Kíváncsi vagy a tananyagunkra? Fedezd fel vállalati e-learning megoldásainkat, és szerezd meg a hozzáférést több száz tananyaghoz, hogy korlátlanul fejleszthesd tudásodat!

Érdekel

  • Változatos témák, tanulási útvonalak
  • Érd el tananyagainkat bárhonnan, bármikor
  • Tanulj első kézből a területükön elismert előadóktól

Implementing a Microsoft SQL 2016 Data Warehouse (mentor)

0
(0)
26 óra

  • Overview: Implementing a SQL Data Warehouse - Overview

  • Overview: Introduction to Data Warehousing
  • Lesson 1: Overview of Data Warehousing
  • Lesson 2: Considerations for a Data Warehouse Solution
  • Lab 1: Exploring a Data Warehousing Solution

  • Overview: Planning Data Warehouse Infrastructure
  • Lesson 1: Considerations for Data Warehouse Infrastructure
  • Lesson 2: Planning Data Warehouse Hardware
  • Lab 2: Planning Data Warehouse Infrastructure

  • Overview: Designing and Implementing a Data Warehouse
  • Lesson 1: Data Warehouse Design Overview
  • Lesson 2: Designing Dimension Tables
  • Lesson 3: Designing Fact Tables
  • Lesson 4: Physical Design for a Data Warehouse
  • Lab 3: Implementing a Data Warehouse

  • Overview: Columnstore Indexes
  • Lesson 1: Introduction to Columnstore Indexes
  • Lesson 2: Creating Columnstore Indexes
  • Lesson 3: Working with Columnstore Indexes
  • Lab 4: Using Columnstore Indexes

  • Overview: Implementing an Azure SQL Data Warehouse
  • Lesson 1: Advantages of Azure SQL Data Warehouse
  • Lesson 2: Implementing an Azure SQL Data Warehouse Database
  • Lesson 3: Developing an Azure SQL Data Warehouse
  • Lesson 4: Migrating to an Azure SQL Data Warehouse
  • Lesson 5: Copying Data with the Azure Data Factory
  • Lab 5: Implement an Azure SQL Data Warehouse

  • Overview: Creating an ETL Solution
  • Lesson 1: Introduction to ETL with SSIS
  • Lesson 2: Exploring Source Data
  • Lesson 3: Implementing Data Flow
  • Lab 6: Implementing Data Flow in an SSIS Package

  • Overview: Implementing Control Flow in an SSIS Package
  • Lesson 1: Introduction to Control Flow
  • Lesson 2: Creating Dynamic Packages
  • Lesson 3: Using Containers
  • Lab 7A: Implementing Control Flow in an SSIS Package
  • Lesson 4: Managing Consistency
  • Lab 7B: Using Transactions and Checkpoints

  • Overview: Debugging and Troubleshooting SSIS Packages
  • Lesson 1: Debugging an SSIS Package
  • Lesson 2: Logging SSIS Package Events
  • Lesson 3: Handling Errors in an SSIS Package
  • Lab 8: Debugging and Troubleshooting an SSIS Package

  • Overview: Implementing a Data Extraction Solution
  • Lesson 1: Introduction to Incremental ETL
  • Lesson 2: Extracting Modified Data
  • Lab 9A: Extracting Modified Data
  • Lesson 3: Loading Modified Data
  • Lesson 4: Temporal Tables
  • Lab 9B: Loading a Data Warehouse

  • Overview: Enforcing Data Quality
  • Lesson 1: Introduction to Data Quality
  • Lesson 2: Using Data Quality Services to Cleanse Data
  • Lab 10A: Cleansing Data
  • Lesson 3: Using Data Quality Services to Match Data
  • Lab 10B: Deduplicating Data

  • Overview: Master Data Services
  • Lesson 1: Introduction to Master Data Services
  • Lesson 2: Implementing a Master Data Services Model
  • Lesson 3: Hierarchies and Collections
  • Lesson 4: Creating a Master Data Hub
  • Lab 11: Implementing Master Data Services Model

  • Overview: Extending SQL Server Integration Services
  • Lesson 1: Using Scripts in SSIS
  • Lesson 2: Using Custom Components in SSIS
  • Lab 12: Using Custom Scripts

  • Overview: Deploying and Configuring SSIS Packages
  • Lesson 1: Overview of SSIS Development
  • Lesson 2: Deploying SSIS Projects
  • Lesson 3: Planning SSIS Package Execution
  • Lab 13: Deploying and Configuring SSIS Packages

  • Overview: Consuming Data in a Data Warehouse
  • Lesson 1: Introduction to Business Intelligence
  • Lesson 2: Introduction to Data Analysis
  • Lesson 3: Introduction to Reporting
  • Lesson 4: Analyzing Data with Azure SQL Data Warehouse
  • Lab 14: Using a Data Warehouse

Az oktatóról

Endrődi Tamás
SQL és BI szakértő

Fő tématerülete az Adatbáziskezelés az MS Access-től az MS SQL Serveren át az üzleti intelligencia (BI) rendszerekig. Microsoft oktató (MCT) és szakértő (MCSE). Fő hitvallása, hogy nem elég egy témát oktatni, ki is kell a való életben próbálni. Mivel az oktatás és a szoftverfejlesztés nagyon jó szimbiózist alkot, ezért számos MS Access és SQL Server alapú szoftvere működik különféle cégeknél 2021-ben is.

Mások ezeket választották