Implementing a SQL Data Warehouse (MOC 20767).

Lernen Sie in diesem Kurs, wie Sie ein Data Warehouse mit SQL Server 2016 und Azure SQL Data Warehouse erstellen.

Seminar

27 Termine verfügbar

Teilnahmebescheinigung

Präsenz

40 Unterrichtseinheiten

Garantietermine vorhanden

Seminarnummer: 29366

Herstellernummer: MOC20767

Dieses Training vermittelt Ihnen das nötige Fachwissen für die Implementierung einer Data Warehouse-Plattform, um eine BI-Lösung zu unterstützen. Sie erfahren in praxisnahen Modulen mit praktischen Übungen außerdem, wie Sie ein Data Warehouse mit SQL Server und Azure SQL Data Warehouse erstellen.

Dieses Seminar basiert auf Microsoft SQL Server 2017 Technologien!

Den Hinweis zum MCSA beachten.

Nutzen

Details anzeigen

Sie können eine Data Warehouse-Plattform implementieren, um eine BI-Lösung zu unterstützen.
Sie wissen, wie Sie Daten mit SQL Server Data Quality Services und SQL Server Master Data Services validieren und bereinigen.
Sie sind in der Lage, ein Data Warehouse mit SQL Server 2016 und Azure SQL Data Warehouse zu erstellen, um ETL mit SQL Server Integration Services zu implementieren.

Zielgruppe

Dieses Data Warehouse Training wurde für Datenbank-Professionals konzipiert, die eine Business Intelligence Developer-Rolle erfüllen müssen. Die außerdem für ihre praktische Arbeit eine BI-Lösung benötigen, einschließlich der Implementierung von Data Warehouse, ETL und Datenbereinigung.

Voraussetzungen

Sie sollten über Grundkenntnisse vom Microsoft Windows-Betriebssystem und deren Kernfunktionen verfügen sowie über praktische Erfahrungen mit relationalen Datenbanken und Datenbankdesign.

Inhalte des Seminars

Details anzeigen

Modul 1: Einführung in das Data Warehousing

Data Warehouse-Konzepte und Architektur-Überlegungen beschreiben.

Unterricht

Überblick über das Data Warehousing
Überlegungen für eine Data Warehouse-Lösung

Übung: Erkundung einer Data Warehouse-Lösung

Modul 2: Planung einer Data Warehouse-Infrastruktur

Dieses Modul beschreibt die wichtigsten Hardware-Überlegungen für die Erstellung eines Data Warehouse.

Unterricht

Überlegungen zur Erstellung eines Data Warehouse
Data Warehouse-Referenzarchitekturen und Geräte

Übung: Planung einer Data Warehouse-Infrastruktur

Modul 3: Entwurf und Implementierung eines Data Warehouse

Dieses Modul beschreibt, wie Sie vorgehen, um ein Schema für ein Data Warehouse zu entwerfen und zu implementieren.

Unterricht

Logischer Entwurf für ein Data Warehouse
Physischer Entwurf für ein Data Warehouse

Übung: Implementierung eines Data Warehouse-Schemas

Modul 4: Columnstore-Indizes

Diese Unterrichtseinheit führt Columnstore-Indizes.

Unterricht

Einführung in die Columnstore-Indizes
Columnstore-Indizes erstellen
Arbeiten mit Columnstore-Indizes

Übung: Verwendung Columnstore-Indizes

Modul 5: Implementierung eines Azure SQL Data Warehouse

Dieses Modul beschreibt Azure SQL Data Warehouse und deren Implementierung.

Unterricht

Vorteile des Azure SQL Data Warehouse
Implementieren eines Azure SQL Data Warehouse
Entwickeln eines Azure SQL Data Warehouse
Migration auf ein Azure SQL Data Warehouse

Übung: Implementieren eines Azure SQL Data Warehouse

Modul 6: Erstellen einer ETL-Lösung

Am Ende dieser Unterrichtseinheit werden Sie den Datenfluss in einem SSIS-Paket umsetzen.

Unterricht

Einführung in die ETL mit SSIS
Erkundung der Quelldaten
Umsetzung eines Datenflusses

Übung: Umsetzung eines Datenflusses in einem SSIS-Paket

Modul 7: Implementieren von Ablaufsteuerung in einem SSIS-Paket Dieses Modul beschreibt eine implementierende Ablaufsteuerung in einem SSIS-Paket.

Unterricht

Einführung in die Ablaufsteuerung
Erstellen dynamischer Pakete
Mithilfe von Containern

Übung: Implementieren von Ablaufsteuerung in einem SSIS-Paket Lab: Verwenden von Transaktionen und Checkpoints

Modul 8: Debuggen und Problembehandlung von SSIS-Paketen

Dieses Modul beschreibt Debuggen und Problembehandlung von SSIS-Paketen.

Unterricht

Debuggen von SSIS-Paketen
Ereignisprotokollierung für ein SSIS-Paket
Behandeln von Fehlern in einem SSIS-Paket

Übung: Debuggen und Problembehandlung eines SSIS-Pakets

Modul 9: Implementieren eines inkrementellen ETL-Prozesses

Dieses Modul beschreibt eine SSIS-Lösungs-Implementierung, die inkrementelle DW-Lasten und das Ändern von Daten unterstützt.

Unterricht

Einführung in die inkrementelle ETL
Geänderte Daten extrahieren
Zeitliche Tabellen

Übung: Geänderte Daten extrahieren Übung: Laden von inkrementellen Änderungen

Modul 10: Erzwingen der Datenqualität

Dieses Modul beschreibt die Datenbereinigung mit Microsoft Data Quality Services.

Unterricht

Einführung in die Datenqualität
Data Quality Service verwenden, um Daten zu reinigen
Verwenden von Data Quality Service, um Daten zu vergleichen

Übung: Reinigung von Daten Übung: Deduplizierung von Daten

Modul 11: Anwendung des Master Data Services

Dieses Modul beschreibt die Master Daten Services zur Sicherstellung der Datenintegrität einer Datenquelle.

Unterricht

Master Data Services Konzepte

Wichtige Hinweise

Dieses Seminar basiert auf Microsoft SQL Server 2017 Technologien.

UPDATE zur MCSA/MCSE Zertifizierung, wg. Covid-19 Auswirkungen wurde das Programm von Microsoft bis 31.1.2021 verlängert!

Microsoft hat Ende Februar bekannt gegeben, zum 30.6.2020 alle Examen zu den MCSA und MCSE Zertifizierungen einzustellen.

Ab 1.7. 2020 sind diese Prüfungen nicht mehr verfügbar, und deshalb können die damit verbundenen Zertifizierungen dann nicht mehr neu erreicht werden. Wenn Sie diese Zertifizierungen noch anstreben, ggf. schon erste SQL-Trainings besucht und Examen bestanden haben, planen Sie die weiteren SQL-Trainings anhand unseres Angebotes und die Prüfungen schnell für die nächsten Monate, damit spätestens am 30.6. alle Bedingungen erfüllt sind!

Siehe auch die FAQs auf unserer Zertifizierungsseite unter www.tuv.com/Microsoft.

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