделі даних
- Розширення моделі даних
Модуль 4: Імпорт даних з Power Query
Теми
- Введення Power Query
- Використання Power Query для імпорту даних
Лабораторна робота: Використання Power Query
- Імпорт даних з Power Query
- Об'єднання запитів
- Додавання запитів в модель даних
Модуль 5: Візуалізація даних з Power View в Microsoft Excel
Теми
- Введення в Power View
- Створення візуалізації динамічних даних
Лабораторна робота: Візуалізація даних з Power View
- Використання Power View
Модуль 6: Візуалізація географічних даних з Power Map
Теми
- Введення Power Map
- Використання Power Map
Лабораторна робота: Візуалізація географічних даних з Power Map
- Візуалізація турів з Power Map
- Візуалізація з урахуванням часу
Модуль 7: Спільний доступ до BI з Microsoft SharePoint Server
Теми
- Загальний доступ до книг PowerPivot
- Управління службою PowerPivot в SharePoint Server
- Використання Power View в SharePoint Server
Лабораторна робота: Спільний доступ до BI з Microsoft SharePoint
- Загальний доступ до книг PowerPivot
- Управління службою PowerPivot в SharePoint Server
- Використання Power View в SharePoint Server
Модуль 8: Windows Azure Marketplace
Теми
- Введення в Marketplace Windows Azure
- Використання даних Windows Azure Marketplace в Microsoft Excel
Лабораторна робота: Використання Windows Azure Marketplace
- Пошук даних в Windows Azure Marketplace
- Використання даних Windows Azure Marketplace в Excel
Модуль 9: Інтеграція з хмарою за допомогою Power BI для Microsoft Office 365
Теми
- Введення в Power BI
- Природна мова запитів з Q & A
- Загальний доступ до запитів
- Шлюз управління даними
Лабораторна робота: Використання Power BI
- Вивчення Power BI
- Перегляд звітів і результатів запитів в Power BI
- Загальний доступ до запитів
- Хмарні джерела даних
Модуль 10: Введення в великі дані і Windows Azure HDInsight
Теми
- Введення в великі дані
- Windows Azure HDInsight
Лабораторна робота: Використання Windows Azure HDInsight
- Вивчення кластера Windows Azure HDInsight
- Обробка даних з HDInsight
- Аналіз великих даних в Microsoft Excel
Модуль 11: Обробка великих даних з Pig і Hive
Теми
- Обробка великих даних з Pig
- Обробка великих даних з Hive
Лабораторна робота: Обробка великих даних з Pig і Hive
- Обробка великих даних з Pig
- Обробка великих даних з Hive
Модуль 12: Впровадження рішень з обробки великих даних з Windows Azure HDInsight
Теми
- Автоматизація завдань обробки великих даних
- Інтеграція Windows Azure HDInsight з корпоративних даних
Лабораторна робота: Створення рішень з обробки великих даних
- Використання HCatalog для визначення розташування сховищ
- Використання Oozie для координації робочого процесу
- Використання Sqoop для експорту даних
Необхідна підготовка
Для ефективного навчання на курсі слухачі повинні володіти такими знаннями і навичками:
- Базове розуміння принципів роботи сховищ даних і моделі даних
- Досвід роботи з Microsoft Excel і Microsoft SharePoint Server 2013
Запис на курс
| Код курсу | WSQL-7 |
|---|---|
| Тривалість | 5 д (40 год) |
| Код екзамену | 70-467 |
| Вартість без ПДВ | 35 000 грн. |
| Найближчі дати | |
| |