Descripción
Inicios Próximos:
Aún no tenemos inicios de este curso |
Objetivos:
Después de completar este curso, los estudiantes podrán:
- Describir los elementos clave de una solución de almacenamiento de datos
- Describir las principales consideraciones de hardware para construir un almacén de datos
- Implementar un diseño lógico para un almacén de datos
- Implementar un diseño físico para un almacén de datos
- Crear índices de almacén de columnas
- Implementar un almacén de datos SQL Azure
- Describir las características principales de SSIS
- Implementar un flujo de datos mediante el uso de SSIS
- Implementar el flujo de control mediante el uso de tareas y restricciones de precedencia
- Crear paquetes dinámicos que incluyen variables y parámetros
- Depurar paquetes de SSIS
- Describir las consideraciones para implementar una solución de ETL
- Implementar servicios de calidad de datos
- Implementar un modelo de servicios de datos maestros
- Describir cómo puede usar componentes personalizados para extender SSIS
- Implementar proyectos de SSIS
- Describir los escenarios BI y BI comunes.
Audiencia:
La audiencia principal de este curso son los profesionales de bases de datos que necesitan cumplir un rol de desarrollador de inteligencia empresarial. Tendrán que concentrarse en el trabajo práctico creando soluciones de BI que incluyan la implementación de Data Warehouse, ETL y limpieza de datos.
Prerrequisitos:
Además de su experiencia profesional, los estudiantes que asisten a esta capacitación ya deben tener los siguientes conocimientos técnicos:
- Conocimiento básico del sistema operativo Microsoft Windows y su funcionalidad principal.
- Conocimiento de trabajo de bases de datos relacionales.
- Alguna experiencia con el diseño de la base de datos.
Certificación:
Este curso lo prepara para el examen:70-767: Implementing a SQL Data Warehouse. Este examen es requisito para la certificación: MCSA: SQL Server – SQL 2016 Business Intelligence Development.
Contenido:
1. Módulo 1: Introducción a Data Warehousing
1.1 Resumen de Data Warehousing
1.2 Consideraciones para una solución de almacén de datos
1.3 Laboratorio: Explorando una solución de almacén de datos
1.3.1 Explorando fuentes de datos
1.3.2 Explorando un proceso de ETL
1.3.3 Explorando un almacén de datos
2 Módulo 2: Planificación de infraestructura de Data Warehouse
2.1 Consideraciones para la construcción de Data Warehouse
2.2 Planificación del hardware de Data Warehouse
2.3 Laboratorio: Planificación de infraestructura de Data Warehouse
2.3.1 Planificación del hardware de Data Warehouse
3 Módulo 3: Diseño e implementación de un Data Warehouse
3.1 Visión general del diseño del almacén de datos
3.2 Diseñar tablas de dimensiones
3.3 Diseño de tablas de hechos
3.4 Diseño físico para un almacén de datos
3.5 Laboratorio: Implementación de un esquema de Data Warehouse
3.5.1 Implementar un esquema de estrella
3.5.2 Implementar un esquema de copo de nieve
3.5.3 Implementar una tabla de dimensiones de tiempo
4 Módulo 4: Índices de Columnstore
4.1 Introducción a los índices Columnstore
4.2 Crear índices de Columnstore
4.3 Trabajar con índices de Columnstore
4.4 Laboratorio: Uso de índices de Columnstore
4.4.1 Crear un índice Columnstore en la tabla FactProductInventory
4.4.2 Crear un índice Columnstore en la tabla FactInternetSales
4.4.3 Crear una tabla de Columnstore optimizada de memoria
5 Módulo 5: Implementar un almacén de datos SQL Azure
5.1 Ventajas del almacén de datos SQL Azure
5.2 Implementar un almacén de datos SQL Azure
5.3 Desarrollo de un almacén de datos SQL Azure
5.4 Migración a Azure SQ Data Warehouse
5.5 Copia de datos con la fábrica de datos de Azure
5.6 Laboratorio: Implementar un almacén de datos SQL Azure
5.6.1 Crear una base de datos de almacenamiento de datos de Azure SQL
5.6.2 Migrar a una base de datos de almacenamiento de Azure SQL Data
5.6.3 Copiar datos con la fábrica de datos de Azure
6 Módulo 6: Creación de una solución ETL
6.1 Introducción al ETL con SSIS
6.2 Explorar datos de origen
6.3 Implementación de flujo de datos
6.4 Laboratorio: Implementación del flujo de datos en un paquete de SSIS
