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Power-Woche: SQL Server Data Warehouse

Lernen Sie kompakt SQL Datenmodelle zu erstellen und eine BI-Plattform mit Microsoft SQL Server 2019 zu implementieren.
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Data Warehouse Kurs

Sie haben viel vor, aber wenig Zeit? Dann ist diese Power-Woche genau das richtig für Sie. In diesem Data Warehouse SQL Kurs lernen Sie kompakt in 5 Tagen eine Business Intelligence-Plattform mit SQL Server selbst zu implementieren, um Analysen zu unterstützen.

Schulungsinhalt

Nach dem Data Warehouse SQL Seminar sind Sie in der Lage ein Datawarehouse mit SQL Server zu erstellen, eine SQL Server Integration Services (SSIS) Lösung in Ihrem Unternehmen zu implementieren und mit Hilfe von SQL Server Analysis Services (SSAS) einen OLAP Cube zu erstellen und Ihre Daten auszuwerten. Also kurzum alles was Sie wissen müssen, um sich mit Big Data einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Dieser Kurs besteht aus dem Einsteigerkurs "SSIS" und dem Kurs "SSAS".

Softwareversion

Diese Microsoft Business Intelligence Schulung wird auf Basis der aktuellsten verfügbaren Version SQL Server durchgeführt, ist aber ebenso für die Vorgängerversionen geeignet.

Zielgruppe SQL Schulung

Diese Data Warehouse SQL Schulung ist für Datenbankprogrammierer, Controller und Business Intelligence Entwickler mit Grundkenntissen in Microsoft SQL Server geeignet.

Kundenbewertungen

"Eine gute Einführung in eine Thematik, in der im Internet ein wilder Dschungel an Unterlagen existiert."
Data Warehouse SQL Workshop im Virtual Classroom
"Mit Abstand der beste Trainer, den ich bis jetzt hatte!"
SQL Server Seminar in München
5/ 5 stars
Microsoft SQL Server Data Warehouse Schulungen
Rated 5/5 based on 21 customer reviews

 

Agenda SQL DWH Seminar

  • Data Warehouse Konzepte und Architektur
  • Data Warehouse designen und implementieren
  • Columnstore Indexes entwerfen
  • Einführung in SQL Server Integration Services
  • Integration Services-Lösungen entwickeln
  • Kontrollfluss implementieren
  • Datenfluss implementieren
  • Zusammenführen von Daten (Inkrementelle Datenintegration)
  • Datenbereinigung mit Data Quality Services
  • Data Master Services (MDS) verwenden
  • Logging implementieren
  • Debugging und Fehlerbehandlung
  • Checkpoints und Transaktionen
  • SSIS Pakete verwalten
  • Sicherheit von Integration Services
  • Business Intelligence (BI) und Datenmodellierung
  • Einführung in SQL Server Analysis Services
  • Multidimensionale Analyselösungen erstellen (MDX)
  • Arbeiten mit Cubes und Dimensionen
  • Multidimensionale Analyselösungen abfragen
  • Cube-Funktionalitäten anpassen
  • Analysis Services-Datenbank entwerfen, bereitstellen und absichern
  • Einführung in Data Analysis Expression (DAX)
  • Analysis Services für tabellarische Modelle implementieren
  • Ausblick SQL Server Big Data und SQL Server Machine Learning

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