MCSA SQL Server 2016 Business Intelligence Development: MOC 20767 – MOC 20768

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Duración del curso
48 horas
Lugar de impartición
Madrid / Online
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Modalidad
Virtual
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Fecha de inicio
Próximamente

Acerca del curso

Esta certificación valida sus aptitudes para la extracción, transformación y carga (ETL) y los almacenamientos de datos, además de para la implementación de soluciones BI mediante datos tabulares y multidimensionales y cubos de procesamiento analítico online (OLAP).

La obtención de una certificación MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development le cualifica para un puesto como desarrollador BI.

El programa de certificación de Microsoft, ofrece tres niveles de certificación distintos – Serie Tecnológico, Profesional y Arquitecto – cada uno diseñado para validar grados de competencia en conceptos y usos de la Tecnología Microsoft. Cada nivel ofrece un marco de referencia reconocido por la industria y que se aplica a roles de trabajo específicos.

La obtención de la Certificación MCSA acredita las aptitudes de una persona aumentando su credibilidad profesional con reconocimiento a nivel mundial, garantizando un alto nivel de conocimientos técnicos y experiencia en la Administración de los Servidores de Windows. Es el mejor aliado para desarrollar una prometedora carrera profesional en el sector de las tecnologías de la información.
Los profesionales certificados como MCSA tienen una alta demanda en el mundo actual y se espera que dicha demanda crezca por el aumento de instalaciones con tecnología Microsoft alrededor del mundo.

Próximas convocatorias

Estamos preparando nuevas convocatorias. Déjanos tus datos a través del formulario y te avisaremos lo antes posible.

Objetivos

Obtener los conocimientos necesarios para prepararse los siguientes niveles de certificación:

  • MCSA SQL Server 2016 Business Intelligence Development.

Contenidos

MOC-20767: Implementing a SQL Data Warehouse

  • Introduction to Data Warehousing
    • Overview of Data Warehousing
    • Considerations for a Data Warehouse Solution
  • Planning Data Warehouse Infrastructure
    • Considerations for data warehouse infrastructure
    • Planning data warehouse hardware
  • Designing and Implementing a Data Warehouse
    • Data warehouse design overview
    • Designing dimension tables
    • Designing fact tables
    • Physical Design for a Data Warehouse
  • Columnstore Indexes
    • Introduction to Columnstore Indexes
    • Creating Columnstore Indexes
    • Working with Columnstore Indexes
  • Implementing an Azure SQL Data Warehouse
    • Advantages of Azure SQL Data Warehouse
    • Implementing an Azure SQL Data Warehouse
    • Developing an Azure SQL Data Warehouse
    • Migrating to an Azure SQ Data Warehouse
    • Copying data with the Azure data factory
  • Creating an ETL Solution
    • Introduction to ETL with SSIS
    • Exploring Source Data
    • Implementing Data Flow
  • Implementing Control Flow in an SSIS Package
    • Introduction to Control Flow
    • Creating Dynamic Packages
    • Using Containers
    • Managing consistency
  • Debugging and Troubleshooting SSIS Packages
    • Debugging an SSIS Package
    • Logging SSIS Package Events
    • Handling Errors in an SSIS Package
  • Implementing a Data Extraction Solution
    • Introduction to Incremental ETL
    • Extracting Modified Data
    • Loading modified data
    • Temporal Tables
  • Enforcing Data Quality
    • Introduction to Data Quality
    • Using Data Quality Services to Cleanse Data
    • Using Data Quality Services to Match Data
  • Using Master Data Services
    • Introduction to Master Data Services
    • Implementing a Master Data Services Model
    • Hierarchies and collections
    • Creating a Master Data Hub
  • Extending SQL Server Integration Services (SSIS)
    • Using scripting in SSIS
    • Using custom components in SSIS
  • Deploying and Configuring SSIS Packages
    • Overview of SSIS Deployment
    • Deploying SSIS Projects
    • Planning SSIS Package Execution
  • Consuming Data in a Data Warehouse
    • Introduction to Business Intelligence
    • An Introduction to Data Analysis
    • Introduction to reporting
    • Analyzing Data with Azure SQL Data Warehouse

MOC-20768: Developing SQL Data Models

  • Introduction to Business Intelligence and Data Modeling
    • Introduction to Business Intelligence
    • The Microsoft business intelligence platform
  • Creating Multidimensional Databases
    • Introduction to Multidimensional Analysis
    • Data Sources and Data Source Views
    • Cubes
    • Overview of Cube Security
    • Configure SSAS
    • Monitoring SSAS
  • Working with Cubes and Dimensions
    • Configuring Dimensions
    • Defining Attribute Hierarchies
    • Implementing Sorting and Grouping Attributes
    • Slowly Changing Dimensions
  • Working with Measures and Measure Groups
    • Working with Measures
    • Working with Measure Groups
  • Introduction to MDX
    • MDX fundamentals
    • Adding Calculations to a Cube
    • Using MDX to Query a Cube
  • Customizing Cube Functionality
    • Implementing Key Performance Indicators
    • Implementing Actions
    • Implementing Perspectives
    • Implementing Translations
  • Implementing a Tabular Data Model by Using Analysis Services
    • Introduction to Tabular Data Models
    • Creating a Tabular Data Model
    • Using an Analysis Services Tabular Data Model in an Enterprise BI Solution
  • Introduction to Data Analysis Expression (DAX)
    • DAX Fundamentals
    • Using DAX to Create Calculated Columns and Measures in a Tabular Data Model
  • Performing Predictive Analysis with Data Mining
    • Overview of Data Mining
    • Creating a Custom Data Mining Solution
    • Validating a Data Mining Model
    • Connecting to and Consuming a Data-Mining Model
    • Using the Data Mining add-in for Excel
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