|
В данном курсе рассматриваются различные передовые методы и лучшие практики моделирования, визуализации и анализа данных с помощью Power BI, которые соответствуют требованиями конкретного бизнеса. Курс охватывает следующие вопросы: как получить доступ и обработать данные из ряда источников, включая реляционные и не реляционные базы данных; как реализовать надлежащие стандарты и политики безопасности во всем пространстве Power BI; как формировать и анализировать отчеты и создавать рабочие области для совместного использования и распространения контента.Данный курс позволяет подготовиться к сдаче сертификационного экзамена DA-100: Analyzing Data with Microsoft Power BI.
Аудитория данного курса - специалисты в области данных и бизнес-аналитики, которые хотят научиться эффективно выполнять анализ данных с помощью Power BI. Кроме того, курс будет полезен специалистам, разрабатывающим отчеты с визуализацией данных.
Слушатели данного курса должны обладать знаниями и навыками, которые эквивалентны прохождению курса Основы Microsoft Azure (AZ-900T00).
Цели курса
После прохождения данного курса слушатели будут уметь:
- Получать, очищать и преобразовывать данные
- Моделировать данные для повышения производительности и масштабируемости
- Создавать гибкие отчеты для анализа данных
- Выполнять расширенную аналитику отчетов
- Предоставлять общий доступ к контенту для аналитики
- Создавать отчеты с разбивкой на страницы в Power BI
Программа курса
Модуль 1. Начало работы с Microsoft Data Analytics
· Анализ данных и Microsoft
· Обзор и использование службы Power BI
· Начало работы с Power BI
· Лабораторная работа: Начало работы с Power BI
Модуль 2. Подготовка данных в Power BI
· Получение данных из различных источников
· Оптимизация производительности
· Анализ и реакция на ошибки данных
· Лабораторная работа: Подготовка данных в Power BI Desktop
Модуль 3. Очистка, преобразование и загрузка данных в Power BI
· Шейпинг данных
· Улучшение структуры данных
· Профилирование данных
· Лабораторная работа: Преобразование и загрузка данных в Power BI Desktop
Модуль 4. Проектирование модели данных в Power BI
· Введение в моделирование данных
· Работа с таблицами
· Размерности и иерархии
· Лабораторная работа: Моделирование данных в Power BI Desktop
· Лабораторная работа: Углубленные функции моделирования данных в Power BI Desktop
Модуль 5. Создание показателей с использованием DAX в Power BI
· Знакомство с DAX
· Контент DAX
· Комплексный DAX
· Лабораторная работа: Знакомство с DAX в Power BI Desktop
· Лабораторная работа: Расширенные функции DAX в Power BI Desktop
Модуль 6. Оптимизация производительности модели
· Использование переменных
· Оптимизация модели данных для повышения производительности
· Оптимизация моделей DirectQuery
· Создание и управление агрегированием
Модуль 7. Создание отчетов
· Анализ состава отчета
· Улучшение отчета
· Лабораторная работа: Разработка отчетов в Power BI
· Лабораторная работа: Улучшение отчетов с использованием форматирования
Модуль 8. Создание панелей мониторинга
· Создание панели мониторинга
· Панели мониторинга, работающие в реальном времени
· Улучшение панели мониторинга
· Лабораторная работа: Создание панелей мониторинга
Модуль 9. Создание страничных отчетов в Power BI
· Обзор страничных отчетов
· Создание страничных отчетов
· Лабораторная работа: Создание отчета с разбивкой на страницы в Power BI Desktop
Модуль 10. Выполнение расширенной аналитики
· Расширенная аналитика
· Анализ данных с помощью AI Visuals
· Лабораторная работа: Анализ данных в Power BI Desktop
Модуль 11. Создание и управление рабочими областями
· Создание рабочей области
· Общий доступ и управление ресурсами
· Лабораторная работы: Совместный доступ к контенту Power BI
Модуль 12. Управление наборами данных в Power BI
· Параметры
· Наборы данных
Модуль 13. Безопасность
· Безопасность в Power BI
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения
Microsoft SQL Server 2016 — мощная и безопасная система управления базами данных, готовая к работе в самых важных и бизнес-приложениях, высокого уровня, позволяющая сокращать финансовые затраты на сервис систем и производство новых приложений.
SQL Server 2016 обеспечивает рекордную производительность благодаря новым технологиям работы с памятью, что поможет заказчикам ускорить свой бизнес и реализовать новые сценарии работы.
Кроме того, SQL Server 2016 позволяет использовать новые гибридные облачные решения. Это позволит воспользоваться новыми преимуществами облачных вычислений. Например в таких сценариях как резервное копирование в облако и аварийное восстановление локально установленного SQL Server.
SQL Server 2016 предлагает лучшие возможности в отрасли бизнес-аналитики благодаря интеграции с такими привычными инструментами, как Excel и Power BI для Office 365.
Основные нововведения включают:
- Поддержка in-memory OLTP (Hekaton). SQL Server 2016 обладает возможностью размещения таблиц и хранимых процедур в оперативной памяти, что позволит добиться существенного выигрыша в производительности транзакционных приложений.
- Обновляемые колоночные индексы. Колоночные индексы используются, в основном, в аналитических приложениях. Они позволяют значительно ускорить выполнение запросов по схемам данных, характерных для OLAP (звезда, снежинка). В версии 2016 это ограничение снято, и колоночные индексы получат возможность обновляться при внесении изменений в данные, как традиционные индексы.
- Новый тип управляемого ресурса в Resource Governor. Регулятор ресурсов используется для разделения вычислительных мощностей компьютера между различными приложениями, обращающимися к SQL Server, что дает возможность приоритезировать нагрузку, а также гарантирует, что приложение не выйдет за пределы назначенных ему ресурсов, забирая на себя все, что выделено серверу баз данных. Это позволяет обеспечить предсказуемую работоспособность. В предыдущих версиях к ресурсам относились память и процессорное время, ввод-вывод.
- Улучшенная отказоустойчивость. Группа высокой доступности AlwaysOn теперь включает 8 вторичных реплик (против 4-х в предыдущей версии).
- Интеграция с Облаком. Возможность размещать в Windows Azure файлы БД большого размера для on-premise SQL Server, а также выполнять в Windows Azure резервное копирование, в том числе с новыми возможностями шифрования.
|
