Курс "20467 Проектирование бизнес-аналитики для самообслуживания и решений Big Data (20467 Designing Self-Service Business Intelligence and Big Data Solutions)"

Код: 20467
Специализация: Microsoft SQL Server 2014

Продолжительность - 5 дней

Курс "20467 Проектирование бизнес-аналитики для самообслуживания и решений Big Data" научит слушателей использовать службы отчетов Microsoft SQL Server, Microsoft Excel, Microsoft SharePoint Server и Microsoft Office 365 для анализа больших объемов данных. Научит использовать облачные платформы в сочетании с инструментами персональной аналитики.

Курс ориентирован на специалистов, отвечающих за хранилища данных, проектирование инфраструктуры бизнес-аналитики и ее взаимосвязь с другими системами данных, а также реализующих интеграцию с Microsoft SharePoint и другими бизнес-приложениями. Также курс будет интересен опытным специалистам по анализу данных для улучшения навыков использования технологий Microsoft по настройке самообслуживания и отчетности.

Прослушав данный курс, Вы научитесь:

• Выполнять аналитическую обработку больших объёмов данных.
• Подготавливать данные и инфраструктуру для самостоятельной аналитики.
• Использовать инструменты персональной аналитики.
• Пользоваться облачными платформами и механизмами для аналитики.

Предварительный уровень подготовки:

• Базовое понимание принципов работы хранилищ данных и модели данных.
• Опыт работы с Microsoft Excel и Microsoft SharePoint Server 2013.

Программа курса

Модуль 1. Введение в самообслуживание бизнес-аналитики (BI)

• Расширение корпоративной бизнес-аналитики.
• Самостоятельная аналитика.
• Лабораторная работа: Изучение корпоративной бизнес-аналитики.

Модуль 2. Самостоятельные отчеты

• Введение в отчеты самообслуживания.
• Общие источники и наборы данных.
• Элементы отчета.
• Лабораторная работа: Реализация самостоятельных отчетов.

Модуль 3. Самостоятельное моделирование с помощью PowerPivot

• Создание моделей данных в Excel с помощью PowerPivot.
• Использование DAX в модели данных PowerPivot.
• Лабораторная работа: Самостоятельное моделирование данных с PowerPivot.

Модуль 4. Импорт данных с Power Query

• Введение Power Query.
• Использование Power Query для импорта данных.
• Лабораторная работа: Использование Power Query.

Модуль 5. Визуализация данных с Power View в Microsoft Excel

• Введение в Power View.
• Создание визуализации динамических данных.
• Лабораторная работа: Визуализация данных с Power View.

Модуль 6. Визуализация географических данных с Power Map

• Введение Power Map.
• Создание отчетов и презентаций.
• Лабораторная работа: Визуализация географических данных с Power Map.

Модуль 7. Коллективная аналитика на платформе SharePoint

• Общий доступ к книгам PowerPivot.
• Управление службой PowerPivot в SharePoint Server.
• Использование Power View в SharePoint Server.
• Лабораторная работа: Совместный доступ к BI с Microsoft SharePoint.

Модуль 8. Источники данных в Azure Data Market

• Введение в Azure Data Market.
• Использование Azure Data Market в Excel.
• Лабораторная работа: Использование AzureDataMarket.

Модуль 9. Интеграция с облаком при помощи Power BI для Microsoft Office 365

• Введение в Power BI.
• Естественный язык запросов с Q&A.
• Общий доступ к запросам.
• Шлюз управления данными.
• Лабораторная работа: Использование Power BI.

Модуль 10. Введение в технологии BIG DATA и Azure HDInsight

• Введение в большие данные.
• Платформа HDInsight.
• Лабораторная работа: Использование Windows Azure HDInsight.

Модуль 11. Обработка больших данных с Pig и Hive

• Обработка больших данных с Pig.
• Обработка больших данных с Hive.
• Лабораторная работа: Обработка больших данных с Pig и Hive.

Модуль 12. Обработка больших данных с Windows Azure HDInsight

• Автоматизация задач обработки больших данных.
• Интеграция Windows Azure HDInsight с корпоративным данным.
• Лабораторная работа: Создание решений по обработки больших данных.

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.

Microsoft SQL Server 2014 стал более простым и экономически эффективным для того чтобы построить высокую производительность критически важных приложений предприятия, готовые активы Big Data, и решения BI, которые помогают сотрудникам принимать более обоснованные решения быстрее. Эти решения имеют возможность гибкого развертывания на предприятии, в облаке или в гибридной среде, и могут управляться через общий и знакомый набор инструментов.

Ключевым новшеством Microsoft SQL Server 2014 стал набор in-memory технологий: проект Hekaton, который позволяет размещать таблицы в памяти, обновление механизмов ColumnStore и бизнес-аналитика с PowerPivot.

• Подготовка к экзамену 70-461 / Пройдите курс 20461

Administering Microsoft SQL Server Databases

• Подготовка к экзамену 70-462 / Пройдите курс 20462

Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server

• Подготовка к экзамену 70-463 / Пройдите курс 20463

Уровень "Эксперт": Data Platform

• Подготовка к экзамену 70-464 / Пройдите курс 20464

Designing Database Solutions for Microsoft SQL Server

• Подготовка к экзамену 70-465 / Пройдите курс 20465

• Подготовка к экзамену 70-466 / Пройдите курс 20466

Designing Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server

• Подготовка к экзамену 70-467 / Пройдите курс 20467

По окончании авторизованного курса Microsoft выдаётся международный сертификат Microsoft