Тренинги
- Cisco»
- Huawei
- Red Hat»
- NetApp»
- VMware»
- Fortinet
- Microsoft»
- Juniper»
- Amazon Web Services»
- Citrix»
- Arista
- SUSE
- Kaspersky Lab
- Aruba»
- ITIL®»
- Python
- Barracuda
- Brocade
- CWNP
- Gigamon
- Google Cloud»
- IBM»
- NotSoSecure
- Palo Alto Networks
- Ruckus
- Wireshark
- Экспресс-аудит
- Цифровая экономика»
- Бизнес-тренинги
- Программирование
- Облачные технологии
- Управление проектами

Разработка модели данных SQL (20768)
Программа курса
Модуль 1: Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence) и моделирование данных.
- 1.1. Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
- 1.2. Платформа бизнес аналитики Microsoft.
- 1.3. Лабораторная работа: Исследование решения бизнес аналитики (BI).
Модуль 2: Создание многомерных баз данных (Multidimensional Databases).
- 2.1. Введение в многомерный анализ.
- 2.2. Создание источников данных и представлений источников данных.
- 2.3. Создание куба.
- 2.4. Обзор безопасности куба.
- 2.5. Настройка SSAS.
- 2.6. Мониторинг SSAS.
- 2.7. Лабораторная работа: Создание многомерной базы данных (Multidimensional Database).
Модуль 3: Работа с кубом и размерностями (Dimensions).
- 3.1. Настройка размерностей (Dimensions).
- 3.2. Определение иерархий атрибутов.
- 3.3. Сортировка и группировка атрибутов.
- 3.4. Медленно изменяемые размерности (Slowly Changing Dimensions).
- 3.5. Лабораторная работа: Работа с кубом и размерностями (Dimensions).
Mодуль 4: Работа со значениями (Measures) и группами значений (Measure Groups).
- 4.1. Работа со значениями (Measures).
- 4.2. Работа с группами значений (Measure Groups).
- 4.3. Лабораторная работа: Настройка значений (Measures) и групп значений (Measure Groups).
Модуль 5: Введение в MDX.
- 5.1. Основы MDX.
- 5.2. Добавление вычислений в куб.
- 5.3. Использование MDX для запросов куба.
- 5.4. Лабораторная работа: Использование MDX.
Модуль 6: Настройка функциональности куба.
- 6.1. Введение в бизнес аналитику (BI).
- 6.2. Применение ключевых показателей производительности (KPI).
- 6.3. Применение действий (Actions).
- 6.4. Применение перспектив (Perspectives).
- 6.5. Применение переводов (Translations).
- 6.6. Лабораторная работа: Настройка куба.
Модуль 7: Применение табличных моделей данных при помощи SQL Server Analysis Services (SSAS).
- 7.1. Введение в табличные модели данных.
- 7.2. Создание табличных моделей данных.
- 7.3. Использование служб анализа табличных данных в корпоративном решении бизнес аналитики.
- 7.4. Лабораторная работа: Работа с табличной моделью данных SQL Server Analysis Services (SSAS).
Модуль 8: Введение в Data Analysis Expression (DAX).
- 8.1. Основы DAX.
- 8.2. Использование DAX для создания вычисляемых колонок и значений в табличной модели данных.
- 8.3. Лабораторная работа: Создание вычисляемых колонок и значений в табличной модели данных.
Модуль 9: Выполнение прогнозирующего анализа (Predictive Analysis) при помощи интеллектуального анализа данных (Data Mining).
- 9.1. Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining).
- 9.2. Создание настраиваемого решения интеллектуального анализа данных (Data Mining).
- 9.3. Проверка модели интеллектуального анализа данных (Data Mining).
- 9.4. Подключение и использование модели интеллектуального анализа данных (Data Mining).
- 9.5. Использование надстройки Data Mining для Excel.
- 9.6. Лабораторная работа: Выполнение прогнозирующего анализа (Predictive Analysis) при помощи