6.4.1 Explorar datos de origen
6.4.2 Transferencia de datos mediante el uso de una tarea de fila de datos
6.4.3 Usar componentes de transformación en una fila de datos
7 Módulo 7: Implementación de flujo de Control en un paquete SSIS
7.1 Introducción al flujo de Control
7.2 Creación de paquetes dinámicos
7.3 Utilización de recipientes
7.4 Laboratorio: Aplicación de flujo de Control en un paquete SSIS
7.4.1 Usar tareas y precedencia en un flujo de control
7.4.2 Usar variables y parámetros
7.4.3 Usar contenedores
7.5 Laboratorio: Uso de operaciones y puntos de control
7.5.1 Uso de operaciones
7.5.2 Uso de puntos de control
8 Módulo 8: Depuración y solución de problemas de paquetes SSIS
8.1 Depuración de un paquete SSIS
8.2 Registro de eventos de paquete SSIS
8.3 Manejo de errores en un paquete SSIS
8.4 Laboratorio: Depuración y solución de problemas de un paquete SSIS
8.4.1 Depuración de un paquete SSIS
8.4.2 Iniciar sesión en la ejecución del paquete SSIS
8.4.3 Implementar un controlador de eventos
8.4.4 Manejo de errores en el flujo de datos
9 Módulo 9: Implementación de una solución de extracción de datos
9.1 Introducción al ETL Incremental
9.2 Extracción de datos modificados
9.3 Carga de datos modificados
9.4 Tablas temporales
9.5 Laboratorio: Extracción de datos modificados
9.5.1 Usar una columna de fecha y hora para extraer datos de forma incremental
9.5.2 Usar la captura de datos de cambio
9.5.3 Usar la tarea de control de CDC
9.5.4 Usar el seguimiento de cambios
9.6 Laboratorio: Carga cambios incrementales
9.6.1 Carga de datos de tablas de salida CDC
9.6.2 Usar una transformación de búsqueda para insertar o actualizar datos de dimensión
9.6.3 Implementar una dimensión que cambia lentamente
9.6.4 Uso de la instrucción Merge
10 Módulo 10: Aplicación de calidad de los datos
10.1 Introducción a la calidad de los datos
10.2 Usar servicios de datos de calidad para limpiar datos
10.3 Usar servicios de calidad de datos para coincidir con los datos
10.4 Laboratorio: Limpieza de datos
10.4.1 Crear una base de conocimiento DQS
10.4.2 Usar un proyecto DQS para limpiar datos
10.4.3 Usar DQS en un paquete SSIS
10.5 Laboratorio: Eliminación de duplicación de datos
10.5.1 Crear una directiva concurrente
10.5.2 Usar un proyecto de DS para unir datos
11 Módulo 11: Uso de los servicios de datos maestro
11.1 Conceptos de Master Data Services
11.2 Implementación de un modelo de Master Data Services
11.3 Jerarquías y colecciones
11.4 Creación de un centro de Master Data
11.5 Laboratorio: Implementar servicios de datos maestro
11.5.1 Crear un modelo de servicios de datos maestros
11.5.2 Uso del complemento de servicios de datos maestros para Excel
11.5.3 Hacer cumplir las reglas comerciales
11.5.4 Cargar datos en un modelo
11.5.5 Consumir datos de servicios de datos maestros
12 Módulo 12: Extender la integración de SQL Server servicios (SSIS)
12.1 Usar scripts en SSIS
12.2 Usar componentes personalizados en SSIS
Laboratorio: Uso de Scripts
12.3 Usar una tarea de script
13 Módulo 13: Implementación y configuración de paquetes SSIS|
13.1 Descripción general de la implementación de SSIS
13.2 Implementar proyectos SSIS
13.3 Planificación ejecución del paquete SSIS
13.4 Laboratorio: Implementación y configuración de paquetes SSIS
13.4.1 Crear un catálogo de SSIS
13.4.2 Implementación de un proyecto SSIS
13.4.3 Crear entornos para una solución de SSIS
13.4.4 Ejecución de un paquete SSIS en el estudio de administración de SQL Server
13.4.5 Programación de paquetes SSIS con agente de SQL Server
14 Módulo 14: Consumo de datos en un Data Warehouse
14.1 Introducción a Business Intelligence
14.2 Introducción al análisis de datos
14.3 Análisis de datos con SQL Azure Data Warehouse
14.4 Laboratorio: Uso de Data Warehouse
14.4.1 Explorar un informe de servicios de informes
14.4.2 Explorar un libro de trabajo de PowerPivot
14.4.3 Explorar un informe de vista de potencia
Costos:
Este costo incluye: Material de estudio, el uso de una computadora por persona, certificados, refrigerios e impuestos de ley.
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