Curso Microsoft SQL Server Data Models and Reports

  • Database

Curso Microsoft SQL Server Data Models and Reports

32 horas
Visão Geral

O Curso Microsoft SQL Server Data Models and Reports concentra-se na criação de soluções gerenciadas de BI empresarial. Ele descreve como implementar modelos de dados multidimensionais e tabulares, fornecer relatórios com o Microsoft SQL Server Reporting Services, criar painéis com o Microsoft SharePoint Server PerformancePoint Services e descobrir insights de negócios usando mineração de dados.

Objetivo

Ao participar do Curso Microsoft SQL Server Data Models and Reports, os participantes aprenderão a:

  • Descreva os componentes, a arquitetura e a natureza de uma solução de BI.
  • Crie um banco de dados multidimensional com Analysis Services.
  • Implemente dimensões em um cubo.
  • Implemente medidas e grupos de medidas em um cubo.
  • Use a sintaxe MDX.
  • Personalize um cubo.
  • Implemente um modelo de dados tabular no SQL Server Analysis Services.
  • Use DAX para aprimorar um modelo tabular.
  • Crie relatórios com o Reporting Services.
  • Aprimore relatórios com gráficos e parâmetros.
  • Gerenciar a execução e entrega de relatórios.
  • Implemente um painel no SharePoint Server com Serviços PerformancePoint.
  • Use mineração de dados para análise preditiva.
Publico Alvo

O Curso Microsoft SQL Server Data Models and Reports é ideal para:

  • Profissionais de banco de dados que precisam cumprir a função de Desenvolvedor de Business Intelligence para criar soluções de análise e relatórios.
Pre-Requisitos
  • Projetando um banco de dados normalizado.
  • Criação de tabelas e relacionamentos.
  • Consultando com Transact-SQL.
  • Algum conhecimento básico de topologia de esquema de data warehouse (incluindo esquemas estrela e floco de neve).
  • Alguma exposição a construções básicas de programação (como looping e ramificação).
  • É desejável ter consciência das principais prioridades de negócios, como receita, lucratividade e contabilidade financeira.
Materiais
Português/Inglês + Exercícios + Lab Pratico
Conteúdo Programatico

Introduction to Business Intelligence and Data Modeling

  1. Elements of an Enterprise BI Solution
  2. The Microsoft Enterprise BI Platform
  3. Planning an Enterprise BI Project

Creating Multidimensional Databases

  1. Introduction to Multidimensional Analysis
  2. Creating Data Sources and Data Source Views
  3. Creating a Cube
  4. Overview of Cube Security

Working with Cubes and Dimensions

  1. Configuring Dimensions
  2. Defining Attribute Hierarchies
  3. Sorting and Grouping Hierarchies

Working with Measures and Measure Groups

  1. Working with Measures
  2. Working with Measure Groups

Introduction to MDX

  1. MDX Fundamentals
  2. Adding Calculations to a Cube
  3. Using MDX to Query a Cube

Enhancing a Cube

  1. Working with Key Performance Indicators
  2. Working with Actions
  3. Working with Perspectives
  4. Working with Translations

Implementing an Analysis Services Tabular Data Model

  1. Introduction to Analysis Services Tabular Data Models
  2. Creating a Tabular Data Model
  3. Using an Analysis Services Tabular Data Model in the Enterprise

Introduction to DAX

  1. DAX Fundamentals
  2. Enhancing a Tabular Data Model with DAX

Implementing Reports with SQL Server Reporting Services

  1. Introduction to Reporting Services
  2. Creating a Report with Report Designer
  3. Grouping and Aggregating Data in a Report
  4. Publishing and Viewing a Report

Enhancing Reports with SQL Server Reporting Services

  1. Showing Data Graphically
  2. Filtering Reports by Using Parameters

Managing Report Execution and Delivery

  1. Managing Report Security
  2. Managing Report Execution
  3. Subscriptions and Data Alerts
  4. Troubleshooting Reporting Services

Delivering BI with SharePoint PerformancePoint Services

  1. Introduction to SharePoint Server as a BI Platform
  2. Introduction to PerformancePoint Services
  3. PerformancePoint Data Sources and Time Intelligence
  4. Reports, Scorecards, and Dashboards

Performing Predictive Analysis with Data Mining

  1. Overview of Data Mining
  2. Creating a Data Mining Solution
  3. Validating a Data Mining Model
  4. Consuming Data Mining Data
TENHO INTERESSE

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