Đề cương khóa học
Mô-đun 1: Kho dữ liệu hiện đại và những nguyên lý cơ bản về trí tuệ kinh doanh:
- Sự phát triển của Kho dữ liệu (DW) và Trí tuệ kinh doanh (BI)
- Kho dữ liệu gốc trên đám mây (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Kiến trúc Kho dữ liệu hiện đại (Kiến trúc Lambda, Kiến trúc Kappa)
- Các khái niệm về mô hình hóa dữ liệu (Star Schema, Snowflake Schema)
- Giới thiệu về phương pháp Data Vault (tổng quan ngắn gọn)
- Các khái niệm BI trọng yếu: ETL/ELT, OLAP, OLTP, DWH, Quản trị dữ liệu
- Tổng quan về bộ công cụ BI của Microsoft: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Mô-đun 2: ETL/ELT hiện đại với SQL Server Integration Services (SSIS)
- Các thành phần cốt lõi của SSIS (Integration Services, Trình quản lý kết nối, Luồng dữ liệu, Luồng điều khiển)
- Truy cập dữ liệu hiện đại (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Tác vụ kịch bản Python)
- Tích hợp đám mây (Tải lên/tải xuống dữ liệu từ/nhóm Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Các kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu (Cột dẫn xuất, Biến đổi tra cứu, Biến đổi tổng hợp, Tách điều kiện, Thành phần kịch bản)
- Xử lý dữ liệu lớn trong SSIS (Tích hợp với Azure Databricks, PolyBase)
- Xử lý lỗi, ghi nhật ký và gỡ lỗi trong SSIS
- Cơ chế triển khai và lập lịch (SQL Agent, Quy trình tự động hóa Azure)
Mô-đun 3: Xây dựng mô hình phân tích với SQL Server Analysis Services (SSAS - Tabular)
- Giới thiệu về Mô hình Tabular (so sánh với Mô hình Đa chiều)
- Nền tảng ngôn ngữ DAX (Biểu thức Phân tích Dữ liệu) (Bối cảnh, Tính toán, Tổng hợp)
- Thiết kế mô hình: Mối quan hệ, Phân cấp, Góc nhìn, Vai trò, Bảo mật
- Sử dụng các hàm Trí tuệ thời gian trong DAX
- Quản lý và triển khai các mô hình Tabular (BIML, SSDT)
- Tinh chỉnh hiệu suất cho các mô hình SSAS Tabular
Mô-đun 4: Phân tích trên đám mây với Azure Analysis Services (AAS)
- Giới thiệu về Azure Analysis Services (AAS)
- Các tùy chọn triển khai AAS (PaaS - Kế hoạch dịch vụ ứng dụng Azure, Phiên bản tính toán chuyên dụng)
- Kết nối với Cơ sở dữ liệu Azure (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Xây dựng mô hình trên đám mây (sử dụng Azure Purview hoặc Azure Analysis Services Studio)
- Mở rộng quy mô và tính khả dụng cao với AAS
- Bảo mật trong AAS (Bảo mật dựa trên vai trò)
Mô-đun 5: Truy vấn và phân tích dữ liệu với T-SQL và DAX
- T-SQL nâng cao cho phân tích dữ liệu (CTE, Hàm cửa sổ, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- Khám phá sâu về DAX (Bối cảnh hàng so với Bối cảnh lọc, Bộ lặp, Trí tuệ thời gian, KPI, Q&A)
- Kết hợp T-SQL và DAX (Truy vấn PolyBase, máy chủ liên kết)
- Sử dụng phân tích được hỗ trợ bởi AI (Dịch vụ Học máy của Azure Synapse Analytics)
Mô-đun 6: Khám phá dữ liệu và trực quan hóa
- Giới thiệu về Power BI (Kết nối nguồn dữ liệu, Trình chỉnh sửa truy vấn)
- Tạo các hình ảnh trực quan hiệu quả (Biểu đồ, Đồ thị, Bản đồ)
- DAX cho Power BI (Cột tính toán, Chỉ số đo lường)
- Thiết kế và định dạng báo cáo trong Power BI
- Giới thiệu về Azure Synapse Studio cho BI
Mô-đun 7: Ôn tập khóa học, các khái niệm nâng cao & Các bài thực hành
- Các mẫu chuyển đổi dữ liệu nâng cao (Kích thước thay đổi chậm, Loại 1/2)
- Tích hợp Dịch vụ Chất lượng dữ liệu (DQS) (tổng quan)
- Tối ưu hóa hiệu suất và xử lý sự cố (Trình lưu trữ truy vấn, Kế hoạch thực thi)
- Mở rộng khả năng BI (Power Query, Power Automate)
- Các bài thực hành bao phủ các kịch bản BI từ đầu đến cuối (ETL, Xây dựng mô hình, Báo cáo)
Yêu cầu
Nắm vững kiến thức về Windows, có hiểu biết cơ bản về SQL và cơ sở dữ liệu quan hệ.
Đánh giá (2)
Abhi có kiến thức xuất sắc về Alteryx và giải thích mọi thứ rất rõ ràng. Anh ấy hiểu rõ mục tiêu của chúng tôi và tạo ra các bộ dữ liệu demo tùy chỉnh có liên quan trực tiếp đến tổ chức của chúng tôi, điều này thực sự gây ấn tượng. Khóa học được cấu trúc tốt, được triển khai với nhịp độ phù hợp và có thời gian dành cho các câu hỏi.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Khóa học - Alteryx for Data Analysis
Dịch thuật bằng máy
Deepthi rất nhạy bén với nhu cầu của tôi, cô ấy có thể nhận biết khi nào nên tăng độ phức tạp và khi nào nên giữ lại và áp dụng một cách tiếp cận có cấu trúc hơn. Deepthi thực sự đã làm việc theo tốc độ của tôi và đảm bảo rằng tôi có thể tự sử dụng các chức năng/mô-đun mới bằng cách trước tiên hướng dẫn, sau đó để tôi tự tái tạo các mục. Điều này thực sự giúp củng cố kiến thức đào tạo. Tôi không thể hài lòng hơn với kết quả của khóa đào tạo này và với trình độ chuyên môn của Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Khóa học - IBM Cognos Analytics
Dịch thuật bằng máy
