Descrição:
Sobre este curso:
Este curso descreve como implementar uma plataforma de data warehouse para suportar uma solução de BI. Os alunos aprenderão como criar um data warehouse com o Microsoft SQL Server 2016 e com o Azure SQL Data Warehouse para implementar o ETL com o SQL Server Integration Services e validar e limpar dados com o SQL Server Data Quality Services e o SQL Server Master Data Services.
Público-Alvo: O público-alvo principal deste curso são profissionais de banco de dados que precisam cumprir uma função de desenvolvedor de Business Intelligence. Eles precisarão se concentrar no trabalho prático criando soluções de BI, incluindo a implementação do Data Warehouse, ETL e limpeza de dados.
Pré-requisitos: Além da experiência profissional, os alunos que frequentam este treinamento devem já possuir os conhecimentos técnicos de pelo menos 2 anos de experiência trabalhando com bancos de dados relacionais, incluindo:
• Projetando um banco de dados normalizado.
• Criando tabelas e relacionamentos.
• Consultando com o Transact-SQL.
• Alguma exposição a construções básicas de programação (como looping e ramificação).
• É desejável uma consciência das principais prioridades do negócio, tais como receita, rentabilidade e contabilidade financeira.
Objetivos do Curso: Ao final do curso você será capaz de:
• Descrever os principais elementos de uma solução de data warehousing
• Descrever as principais considerações de hardware para a construção de um data warehouse
• Implementar um design lógico para um data warehouse
• Implementar um design físico para um data warehouse
• Criar índices columnstore
• Implementando um Azure SQL Data Warehouse
• Descrever os principais recursos do SSIS
• Implementar um fluxo de dados usando SSIS
• Implementar fluxo de controle usando as tarefas e restrições de precedência
• Criar pacotes dinâmicos que incluem variáveis e parâmetros
• Depurar pacotes do SSIS
• Descrever as considerações para implementar uma solução ETL
• Implementar Serviços de Qualidade de Dados
• Implementar um modelo de Master Data Services
• Descrever como você pode usar componentes personalizados para estender o SSIS
• Implantar projetos do SSIS
• Descrever cenários de BI e BI comuns
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