Каталог курсов

Курсы Microsoft

Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012

 
Код курса  Код: 20767    Заявка  Предварительная запись    Продолжительность  Кол-во часов: 40 , Кол-во дней: 5


Цель курса

Научить слушателей навыкам, позволяющим овладеть реализацией BI-платформы для поддержки систем аналитики для специалистов, работающих с информацией. В ходе курса Вы узнаете, как создать хранилище данных в SQL Server 2012, внедрить решение ETL со службами SQL Server Integration Services, проверять и очищать данные с помощью SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.

Успешное окончание курса поможет Вам подготовиться к экзамену Microsoft 70-463. 

Аудитория

Основной аудиторией данного курса являются специалисты, работающие с базами данных, которые выполняют роль разработчика систем бизнес-аналитики. Их обязанности фокусируются на практической работе по созданию BI-решений, включая внедрение хранилищ данных, ETL, и очистке данных. Их основные обязанности:
  • Реализация хранилища данных
  • Разработка пакетов SSIS для извлечения данных и загрузки / передачи / преобразования
  • Обеспечение целостности данных, с использованием Master Data Services
  • Очистка данных с помощью служб Data Quality.

По окончании курса слушатели смогут:

  • Представлять концепцию и архитектуру хранилища данных.
  • Выбирать подходящую аппаратную платформу для хранилищ данных.
  • Планировать и создавать хранилища данных.
  • Реализовывать потоки данных в SSIS пакетах.
  • Производить отладку и устранение неполадок SSIS пакетов.
  • Реализовывать SSIS решение, которое поддерживает инкрементную загрузку хранилища и изменение данных.
  • Осуществлять интеграцию данных из облака в хранилище данных.
  • Реализовывать очистку данных с помощью службы Microsoft Data Quality.
  • Реализовывать Master Data Services для обеспечения целостности данных.
  • Расширять пакеты SSIS пользовательскими скриптами и компонентами.
  • Развертывать и настраивать пакеты SSIS.
  • Представлять, как информационные работники могут использовать данные из хранилища данных.

Необходимая подготовка

  • Для успешного завершения курса, слушатели должны обладать следующими навыками и знаниями:
  • Базовые знания операционной системы Windows.
  • Рабочее знание Transact-SQL (создание запросов) или прохождение курса 10774, Написание запросов с использованием Transact-SQL в SQL Server 2012
  • Рабочее знание реляционных баз данных (навыки проектирования баз данных)

Содержание курса

Модуль 1. Введение в хранилища данных

Темы
  • Описание концепции и архитектуры хранилища данных
  • Решение для хранилища данных
Лабораторная работа: Изучение решения для хранилища данных
  • Изучение источников данных
  • Изучение процессов ETL
  • Изучение хранилищ данных
Модуль 2. Аппаратное обеспечение для хранилища данных

Темы
  • Сложности построения хранилищ данных
  • Архитектура хранилищ данных
  • Оборудование для хранилищ данных
Модуль 3. Проектирование и реализация хранилищ данных

Темы
  • Логический дизайн хранилищ данных
  • Физический дизайн хранилищ данных
Лабораторная работа: Реализация схемы хранилища данных
  • Реализация схемы Звезда
  • Реализация схемы Снежинка
  • Реализация таблицы времени
Модуль 4. Разработка и внедрение схемы для хранилища данных

Темы
  • Введение в ETL с SSIS
  • Изучение источников данных
  • Реализация потока данных
Лабораторная работа: Реализация потока данных в пакете служб SSIS
  • Изучение источников данных
  • Передача данных с помощью задачи потока данных
  • Использование преобразования в потоке данных
Модуль 5. Реализация потока управления в пакете SSIS

Темы
  • Введение в поток управления
  • Создание динамических пакетов
  • Использование контейнеров
  • Управление согласованностью
Лабораторная работа: Реализация потока управления в пакете SSIS
  • Использование задач и очередность в потоке управления
  • Использование переменных и параметров
  • Использование контейнеров
Лабораторная работа: Использование транзакций и контрольных точек
  • Использование транзакций
  • Использование контрольных точек
Модуль 6. Отладка и устранение неполадок служб SSIS

