Kurzusleírás
Modul 1: Modern adattárházak és üzleti intelligencia alapjai:
- Az adattárházak (DW) és az üzleti intelligencia (BI) fejlődése
- Felhőalapú adattárházak (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Modern adattárház-architektúrák (Lambda architektúra, Kappa architektúra)
- Adatmodellezési alapfogalmak (Csillagséma, Hópehely-séma)
- Bevezetés a Data Vault módszertanba (rövid áttekintés)
- Kulcsfontosságú BI fogalmak: ETL/ELT, OLAP, OLAP, DWH, Adatirányítás
- A Microsoft BI stack áttekintése: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Modul 2: Modern ETL/ELT az SQL Server Integration Services (SSIS) segítségével
- SSIS alapvető összetevők (Integrációs szolgáltatások, Kapcsolatkezelők, Adatfolyam, Vezérlési folyamat)
- Modern adatelérés (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Python Script Task)
- Felhőintegráció (Adatok betöltése/kiürítése az Azure Blob Storage-ba/-ből, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Adatátalakítási technikák (Származtatott oszlop, Keresési átalakítások, Aggregált átalakítások, Feltételes felosztás, Script Component)
- Big Data kezelése SSIS-ben (Integráció Azure Databricks-szel, PolyBase)
- Hibakezelés, naplózás és hibakeresés SSIS-ben
- Üzembe helyezés és ütemezés (SQL Agent, Azure Automation Runbooks)
Modul 3: Elemzési modellek készítése az SQL Server Analysis Services (SSAS - Táblázatos) segítségével
- Bevezetés a táblázatos modellbe (szemben a többdimenziós modellel)
- DAX (Data Analysis Expressions) nyelv alapjai (Kontextus, Számítások, Aggregációk)
- Modelltervezés: Kapcsolatok, Hierarchiák, Perspektívák, Szerepek, Biztonság
- Időbeli intelligencia funkciók használata DAX-ban
- Táblázatos modellek kezelése és üzembe helyezése (BIML, SSDT)
- SSAS táblázatos modellek teljesítményhangolása
Modul 4: Felhőalapú elemzés az Azure Analysis Services (AAS) segítségével
- Bevezetés az Azure Analysis Services (AAS) használatába
- AAS üzembehelyezési lehetőségek (PaaS - Azure App Service Plan, Dedikált számítási példány)
- Csatlakozás Azure adatbázisokhoz (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Modellek készítése az Azure-ban (Azure Purview vagy Azure Analysis Services Studio használatával)
- Skálázás és magas rendelkezésre állás az AAS-ben
- Biztonság az AAS-ben (Szerepalapú biztonság)
Modul 5: Adatok lekérdezése és elemzése T-SQL és DAX segítségével
- Haladó T-SQL az adatelemzéshez (CTE-k, Ablakfüggvények, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- DAX mélyebb bemutatása (Sorok kontextusa szemben a szűrő kontextussal, Iterátorok, Időbeli intelligencia, KPI-k, Q&A)
- T-SQL és DAX kombinálása (PolyBase lekérdezések, csatolt szerverek)
- Mesterséges intelligenciával fokozott elemzés használata (Azure Synapse Analytics Machine Learning Services)
Modul 6: Adatfelderítés és vizualizáció
- Bevezetés a Power BI használatába (Adatforrásokhoz való csatlakozás, Lekérdezés-szerkesztő)
- Hatékony vizualizációk készítése (Diagramok, Grafikonok, Térképek)
- DAX a Power BI-ban (Számított oszlopok, Mérőszámok)
- Jelentéstervezés és formázás a Power BI-ban
- Bevezetés az Azure Synapse Studio használatába a BI-hez
Modul 7: Tanfolyam áttekintése, haladó fogalmak és gyakorlati laborok
- Haladó adatátalakítási minták (Lassan változó dimenziók, 1. és 2. típus)
- Adatminőségi szolgáltatások (DQS) integrációja (áttekintés)
- Teljesítményoptimalizálás és hibaelhárítás (Query Store, Végrehajtási tervek)
- BI képességek bővítése (Power Query, Power Automate)
- Gyakorlati laborok, amelyek az end-to-end BI forgatókönyveket fedik le (ETL, Modellépítés, Jelentéskészítés)
Követelmények
Windows ismerete, alapvető SQL és relációs adatbázisok ismerete.
Vélemények (3)
személyre szabott a megértésünk és az adataink alapján
Vincent Long - ASSMANG PTY LTD
Kurzus - Business Intelligence with SSAS
Gépi fordítás
Deepthi nagyon jól érezte meg igényeimet, tudta, mikor kell bővíteni a összetettséget és mikor inkább rendezett módon haladjon tovább. Deepthi valóban a saját tempómban dolgozott velem, és biztosította, hogy képes legyek önállóan használni az új funkciókat/eszközöket. Először bemutatta őket, majd engedte, hogy én ismétlém meg őket, ami nagyon segített a tananyag beillesztésében. Nem lehetne elégedettebb a képzés eredményeivel és Deepthi szakmai tudásával!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurzus - IBM Cognos Analytics
Gépi fordítás
jól felkészült - és nagyon szimpatikus
Oliver - Post CH AG
Kurzus - Splunk Fundamentals
Gépi fordítás