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SQL Business Intelligence: Datenmodelle mit Analysis Services (SQLBI-DM)

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Hersteller-ID: 20768
Prüfungs ID: 70-768
Dauer: 3 Tage
Treuepunkte: 3000
Preis: € 1.465.- exkl.MwST
Wissensgarantie: 12 Monate

Info: Dieses Seminar behandelt prüfungsrelevante Themen zum Microsoft Examen: 70-768 Developing SQL Data Models

Mögliche Zertifizierung: MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development
Dieser Kurs wird auf Basis von SQL Server 2016 abgehalten.
Der überwiegende Anteil der erworbenen Kenntnisse ist abwärtskompatibel (bis inkl. SQL Server 2008).
Ausgenommen sind neu hinzugekommene, versionsspezifische Features, auf die im Rahmen des Kurses hingewiesen wird.

In diesem Kurs erwerben die Teilnehmer die notwendigen Kenntnisse um multidimesionale Datenbanken und tabellarische Datenmodelle mit SQL Server Analysis Services zu erstellen.

Nach Abschluss des Seminars haben die Teilnehmer Kenntnisse zu folgenden Themen:
  • Multidiemnsionale Datenbanken erstellen mit Analysis Services
  • Gestaltung von Dimensionen
  • Gestaltung von Measures und Measure Gruppen
  • Multidimensional Expressions (MDX)
  • Cubes anpassen und erweitern
  • Tabellarische Datenmodelle erstellen
  • Data Analysis Expressions (DAX)
  • Data Mining


Mögliche Zertifizierung: MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development
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Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an:
  • Business Intelligence Entwickler und Datenanalysten.

Vorkenntnisse

Für dieses Seminar werden folgende Kenntnisse empfohlen:
  • Keine besonderen Vorkenntnisse notwendig.
  • Erfahrung mit relationalen Datenabanken wäre vorteilhaft.

Schwerpunkte

  1. Einführung in Busienss Intelligence und Datenmodellierung
    1. Einführung in Business Intelligence
    2. Die Microsoft Business Intelligence Platform
  2. Erstellen Multidimensionaler Datenbanken
    1. Einführung in multidimensional Analyse
    2. Erstellen von „Data Sources“ und „Data Source Views“
    3. Entwerfen eines Cubes
    4. Überblick Cube-Sicherheit
  3. Arbeiten mit Cubes und Dimensionen
    1. Konfigurieren von Dimensionen
    2. Definieren Attributshierarchien
    3. Sortieren und Gruppieren von Dimensionsattributen
  4. Verwenden von Measures und Measure Groups
    1. Einführung in MDX
    2. MDX Grundlagen
    3. Berechnungen im Cube
    4. Abfragen des Cubes mittels MDX
  5. Anpassen und Erweitern der Cube-Funktionalität
    1. Implementieren von “Key Performance Indicators” und Actions
    2. Perspektiven und Mehrsprachigkeit
  6. Implementieren eines tabellarischen Datenmodells mit Analysis Services
    1. Überblick tabellarische Datenmodelle
    2. Erstellen eines tabellarischen Datenmodells
  7. Einführung in Data Analysis Expressions (DAX)
    1. DAX Grundlagen
    2. Verwenden von DAX für berechnete Spalten und „Measures“
  8. Vorausschauende Analysen mit Data Mining (Predictive Analysis)
    1. Einführung in Data Mining
    2. Verwenden des Data Mining Add-In for Excel
    3. Erstellen einer eigenen Data Mining Lösung
    4. Überprüfen des Data Mining Modells
    5. Verwendung eines Data-Mining Modells
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