Темы
  • Отладка пакетов служб SSIS
  • Ведение журнала событий пакетов служб SSIS
  • Обработка ошибок в пакете служб SSIS
Лабораторная работа: Отладка и устранение неполадок пакетов служб SSIS
  • Отладка пакетов служб SSIS
  • Ведение журнала выполнения пакетов служб SSIS
  • Реализация обработчиков событий
  • Обработка ошибок в потоке данных
Модуль 7. Реализация инкрементальных ETL процессов

Темы
  • Введение в инкрементальные процессы ETL
  • Извлечение изменения данных
  • Загрузка измененных данных
Лабораторная работа: Извлечение измененных данных
  • Использование столбца типа DateTime для поэтапного извлечения данных
  • Использование отслеживания изменений
Лабораторная работа: Загрузка инкрементальных изменений
  • Использование задачи Lookup task, чтобы вставить данные измерений
  • Использование задачи Lookup task, чтобы вставить или обновить данные измерений
  • Реализация медленно изменяющихся измерений
  • Использование инструкции MERGE для загрузки фактических данных
Модуль 8. Включение данных из облака в хранилище данных

Темы
  • Обзор «облачных» источников данных
  • SQL Server Azure
  • Рынок данных Azure
Лабораторная работа: Включение данных из облака в хранилище данных
  • Извлечение данных из SQL Azure
  • Получение данных из рынка данных Azure
Модуль 9. Обеспечение качества данных

Темы
  • Введение в очистку данных
  • Использование Data Quality Services для очистки данных
  • Использование Data Quality Services для соответствия данных
Лабораторная работа: Очистка данных
  • Создание базы знаний DQS
  • Очистка данных с помощью проекта DQS
  • Использование DQS в SSIS пакете
Лабораторная работа: Удаление повторяющихся данных
  • Создание политики соответствия
  • Использование Data Quality Services для соответствия данных
Модуль 10. Использование Master Data Services

Темы
  • Основные понятия Master Data Services
  • Реализация модели Master Data Services
  • Использование надстройки Excel с Master Data Services
Лабораторная работа: Реализация Master Data Services
  • Создание базовой модели MDS
  • Редактирование моделей MDS с помощью Excel
  • Загрузка данных в MDS
  • Обеспечение бизнес-правил
  • Получение Master Data Services данных
Модуль 11. Расширение SSIS

Темы
  • Использование пользовательских компонентов в SSIS
  • Использование сценариев в SSIS
Лабораторная работа: Использование скриптов и пользовательских компонентов
  • Использование пользовательских компонентов
  • Использование Задачи сценарий (Script Task)
Модуль 12. Развертывание и настройка пакетов служб SSIS

Темы
  • Обзор развертывания
  • Развертывание проектов служб SSIS
  • Планирование выполнения пакетов служб SSIS
Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов служб SSIS
  • Создание каталога SSIS
  • Развертывание SSIS проекта
  • Создание среды для SSIS решений
  • Запуск пакетов служб SSIS в SQL Server Management Studio
  • Запуск пакетов SSIS по расписанию агентом SQL Server
Модуль 13. Использование данных в хранилище

Темы
  • Использование Excel для анализа данных в хранилище
  • Введение в PowerPivot
  • Введение в Crescent
Лабораторная работа: Использование хранилищ данных
  • Использование PowerPivot для создания запроса к хранилищу данных
  • Визуализация данных с помощью Crescent

Ссылка курса обучения
Назад в раздел



Для предварительной записи на курсы или microsoft-logo.jpg
уточнения информации позвоните по телефонам:
(044) 492-29-29, 594-98-98
e-mail: training@muk.com.ua


Или заполните заявку.

Свежие новости

08.12.2020 Анонс воркшопа Autonomous Data Warehouse Cloud Workshop на базе Учебного центра МУК
Открыт набор на воркшоп , который состоится 15 декабря 2020 года

06.12.2020 Тренинг по сертификации H3CNE, 14-17 декабря 2020.

23.11.2020 Новый виток развития: Учебный центр МУК - Amazon Web Services Training Partner
Учебный центр МУК - Amazon Web Services Training Partner!

06.11.2020 Достичь совершенства: Oracle открывает ССоЕ на базе Учебного центра МУК
Группа компаний МУК и компания Oracle подписали контракт о запуске нового и стратегически важного проекта Oracle Cloud Center of Excellence (ССоЕ) на базе Учебного центра МУК