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課程簡介

模塊1:現代數據倉庫與商業智能基礎:

  • 數據倉庫(DW)與商業智能(BI)的演變
  • 雲原生數據倉庫(Azure Synapse Analytics, Azure SQL數據倉庫)
  • 現代數據倉庫架構(Lambda架構, Kappa架構)
  • 數據建模概念(星型模式, 雪花模式)
  • 數據倉庫方法簡介(簡要概述)
  • 關鍵BI概念:ETL/ELT, OLAP, OLAP, DWH, 數據治理
  • 微軟BI技術棧概述:SQL Server(T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI

模塊2:使用SQL Server Integration Services(SSIS)進行現代ETL/ELT

  • SSIS核心組件(集成服務, 連接管理器, 數據流, 控制流)
  • 現代數據訪問(ADO.NET, OLE DB, ODBC, Python腳本任務)
  • 雲集成(從/向Azure Blob存儲, Azure SQL數據庫/數據倉庫, Azure Data Lake Storage Gen2加載/卸載數據)
  • 數據轉換技術(派生列, 查找轉換, 聚合轉換, 條件拆分, 腳本組件)
  • 在SSIS中處理大數據(與Azure Databricks集成, PolyBase)
  • SSIS中的錯誤處理、日誌記錄和調試
  • 部署與調度(SQL代理, Azure自動化Runbooks)

模塊3:使用SQL Server Analysis Services(SSAS - 表格模型)構建分析模型

  • 表格模型簡介(與多維模型對比)
  • DAX(數據分析表達式)語言基礎(上下文, 計算, 聚合)
  • 模型設計:關係, 層次結構, 視角, 角色, 安全性
  • 在DAX中使用時間智能函數
  • 管理與部署表格模型(BIML, SSDT)
  • 性能調優SSAS表格模型

模塊4:使用Azure Analysis Services(AAS)進行雲分析

  • Azure Analysis Services(AAS)簡介
  • AAS部署選項(PaaS - Azure App Service計劃, 專用計算實例)
  • 連接Azure數據庫(Azure Synapse Analytics, Azure SQL數據庫, Azure Analysis Services)
  • 在Azure中創建模型(使用Azure Purview或Azure Analysis Services Studio)
  • AAS的擴展與高可用性
  • AAS中的安全性(基於角色的安全性)

模塊5:使用T-SQL和DAX查詢與分析數據

  • 用於數據分析的高級T-SQL(CTEs, 窗口函數, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
  • 深入DAX(行上下文與篩選上下文, 迭代器, 時間智能, KPI, 問答)
  • 結合T-SQL和DAX(PolyBase查詢, 鏈接服務器)
  • 使用AI增強分析(Azure Synapse Analytics機器學習服務)

模塊6:數據發現與可視化

  • Power BI簡介(連接數據源, 查詢編輯器)
  • 創建有效的可視化(圖表, 圖形, 地圖)
  • Power BI中的DAX(計算列, 度量值)
  • Power BI中的報表設計與格式化
  • Azure Synapse Studio用於BI的簡介

模塊7:課程複習、高級概念與動手實驗

  • 高級數據轉換模式(緩慢變化維度, 類型1/2)
  • 數據質量服務(DQS)集成(概述)
  • 性能優化與故障排除(查詢存儲, 執行計劃)
  • 擴展BI功能(Power Query, Power Automate)
  • 涵蓋端到端BI場景的動手實驗(ETL, 模型構建, 報表)

最低要求

具備Windows知識,SQL和關係數據庫的基礎知識。

 14 小時

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