MS/20768C : Developing SQL Data Models
3 gün (18 Saat) Orta Seviye Sınıf / Online İş Zekası ve İleri Analitik
Microsoft SQL Server ürün ailesi ile uçtan uca büyük ölçekli kurumsal iş zekası projelerinizi yürütebilirsiniz. İş Zekası projelerinde analitik alt yapının hızlı, güvenli, esnek ve gelişmiş olabilmesi için OLAP Cube olarak isimlendirilen veri modelleri ile desteklenmesi gerekir. "Developing SQL Data Models" eğitiminde SQL Server Analysis Services ile Multidimensional ve Tabular proje geliştirme yöntemleri ile veri modelleri oluşturacak, SSAS'in veri madenciliği özelliğine değineceğiz. Dilerseniz bu eğitimden sonra Microsoft'un 70-768 sınavına giriş yapabilir, İş Zekası Uzmanı olma yolunda büyük bir adım atabilirsiniz.
Eğitim İçeriği
Module 1: Introduction to Business Intelligence and Data Modeling
- Lesson
- Introduction to Business Intelligence
- The Microsoft business intelligence platform
- Lab : Exploring a BI Solution/li>
- Exploring a Data Warehouse
- Exploring a data model
Module 2: Creating Multidimensional Databases
- Lesson
- Introduction to Multidimensional Analysis
- Data Sources and Data Source Views
- Cubes
- Overview of Cube Security
- Configure SSAS
- Monitoring SSAS
- Lab : Creating a multidimensional database
- Creating a Data Source
- Creating and Configuring a data Source View
- Creating and Configuring a Cube
- Adding a Dimension to a Cube
Module 3: Working with Cubes and Dimensions
- Lesson
- Configuring Dimensions
- Defining Attribute Hierarchies
- Implementing Sorting and Grouping Attributes
- Slowly Changing Dimensions
- Lab : Working with Cubes and Dimensions
- Configuring Dimensions
- Defining Relationships and Hierarchies
- Sorting and Grouping Dimension Attributes
Module 4: Working with Measures and Measure Groups
- Lesson
- Working with Measures
- Working with Measure Groups
- Lab : Configuring Measures and Measure Groups
- Configuring Measures
- Defining Regular Relationships
- Configuring Measure Group Storage
Module 5: Introduction to MDX
- Lesson
- MDX fundamentals
- Adding Calculations to a Cube
- Using MDX to Query a Cube
- Lab : Using MDX
- Querying a cube using MDX
- Adding a Calculated Member
Module 6: Customizing Cube Functionality
- Lesson
- Implementing Key Performance Indicators
- Implementing Actions
- Implementing Perspectives
- Implementing Translations
- Lab : Customizing a Cube
- Implementing an action
- Implementing a perspective
- Implementing a translation
Module 7: Implementing a Tabular Data Model by Using Analysis Services
- Lesson
- Introduction to Tabular Data Models
- Creating a Tabular Data Model
- Using an Analysis Services Tabular Data Model in an Enterprise BI Solution
- Lab : Working with an Analysis Services Tabular Data Model
- Creating an Analysis Services Tabular Data Model
- Configure Relationships and Attributes
- Configuring Data Model for an Enterprise BI Solution.
Module 8: Introduction to Data Analysis Expression (DAX)
- Lesson
- DAX Fundamentals
- Using DAX to Create Calculated Columns and Measures in a Tabular Data Model
- Lab : Creating Calculated Columns and Measures by using DAX
- Creating Calculated Columns
- Creating Measures
- Creating a KPI
- Creating a Parent – Child Hierarchy
Module 9: Performing Predictive Analysis with Data Mining
- Lesson
- Overview of Data Mining
- Creating a Custom Data Mining Solution
- Validating a Data Mining Model
- Connecting to and Consuming a Data-Mining Model
- Using the Data Mining add-in for Excel
- Lab : Using Data Mining
- Creating a Data Mining Structure and Model
- Exploring Data Mining Models
- Validating Data Mining Models
- Consuming a Data Mining Model
- Using the Excel Data Mining add-in
Öncesinde Önerilenler
-
Data Engineer
Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.
- MS/20761C : Querying Data with Transact-SQL
- C/TVTS : T-SQL ile Veri Tabanı Sorgulama (Microsoft SQL Server)
- MS/20777A : Implementing Microsoft Azure Cosmos DB Solutions
- C/IRFDS : R Dili ile Veri Analizine Giriş
- C/IPFDS : Python ile Veri Analizi
- MS/20762C : Developing SQL Databases
- C/DAWS : Data Analysis with Spark
- MS/20764C : Administering a SQL Database Infrastructure
- MS/DP-300 : Administering Relational Databases on Microsoft Azure
- MS/20765C : Provisioning SQL Databases
- MS/10987C : Performance Tuning and Optimizing SQL Databases
- MS/20767B : Implementing a SQL Data Warehouse
-
BI Professional
Veri kaynaklarının Keşfi, Veri Kalitesini Arttırma, ETL, Veriambarı Tasarım Prensipleri, Veri Modelleme ve Raporlama
Sonrasında Önerilenler
-
Data Engineer
Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.
-
BI Professional
Veri kaynaklarının Keşfi, Veri Kalitesini Arttırma, ETL, Veriambarı Tasarım Prensipleri, Veri Modelleme ve Raporlama