Список курсов
   Расписание тренингов
info@i-klass.com
тел.: +380 44 5941060
факс: +380 44 5941062
Как нас найти

   Центр Тестирования
exam@i-klass.com


    ИТ-специалистам    Первая страница раздела     Школа управления    Первая страница раздела     Для Пользователей    Первая страница раздела     Оформить заказ    
    Microsoft, Oracle, Sun, Java
    Linux (RedHat, SuSE, Ubuntu)
    VMWare, Apple, HP, IBM

    Управление проектами
    Управление ИТ-услугами
Офисные приложения
Microsoft, Apple, AutoCAD и др.



ИТ специалистам
  / Microsoft / Microsoft SQL Server / 2796
возвратиться к списку курсов Microsoft / Microsoft SQL Server
  возвратиться к списку курсов
   дата начала тренинга:   -

2796: Проектирование решений для анализа данных с помощью SQL Server 2005 Analysis Services
2796: Designing an Analysis Solution Architecture Using Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services

Описание
Цель курса - ознакомить профессиональных разработчиков многомерных баз с возможностями Olap SQL Server 2005.
Курс охватывает этапы от сбора и анализа бизнес-требований и технических характеристик до развёртывания решений на основе многомерных структур данных. Показывается возможность разработки собственных алгоритмов и оптимизации решений. Курс фокусирует внимание на вопросах планирования и разработки и не служит пособием по построению объектов базы данных или использованию всех инструментальных возможностей среды разработки, доступной в SQL2005.
Аудитория
Курс предназначен для специалистов по BI, имеющих опыт применения OLAP решений на основе SQL Server 2000.
Длительность
3 дня (24 академ. часа)
Сертификация
Курс готовит к тесту: 070-446
Документ по окончании
Сертификат Microsoft
Предварительные
требования

Слушатели должны:
- иметь практический опыт выполнения заданий по разработке баз данных, например, уметь создавать запросы языка Transact-SQL;
- уметь писать и оптимизировать расширенные запросы, например, запросы, содержащие сложные соединения таблиц или подзапросы;
- уметь создавать объекты баз данных, такие как таблицы, представления и индексы;
- иметь концептуальное понимание OLAP-технологий, многомерных данных, MDX;
- уметь составлять отчёты Reporting Services с помощью Visual Studio или SQL Server Business Intelligence Development Studio;
- знать английский язык для понимания технической документации;
- иметь опыт работы и уметь использовать инструменты Microsoft Office Visio, Microsoft SQL Server Business Intelligence Development Studio, Microsoft SQL Server Management Studio, Performance Monitor, Microsoft SQL Server Profiler и Report Builder and Report Manager.

Желательно иметь общее представление об архитектуре BI (управление источником данных, функции сводных таблиц, сеток и диаграмм, drill down, связанные отчёты и шаблоны схемы отчётов), иметь общее представление о web-архитектуре (SSL, SOAP, и IIS), системе безопасности Microsoft Windows.



Содержание

Модуль 1. Сбор и анализ бизнес-требований и технических характеристик
Предварительное знакомство с основными принципами, необходимыми при разработке бизнес-логики Olap-проекта, который должен быть адекватен потребностям предприятия.
Темы:
- Планирование OLAP-решений.
- Определение требований и ограничений.
Лабораторная работа 1: Обзор требований. Конкретизация требований.

Модуль 2. Разработка и OLAP-архитектуры на логическом уровне
В этом модуле рассматриваются такие аспекты как разработка хранилища реляционного типа и кубов OLAP.
Темы:
- Планирование OLAP-решений.
- Разработка и подготовка фактовых и координатных таблиц.
- Разработка и подготовка многомерных кубов.
Лабораторная работа 2: Разработка и реализация OLAP-решения на логическом уровне.
- Разработка и реализация схемы базы данных реляционного типа.
- Разработка и реализация многомерного куба.
- Разработка и реализация проекций куба (Perspectives).

