Struttura del corso
Modulo 1: Fondamenti di Data Warehousing e Business Intelligence Moderna:
- L'evoluzione del panorama del Data Warehousing (DW) e del Business Intelligence (BI)
- Data Warehousing nativo nel cloud (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Architetture moderne di Data Warehouse (Architettura Lambda, Architettura Kappa)
- Concetti di modellazione dei dati (Schema a stella, Schema a fiocco di neve)
- Introduzione alla metodologia Data Vault (breve panoramica)
- Concetti chiave di BI: ETL/ELT, OLAP, DWH, Governance dei dati
- Panoramica dello stack Microsoft BI: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Modulo 2: ETL/ELT moderno con SQL Server Integration Services (SSIS)
- Componenti principali di SSIS (Integration Services, Gestione connessioni, Flusso dati, Flusso di controllo)
- Accesso moderno ai dati (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Attività Script Python)
- Integrazione cloud (Caricamento/scaricamento dati da/verso Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Tecniche di trasformazione dei dati (Colonna derivata, Trasformazioni di ricerca, Trasformazioni di aggregazione, Divisione condizionale, Componente script)
- Gestione dei Big Data in SSIS (Integrazione con Azure Databricks, PolyBase)
- Gestione degli errori, registrazione e debug in SSIS
- Deployment e pianificazione (SQL Agent, Esecuzione di Azure Automation)
Modulo 3: Costruzione di modelli analitici con SQL Server Analysis Services (SSAS - Tabular)
- Introduzione al modello Tabular (rispetto al modello Multidimensionale)
- Fondamenti del linguaggio DAX (Data Analysis Expressions) (Contesto, Calcoli, Aggregazioni)
- Progettazione del modello: Relazioni, Gerarchie, Prospettive, Ruoli, Sicurezza
- Utilizzo delle funzioni di Time Intelligence in DAX
- Gestione e deployment di modelli Tabular (BIML, SSDT)
- Ottimizzazione delle prestazioni dei modelli Tabular SSAS
Modulo 4: Analisi nel cloud con Azure Analysis Services (AAS)
- Introduzione ad Azure Analysis Services (AAS)
- Opzioni di deployment di AAS (PaaS - Piano di servizio App Azure, Istanza di calcolo dedicata)
- Connessione ai database Azure (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Creazione di modelli in Azure (utilizzando Azure Purview o Azure Analysis Services Studio)
- Scalabilità e alta disponibilità con AAS
- Sicurezza in AAS (Sicurezza basata sui ruoli)
Modulo 5: Interrogazione e analisi dei dati con T-SQL e DAX
- T-SQL avanzato per l'analisi dei dati (CTE, Funzioni di finestra, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- Approfondimento su DAX (Contesto di riga vs contesto di filtro, Iteratori, Time Intelligence, KPI, Domande e risposte)
- Combinazione di T-SQL e DAX (Query PolyBase, server collegati)
- Utilizzo di analisi potenziate dall'IA (Azure Synapse Analytics Machine Learning Services)
Modulo 6: Scoperta e visualizzazione dei dati
- Introduzione a Power BI (Connessione alle fonti di dati, Query Editor)
- Creazione di visualizzazioni efficaci (Grafici, Diagrammi, Mappe)
- DAX per Power BI (Colonne calcolate, Misure)
- Progettazione e formattazione dei report in Power BI
- Introduzione ad Azure Synapse Studio per la BI
Modulo 7: Revisione del corso, concetti avanzati e laboratori pratici
- Pattern avanzati di trasformazione dei dati (Dimensioni lentamente variabili, Tipo 1/2)
- Integrazione dei servizi di qualità dei dati (DQS) (panoramica)
- Ottimizzazione delle prestazioni e risoluzione dei problemi (Query Store, Piani di esecuzione)
- Estensione delle funzionalità BI (Power Query, Power Automate)
- Laboratori pratici su scenari BI end-to-end (ETL, Creazione di modelli, Reporting)
Requisiti
Conoscenza di Windows, conoscenze di base di SQL e database relazionali.
Recensioni (3)
personalizzato in base alla nostra comprensione e ai dati
Vincent Long - ASSMANG PTY LTD
Corso - Business Intelligence with SSAS
Traduzione automatica
Abhi possiede un'ottima conoscenza di Alteryx e ha spiegato i concetti con grande chiarezza. Ha compreso i nostri obiettivi e ha creato dataset dimostrativi su misura, pertinenti alla nostra organizzazione, il che è stato davvero impressionante. La formazione è stata ben strutturata e presentata a un ritmo adeguato, lasciando tempo per le domande.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Corso - Alteryx for Data Analysis
Traduzione automatica
Deepthi era molto sensibile alle mie esigenze, sapeva quando aggiungere strati di complessità e quando instead trattenersi e adottare un approccio più strutturato. Deepthi ha davvero lavorato al mio ritmo e si è assicurata che potessi utilizzare le nuove funzioni/strumenti da solo, mostrandomi prima come fare e poi lasciandomi riprodurre gli elementi di persona, il che ha realmente aiutato a consolidare la formazione. Non potrei essere più felice dei risultati di questa formazione e del livello di competenza di Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Corso - IBM Cognos Analytics
Traduzione automatica
