SQL Server 2014 - MOC 20466 - Implementing Data Models and Reports with SQL Server

Termine, Preis & Anmeldung
  • Zielgruppe: Datenbankprofessionals und BI-Entwickler. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf dem Erstellen von BI-Lösungen für Unternehmen.

  • Dieser Kurs Microsoft SQL Server 2014 - MOC 20466 - Implementing Data Models and Reports with SQL Server richtet sich in erster Linie an Datenbankprofessional und Entwicker im Bereich Microsoft SQL Server 2014. Kursthema ist das Erstellen von BI-Lösungen. Dabei liegt die Spannbreite der Themen von der Einführung in BI und Datenmodellierung, mehrdimensionale Datenmodelle, Cubes, Analysis Services, Reporting Services bis Hardware - Installieren und Konfigurieren zu Dashboards mit Microsoft SharePoint. Auch Data Mining zur Vorhersageanalyse von Geschäftsprozessen gehört zum Themenkreis.

    Außerdem bereitet der Kurs auf die Prüfung 70-466 zur Zertifizierung zum MCSE: Data Management and Analytics vor.

    ACHTUNG: Die Prüfung 70-466 wurde zum 31.01.2021 abgekündigt und kann danach nicht mehr abgelegt werden.

    Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

    Hinweis: Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.

    • Einführung in Business Intelligence und Datenmodellierung
      • Einführung in Business Intelligence
      • Die Microsoft Enterprise BI-Plattform
    • Erstellen mehrdimensionaler Datenbanken
      • Einführung in die mehrdimensionale Analyse
      • Erstellen von Datenquellen und Datenquellensichten
      • Erstellen eines Cubes
      • Übersicht über die Cube-Sicherheit
    • Arbeiten mit Cubes und Dimensionen
      • Dimensionen konfigurieren
      • Definieren von Attributhierarchien
      • Sortieren und Gruppieren von Hierarchien
    • Arbeiten mit Kennzahlen und Kennzahlengruppen
      • Arbeiten mit Kennzahlen
      • Arbeiten mit Kennzahlengruppen
    • Einführung in MDX
      • MDX-Grundlagen
      • Hinzufügen von Berechnungen zu einem Cube
      • Verwenden von MDX zum Abfragen eines Cubes
    • Anpassen der Cube-Funktionalität
      • Implementierung von Key Performance Indicators
      • Implementierung von Actions, Perspectives und Translations
    • Implementieren des Analysis Services-Tabellendatenmodells
      • Einführung in tabellarische Datenmodelle
      • Erstellen eines tabellarischen Datenmodells
      • Verwenden eines Analysis Services-Tabellendatenmodells in einer Enterprise BI-Solution
    • Einführung in Data Analysis Expression (DAX)
      • DAX-Grundlagen
      • Verwenden von DAX zum Erstellen berechneter Spalten und Kennzahlen in einem tabellarischen Datenmodell
    • Implementieren von Berichten mit SQL Server Reporting Services
      • Einführung in Reporting Services
      • Erstellen eines Berichts mit dem Berichts-Designer
      • Gruppieren und Aggregieren von Daten in einem Bericht
      • Daten grafisch darstellen
      • Filtern von Berichten mithilfe von Parametern
    • Automatisieren der Berichtsausführung und -zustellung
      • Verwalten der Berichtssicherheit
      • Verwalten der Berichtsausführung
      • Übermittlung von Berichten mit Abonnements und Datenwarnungen
      • Problembehandlung bei Reporting Services
    • Bereitstellung von BI mit SharePoint PerformancePoint Services
      • Einführung in SharePoint Server als BI-Plattform
      • Planen der Sicherheit für eine SharePoint Server BI-Lösung
      • Planen von PerformancePoint-Diensten
    • Predictive Analysis mit Data Mining durchführen
      • Übersicht über Data Mining
      • Verwenden des Data Mining-Add-Ins für Excel
      • Erstellen einer benutzerdefinierten Data Mining-Lösung
      • Validieren eines Data Mining-Modells
      • Herstellen einer Verbindung zu Data Mining-Daten und Verwenden von Data Mining-Daten
  • Erfahrung mit der Arbeit mit relationalen Datenbanken, einschließlich Design einer normalisierten Datenbank, Erstellen von Tabellen und Beziehungen sowie Abfragen mit Transact-SQL entsprechend des Kurses Abfragen von SQL Server mit Transact SQL, Grundkenntnisse über die Data Warehouse-Schematopologie (inkl. Stern- und Schneeflockenschema), Umgang mit grundlegenden Programmierkonstrukten wie Looping und Branching ist ebenfalls erforderlich. Ein Bewusstsein für geschäftliche Anforderungen wie Profitabilität und Finanzbuchhaltung ist wünschenswert.

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