Модуль 3. Разработка физических аспектов хранения многомерных объектов
В этом модуле рассматриваются способы эффективного хранения данных для программ, работающих со многомерными структурами.
Темы:
- Разработка физических структур хранения.
- Фрагментация (partitioning) реляционных источников.
- Фрагментация многомерных объектов.
Лабораторная работа 3: Разработка механизмов хранения на физическом уровне.
- Разработка и реализация механизмов хранения данных.
- Фрагментация реляционных источников.
- Фрагментация многомерных объектов.
- Тестирование механизма.

Модуль 4. Создание вычисляемых объектов (calculations)
Рассматриваются способы создания вычисляемых элементов на языке MDX - динамических элементов (calculated cells), именованных наборов (named sets) и scoped assignments.
Темы:
- Создание динамических элементов.
- Создание Именованных Наборов.
- Создание скриптов на языке MDX.
Лабораторная работа 4: Внедрение динамических объектов.
- Создание динамических элементов.
- Создание Именованных Наборов.
- Создание скриптов на языке MDX.

Модуль 5. Дополнительные возможности OLAP-объектов
Рассматриваются преимущества таких новых механизмов как KPI (key performance indicators - индикаторы производительности), Actions (действия) и Stored Procedures (процедуры) применительно ко многомерным кубам OLAP.
Темы:
- Индикаторы производительности.
- Действия над содержимым куба.
- Процедуры.
Лабораторная работа 5:
- Разработка KPI.
- Разработка Actions.
- Разработка процедур.

Модуль 6. Разработка Инфраструктуры OLAP
Темы:
- Требования к ресурсам OLAP-технологии.
- Масштабируемость OLAP-решений.
- Доступность (availability) OLAP-ресурсов.
Лабораторная работа 6: Разработка и внедрение Инфраструктуры OLAP.
- Планирование производственной инфраструктуры.
- Инсталляция OLapServices в кластере.

Модуль 7. Развёртывание OLAP-технологии
Варианты развёртывания (deployment) OLAP-решений. Механизмы защиты критических корпоративных ресурсов в OLAP.
Темы:
- Развёртывание многомерной базы данных.
- Управление правами доступа.
Лабораторная работа 7: Развёртывание OLAP-технологии.
- Развёртывание технологии OLAP.
- Назначение прав доступа.

Модуль 8. Оптимизация OLAP-технологии. Мониторинг и анализ производительности
Темы:
- Мониторинг объектов OLAP.
- Оптимизация производительности.
Лабораторная работа 8: Оптимизация производительности.
- Мониторинг объектов OLAP.
- Оптимизация запросов.

Модуль 9. Использование Эвристик (Data Mining). Возможности Data Mining в OLAP 2005
Темы:
- Построение структуры Data Mining.
- Проверка структуры.
- Использование Data Mining в Business Intelligence.

По окончании
Слушатели научатся:
- производить сбор требований для успешного внедрения OLAP решения на базе Analysis Services;
- проектировать дизайн и логический уровень Online Analytical Processing (OLAP) решения;
- проектировать физический уровень (OLAP) решения;
- создавать вычисляемые члены и именованные наборы;
- создавать Key Performance Indicators (KPIs), actions и stored procedures;
- планировать инфраструктуру OLAP решения;
- внедрять и обеспечивать безопасность Analysis Services в промышленной среде;
- производить мониторинг и оптимизацию Analysis Services;
- использовать различные алгоритмы data mining.
С этим курсом обычно заказывают
2795, 2797
   Все права защищены
   ©Учебный Центр Квазар-Микро
   2009


   Словари, Аббревиатуры, Ссылки, Гостиницы Киева, Транспорт в Киеве, Расписание поездов
   Как нас найти (схема)
    
наверх    
 
404 Not Found

Not Found

The requested URL /clients/edu_kvazar-micro_com/linkmoneyssi.php was not found on this server.


Apache/2.4.18 (Ubuntu) Server at lm-code.ru Port 80

  Компания "Квазар-Микро"

Освітній портал