close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Внедрение хранилищ данных SQL

20767 C

35 000 руб

очно

31 500 руб

дистанционно
Очное обучение

Очное обучение – это обучение в одном из 13 городов России, где есть классы Учебного центра Softline (Москва, Санкт-Петербург, Владивосток, Екатеринбург, Казань, Красноярск, Нижний Новгород, Новосибирск, Омск, Ростов-на-Дону, Самара, Уфа, Хабаровск).

Вы приезжаете в указанное администратором время по нужному адресу и проходите обучение на наших ПК. Все лабораторные работы и/или практические задания будут заранее настроены нашими техническими специалистами и готовы к работе. В стоимость очного обучения входит блокнот, ручка, учебники и пособия, чай/кофе/вода/печеньки и обед. Иногородним слушателям, желающим обучаться в наших классах очно, мы помогаем с подбором и бронированием гостиницы (командировку вы оформляете за свой счёт).

Подробнее
Дистанционное обучение

Если в вашем городе нет класса, вы можете пройти обучение в дистанционном формате. Стоимость дистанционного курса на 10% меньше, чем очного.

Удалённый формат подразумевает подключение к очной группе во время проведения курса (ссылка для подключения будет выслана вам заранее). С вашей стороны нужен компьютер или ноутбук с устойчивым подключением к интернету и гарнитура с микрофоном и наушниками. Вы будете видеть презентацию преподавателя, слышать его, получите удалённый доступ к лабораторным работам (если курс подразумевает их использование), сможете задавать вопросы в групповом чате или голосом, общаться с другими слушателями, а по окончании обучения получите те же сертификаты (по электронной почте), что и очные слушатели (в сертификате не указано, в каком формате вы прошли обучение).

Подробнее

Данный курс описывает внедрение платформы хранилища данных (Data Warehouse) для поддержки решений бизнес аналитики (Business Intelligence). Слушатели научатся создавать хранилище данных (Data Warehouse) при помощи Microsoft SQL Server и Microsoft Azure SQL Data Warehouse, внедрять ETL (Извлечение, преобразование и загрузка) при помощи SQL Server Integration Services (SSIS), а также проверять и очищать данные при помощи SQL Server Data Quality Services (DQS) и SQL Server Master Data Services (MDS).

Подробнее

Производитель: Microsoft

Направление: Базы данных и СУБД
Продолжительность: 40 ак. часов
  • Расписание и цены
    08 — 12 апреля 2019
    40 ак. часов
    Нижний Новгород
    35 000 руб.
    08 — 12 апреля 2019
    40 ак. часов
    Нижний Новгород
    Дистанционный
    31 500 руб.
    Место обучения Формат Дата и время Стоимость
  • О курсе

    Профиль аудитории:

    • Основной аудиторией курса являются специалисты в области баз данных, которым необходимо соответствовать должности разработчика бизнес аналитики. Им необходимо сфокусироваться на выполнении практических работ по созданию решений бизнес аналитики, в том числе внедрении хранилища данных, ETL и очистки данных.

    По окончании курса слушатели смогут:

    • Описать ключевые элементы решения хранилища данных (Data Warehouse).
    • Описать основные рекомендации по аппаратному обеспечению хранилища данных (Data Warehouse).
    • Применять логическое проектирование для хранилища данных (Data Warehouse).
    • Применять физическое проектирование для хранилища данных (Data Warehouse).
    • Создавать индексы с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
    • Применять Azure SQL Data Warehouse.
    • Описать ключевые возможности SSIS.
    • Применять поток данных (Data Flow) при помощи SSIS.
    • Применять поток управления (Control Flow) при помощи задач и наследования ограничений.
    • Создавать динамические пакеты, которые включают в себя переменные и параметры.
    • Отлаживать пакеты SSIS.
    • Описать рекомендации по применению решения ETL.
    • Применять Data Quality Services (DQS).
    • Применять модель Master Data Services (MDS).
    • Описать процесс использования настраиваемых компонентов для расширения SSIS.
    • Развертывать проекты SSIS.
    • Описать бизнес аналитику (BI) и типовые сценарии применения бизнес аналитики (BI).

    Программа курса:

