Курс 6234: Внедрение и поддержка аналитических сервисов Microsoft SQL Server 2008 R2/2005 R2

Цена для физических лиц, р.: 8000
Цена для юридических лиц, р.: 8000

Продолжительность курса (дней): 3

Курс готовит к тестам:

Цель:

Необходимая подготовка:

Содержание курса:

Модуль 1. Введение в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services

• Обзор решения для анализа данных
• Обзор Microsoft SQL Server 2008 R2 Analysis Services
• Установка Microsoft SQL Server 2008 R2 Analysis Services

Модуль 2. Создание решения для многомерного анализа

• Разработка аналитического решения
• Источники данных (Data Sources) и представления источников данных (Data Source Views)
• Создание и модификация кубов

Модуль 3. Определение размерностей

• Настройка размерностей
• Определение иерархий
• Настройка связей между атрибутами
• Сортирующие и группирующие атрибуты

Модуль 4. Настройка мер и групп мер

• Работа с мерами
• Построение сложных связей между мерами и размерностями
• Работа с мерными группами
• Настройка хранения мерных групп

Модуль 5. Построение многомерных запросов

• Основы MDX-запросов
• Сечение и сжатие куба
• Работа с кортежами и множествами
• Работа с фильтрами
• Сортировка результатов MDX-запросов
• Создание вычислений (calculations) для куба
• Использование вычисляемых членов
• Использование именованных наборов

Модуль 6. Настройка расширенной функциональности куба

• Ключевые индикаторы производительности (KPI)
• Использование KPI в MDX-запросах
• Виды действий (Actions) и их использование
• Перспективы куба
• Языковые трансляции

Модуль 7. Развёртывание и настройка безопасности аналитической базы данных

• Развёртывание аналитической базы данных
• Использование сценариев для развёртывания баз данных
• Настройка безопасности для аналитической базы данных
• Разграничение доступа к ячейкам и срезам куба

Модуль 8. Поддержка аналитического решения

• Настройка процессинга
• Журналирование, мониторинг и оптимизация
• Использование профайлера и протокола запросов
• Резервное копирование и восстановление

Модуль 9. Введение в Data Mining

• Обзор технологии добычи данных (Data Mining)
• Создание решения для извлечения данных
• Выбор алгоритма для извлечения данных
• Тестирование моделей добычи данных