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Struttura del corso
Introduzione
Panoramica delle soluzioni di archiviazione e analisi dei dati on-premise e basate su cloud
Comprensione Big Data
- Big Data Criteri
- Big Data Struttura
- Lavorare con Big Data
Soluzioni cloud
- Azure SQL Database
- Azure Data Warehouse
- Azure Data Factory
- Azure Databricks
- Power BI
Lavorare con Databases
- Progettazione di data warehouse
- Modellazione dimensionale
- Implementazione e distribuzione
Modelli di dati - Un confronto
- SSAS Modelli di dati tabulari
- SSAS Modelli multidimensionali
- Modelli di Power BI
Pulizia dei dati
- Strategie e strumenti
Modelli di report
- Costruzione Power BI di modelli tabulari
- Informazioni su DAX
Report di PowerBI
- Progettazione di Power BI report
Power BI Architettura
- Generazione dell'area di lavoro
- Licenze
- Autorizzazioni
Amministrazione
- Amministrazione delle soluzioni di Azure
- Amministrazione del servizio Power BI
Sicurezza
- Mantenere un'architettura sicura di Azure
- Azure SQL Database/Data Warehouse, Data Factory e Data Bricks
- Mascheramento dei dati e problemi di privacy
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza con l'analisi elementare dei dati (ad esempio, Excel).
- Una comprensione generale dei concetti relativi al cloud (ad esempio, AWS).
Pubblico
- Database Ingegneri
- Gli sviluppatori
35 ore
Recensioni (1)
La configurazione serverless manuale. Inoltre, non avevo uscite dalla console web Idea sls, il che è bello.
Rafał Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Corso - Serverless Framework for Developers
Traduzione automatica