    • Модуль 1: Введение в организацию хранилищ данных (Data Warehousing).
      • Обзор хранилища данных (Data Warehouse).
      • Рекомендации по решению хранилища данных (Data Warehouse).
      • Лабораторная работа: Исследование решения хранилища данных (Data Warehouse).
      • Исследование источников данных.
      • Исследование процессов ETL.
      • Исследование хранилища данных.
    • Модуль 2: Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse). 
      • Рекомендации для инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).
      • Планирование оборудования хранилища данных (Data Warehouse).
      • Лабораторная работа: Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).
      • Планирование оборудования хранилища данных (Data Warehouse).
    • Модуль 3: Проектирование и внедрение хранилища данных (Data Warehouse).
      • Обзор проектирования хранилища данных (Data Warehouse).
      • Проектирование таблиц размерностей (Dimension Tables).
      • Проектирование фактических таблиц (Fact Tables).
      • Физическое проектирование хранилища данных (Data Warehouse).
      • Лабораторная работа: Реализация схемы хранилища данных (Data Warehouse).
      • Применение схемы звезда.
      • Применение схемы снежинка.
      • Применение таблицы временных размерностей.
    • Модуль 4: Индексы с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Введение в индексы с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Создание индексов с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Работа с индексами с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Лабораторная работа: Использование индексов с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Создание индекса с колоночным хранением (Columnstore Index) на таблице FactProductInventory.
      • Создание индекса с колоночным хранением (Columnstore Index) на таблице FactInternetSales.
      • Создание оптимизированных под память таблицы с колоночным хранением (Columnstore).
    • Модуль 5: Применение Azure SQL Data Warehouse.
      • Преимущества Azure Data Warehouse.
      • Внедрение Azure Data Warehouse.
      • Разработка Azure Data Warehouse.
      • Миграция в Azure Data Warehouse.
      • Копирование данных при помощи фабрики данных Azure.
      • Лабораторная работа: Применение Azure Data Warehouse.
      • Создание базы данных хранилища данных Azure SQL.
      • Миграция в базу данных хранилища данных Azure SQL.
      • Копирование данных при помощи фабрики данных Azure.
    • Модуль 6: Создание решения ETL.
      • Введение в ETL с использованием SSIS.
      • Обзор источников данных.
      • Применение потока данных (Data Flow).
      • Лабораторная работа: Применение потока данных (Data Flow) в пакете SSIS.
      • Исследование источника данных.
      • Перемещение данных при помощи задачи строки данных (Data Row Task).
      • Использование трансформации компонентов в строке данных.
    • Модуль 7: Применение потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
      • Введение в поток управления (Control Flow).
      • Создание динамических пакетов (Dynamic Packages).
      • Использование контейнеров (Containers).
      • Управление целостностью.
      • Лабораторная работа: Использование потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
      • Использование задач и наследования в потоке управления (Control Flow).
      • Использование переменных и параметров.
      • Использование контейнеров (Containers).
      • Лабораторная работа: Использование транзакций и контрольных точек (Checkpoints).
      • Использование транзакций.
      • Использование контрольных точек (Checkpoints).
    • Модуль 8: Отладка и устранение неисправностей в пакетах SSIS.
      • Отладка пакета SSIS.
      • Ведение журнала событий пакета SSIS.
      • Обработка ошибок в пакете SSIS.
      • Лабораторная работа: Отладка и устранение неисправностей в пакете SSIS.
      • Отладка пакета SSIS.
      • Ведение журнала выполнения пакета SSIS.
      • Применение обработчика событий.
      • Обработка ошибок в потоке данных (Data Flow).
    • Модуль 9: Использование решения извлечения данных. 
      • Введение в инкрементальный ETL.
      • Извлечение измененных данных.
      • Загрузка измененных данных.
      • Темпоральные таблицы (Temporal Tables).
      • Лабораторная работа: Извлечение измененных данных.
      • Использование колонки с типом данных DATETIME для инкрементального извлечения данных.
      • Использование захвата измененных данных (CDC).
      • Использование задачи управления CDC.
      • Использование отслеживания изменений.
      • Лабораторная работа: Загрузка данных в хранилище.
      • Загрузка данных из выходной таблицы CDC.
      • Использование преобразования просмотром для вставки или обновления данных размерностей.
      • Применение медленно изменяющихся размерностей.
      • Использование выражения MERGE.
    • Модуль 10: Обеспечение качества данных (Data Quality).
      • Введение в качество данных (Data Quality).
      • Использование Data Quality Services (DQS) для очистки данных.
      • Использование Data Quality Services (DQS) для соответствия данных.
      • Лабораторная работа: Очистка данных.
      • Создание базы знаний DQS.
      • Использование проекта DQS для отчистки данных.
      • Использование DQS в пакете SSIS.
      • Лабораторная работа: Дедупликация данных.
      • Создание политики соответствия.
      • Использование проекта DQS для соответствия данных.
    • Модуль 11: Использование Master Data Services (MDS).
      • Введение в Master Data Services (MDS).
      • Применение модели Master Data Services (MDS).
      • Иерархии и коллекции.
      • Создание концентратора основных данных (Master Data Hub).
      • Лабораторная работа: Применение Master Data Services (MDS).
      • Создание модели Master Data Services (MDS).
      • Использование надстройки Master Data Services для Excel.
      • Применение бизнес правил.
      • Загрузка данных в модель.
      • Выборка данных Master Data Services (MDS).
    • Модуль 12: Расширение SQL Server Integration Services (SSIS).
      • Использование скриптов в SSIS.
      • Использование настраиваемых компонентов в SSIS.
      • Лабораторная работа: Использование настраиваемых компонентов и скриптов.
      • Использование задачи скрипта (Script Task).
    • Модуль 13: Развертывание и настройка пакетов SSIS.
      • Обзор развертывания SSIS.
      • Развертывание проектов SSIS.
      • Планирование выполнения пакетов SSIS.
      • Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов SSIS.
      • Создание каталога SSIS.
      • Развертывание проекта SSIS.
      • Создание окружения для решения SSIS.
      • Запуск пакета SSIS в SQL Server Management Studio.
      • Планирование выполнения пактов при помощи агента SQL Server.
    • Модуль 14: Использование данных в хранилище данных (Data Warehouse).
      • Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
      • Введение в анализ данных (Data Analysis).
      • Введение в создание отчетов (Reporting).
      • Анализ данных при помощи Azure SQL Data Warehouse
      • Лабораторная работа: Использование инструментов бизнес аналитики (Business Intelligence).
      • Исследование отчетов SSRS.
      • Исследование рабочих книг PowerPivot.
      • Исследование отчетов Power View.

    Предварительные требования:

    • Обладать базовыми знаниями о Microsoft Windows и ее ключевых возможностях.
    • Обладать знаниями в области реляционных баз данных.
    • Обладать некоторым опытом проектирования баз данных.
  • Отзывы

    Ваш отзыв поможет кому-то сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом!

Связаться с менеджером

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

Запрос

В данный момент курс не стоит в открытом расписании. Оставьте запрос на этот курс, и мы свяжемся с вами для согласования времени и места проведения обучения.

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».