Курс Построение отчётов и моделей данных в SQL Server 2014 \ Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server

Код: 20466

Продолжительность курса

40 Академических часов

Ближайшие курсы

Март

19.03.2018 - 23.03.2018 Ект

В рамках курса Вы познакомитесь с различными подходами к анализу данных, накопленных в базах данных и хранилищах. А также научитесь представлять результаты анализа в виде удобных отчётов.

Стоимость курса

29 970 руб
Заказать

Цели курса:

Приобретаемые навыки:

  • Планировать и устанавливать SQL Server

  • Описать системные базы данных, физическую структуру базы данных и наиболее распространенные конфигурации, связанные с ними

  • Объяснить концепцию журнала транзакций и модели восстановления SQL Server, осуществить различные стратегии резервного копирования SQL Server

  • Создавать резервные копии SQL Server

  • Восстанавливать базы данных SQL Server

  • Использовать мастер импорта и экспорта, утилиту массового копирования и приложения уровня данных

  • Работать с моделями безопасности SQL Server, учетными записями подключения и учетными записями пользователей базы данных

  • Работать с ролями сервера и ролями базы данных

  • Работать с разрешениями и назначениями разрешений

  • Работать с аудитом SQL Server и прозрачным шифрованием данных

  • Работать с SQL ServerAgent для настройки и выполнения заданий

  • Реализовывать возможности безопасности SQL Server Agent, с учетными данными и учетными записями-посредниками

  • Настраивать компонент Database Mail, оповещения и уведомления

  • Создавать планы обслуживания базы данных

  • Работать с SQL Profiler и хранимыми процедурами трассировки

  • Внедрять конфигурации сбора данных и представления DMV

Аудитория

Этот курс предназначен для специалистов по базам данных, которые выполняют роль разработчиков систем бизнес-аналитик в вопросах создания BI-решений, включая средства анализа данных и отчетов Курс будет интересен для пользователей продуктов бизнес-аналитики, желающих понимать работу БД, и слушателей, планирующих сдать экзамен.

От слушателя требуется

  • Минимум 2 года опыта работы с реляционными базами данных

  • Опыт проектирования нормализованных баз данных

  • Опыт создания таблиц и связей

  • Опыт написания запросов на Transact-SQL

  • Понимание ключевых приоритетов бизнеса – доход, прибыль, финансовые исчисления

Содержание курса

Глава 1. Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных

  • Элементы аналитического решения

  • Платформа для аналитики от Микрософта

  • Планирование проекта

Глава 2. Создание многомерных баз данных

  • Введение в многомерный анализ

  • Источники данных и представления

  • Создание куба

  • Настройка защиты куба

Глава 3. Работа с кубами и размерностями

  • Настройка размерностей

  • Создание иерархий

  • Сортировка и группировка атрибутов

Глава 4. Работа с мерами и группами мер

  • Меры

  • Группы мер

Глава 5. Введение в MDX

  • Основы MDX

  • Добавление вычислений в куб

  • Построение MDX-запросов

Глава 6. Программные расширения куба

  • Индикаторы производительности

  • Действия

  • Перспективы

  • Переводы     

Глава 7. Табличные модели

  • Табличные модели для аналитики

  • Создание модели

  • Использование табличных моделей в корпоративной среде     

 Глава 8. Введение в DAX

  • Основы DAX

  • Применение DAX в моделях     

 Глава 9. Отчёты на платформе Reporting Services

  • Введение в службы отчётов

  • Использование конструктора отчётов

  • Группировка и агрегация в отчёте

  • Публикация и просмотр отчёта

Глава 10. Сложные элементы в отчётах

  • Графическое отображение данных

  • Использование параметров

Глава 11. Управление построением отчёта

  • Настройка защиты в отчёте

  • Настройка построения отчёта

  • Подписки и уведомления

  • Устранение неисправностей     

Глава 12. PerformancePoint

  • SharePoint как платформа для аналитики

  • Службы PerformancePoint

  • Источники данных

  • Отчёты, панели и отчётные ведомости   

Глава 13. Технологии добычи данных

  • Обзор технологий Data Mining

  • Создание решения по добыче данных

  • Проверка модели

  • Использование модели