Business Intelligence SQL Server 2019 PDF

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transact sql server para administradores de base de datos...

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MODALIDAD ONLINE

BUSINESS INTELLIGENCE SQL SERVER 2019 DURACIÓN : 64 HORAS En este curso online aprenderás que, si se necesita garantizar la competitividad de la compañía con respecto al crecimiento de información y gestión de la misma, se requieren de herramientas que automaticen la recolección de los datos que apoye a la toma de decisiones, disminuyendo las dificultades de ubicación y exceso de datos innecesarios.

DIRIGIDO Profesionales, egresados y estudiantes, interesados en diseñar e implementar soluciones de inteligencia de negocios con SQL Server 2019.

METODOLOGÍA El enfoque práctico-reflexivo de cada una de las sesiones virtuales en tiempo real, así como la participación de los estudiantes en un ambiente interactivo de clases moderado por el instructor, permitirá el aprendizaje de contenidos y su aplicación en la resolución de contextos reales, utilizando herramientas digitales para el aprendizaje significativo.

BENEFICIOS • Acceso a la plataforma de Microsoft Azure Lab Services, desde cualquier PC o laptop con una conexión de Internet de 2 Mbps como mínimo. • La máquina virtual estará configurada con el software y hardware necesario, con velocidad 2.1 Gbps de navegación disponible para las sesiones de clases. • Correo institucional de Cibertec. • Licencia de Office 365 (Word, Excel, Power Point, etc.). • Acceso a Microsoft OneDrive y Microsoft Teams.

LOGROS DEL CURSO Al finalizar el curso, estarás en la capacidad de: • Gestionar soluciones de Inteligencia de Negocios y Analítica de Datos con SQL Server 2019. • Modelar, transformar, integrar y automatizar la carga de los datos de negocio. • Utilizar las herramientas de visualización y presentación de los datos.

PRE-REQUISITOS • Conocimiento de MS Excel y MS Access (nivel básico). • Conocimiento de lenguaje SQL y VB.NET (nivel básico). • Conocimiento de modelamiento de bases de datos relacionales (nivel intermedio). Capacitación Recomendada • SQL y Modelamiento de Datos – SQL Server 2019. • SQL y Modelamiento de Datos – SQL Server 2016.

CERTIFICACIONES • Al término de la capacitación obtendrás un certificado de “Business Intelligence - SQL Server 2019”a nombre de Cibertec. • Al completar satisfactoriamente los cursos obligatorios y uno de los cursos opcionales se te acreditará con una "Especialización en Inteligencia de Negocios y Analítica de Datos".

LÍNEA DE ESPECIALIZACIÓN Data Analytics Power BI Excel 2019

Data Analytics Power BI Cloud 2019

Business Intelligence SQL Server 2019 Cursos obligatorios

PowerApps for Power BI

Storytelling con Datos

Big Data

Cursos opcionales

CONCEPTOS Y TERMINOLOGÍA • Datawarehouse • Datamart • Modelo Multidimensional • Modelo Tabular • Modelo Semántico • Integration Services (SSIS)

• Medidas • Dimensiones • Atributos • Jerarquías • Paquetes • Cubos

• Data Conversions • Derived Column • Fuzzy Lookup • Aggregate y Sort • Merge Join • Condition Split

• ETL • DAX • MDX • Analysis Services • Reporting Services • Key Performance

CONTENIDO CONTENIDOTEMÁTICO TEMÁTICO Inteligencia empresarial • ¿Qué es la inteligencia de negocios? • ¿Qué es el análisis de datos? • Tendencia de inteligencia de negocios . • Modelo semántico BI. Diseño de un Datamart • ¿Qué deseo medir? • ¿Qué criterios uso para agrupar la información? • Herramientas de diseño lógico y físico. • Modelo físico de un DW. • Técnicas de diseño de tablas de hechos y tablas de dimensiones. • Entregables de diseño funcional y técnico. • Desarrollar soluciones de negocio aplicando herramientas de diseño.

Poblando un Datamart con Integration Services (SSIS) • Etapas de un proceso ETL. • Opciones para implementar procesos ETL. • Asistente de importación y exportación. • Introducción a SSIS. − Arquitectura SSIS. − Implementar un proyecto de Integration Services. − Crear conexión de base de datos. − Convertir y transformar datos. • Entorno de SSIS. − Crear un nuevo proyecto de servicios de integración. − Caja de herramientas de SSIS. − Comprender el Explorador de soluciones. • Implementar el uso de flujo de control y bucle.

− Implementar flujo de control. − Crear diferentes variables. − Definir varios tipos de bucles. • Implementar el flujo de datos y la transformación de flujo de datos. − Entender qué es el flujo de datos. − Implementar la transformación de datos. Script Component. Lookups. Data Conversions. Derived Column. Fuzzy Lookup. Aggregate y Sort. Merge Join. Condition Split. • Implementar funciones. − Agregar una conexión a través del administrador de conexión. − Ejecutar mapeo usando el editor de destino OLE DB.

− Implementar la función StartTime. • Package Configurations. • Distribución (Deployment) del proyecto SIS. • Desplegar un paquete SSIS en BD MSDB. − Desplegar un proyecto SSIS en catálogo de base de datos. • Ejecutar el paquete SSIS con el Agente SQL Server. − Crear credenciales. − Habilitar el Agente SQL Server. − Crear Proxy SSIS. − Hacer la programación utilizando el Agente SQL Server. • Data Profiling Task.

Entorno de Analysis Services (SSAS multidimensional) • Introducción a SSAS Multidimensional. − Modelo semántico SSAS. − Analizar las características importantes de SSAS. • Familiarización con el entorno SSAS. − Data Source. − Data Source View. − Cubos. − Dimensiones. • Creación de cubos a través del SQL. • Server Data Tools utilizando cubo Wizard. • Distribución (deployment) y el procesamiento del cubo. Modelo multidimensional con Analysis Services (SSAS) • Definición de la estructura de las dimensiones. − Dimensiones estánda.r − Dimensiones SnowFlake. − Named Calculations. − Dimensiones Padre-Hijo. − Relaciones entre atributos. − Dimensiones Time. − Agrupar los miembros de un atributo.

• Definición de la estructura del cubo. − Propiedades de las medidas y grupos de medidas. − Relación entre las dimensiones y los grupos de medidas. Regular. Referenciada. Fact. Muchos-muchos.

Sentencias MDX • ¿Qué es MDX? • Fundamentales MDX. • Consultas MDX. − La cláusula Select – From - Where. − Miembros calculados Set con nombre. (named sets) − Navegación por jerarquías. PARENT. (miembro padre) ANCESTOR. (miembro antecesor) CURRENTMEMBER. (miembro actual) PREVMEMBER. (miembro anterior) NEXTMEMBER. (miembro siguiente) EXCEPT. (retiro de miembros duplicados) FIRSTCHILD. (que toma el primer elemento hijo del miembro especificado) LASTCHILD. (que toma el último elemento hijo) • Funciones avanzadas. − La función children. − La función generate. − La función Descendants. − Funciones time. − Función crossjoin. − Función filtrar. − Función ordenar. Miembros calculados, celdas calculadas y KPIs • Introducción a los miembros y celdas calculadas. • Miembros y celdas calculadas.

• Key Performance.

Crear traducciones, acciones y perspectivas • Traducciones. • Perspectivas. • Acciones. Modelo tabular con Analysis Services (SSAS) • Modelo semántico. • Modelos tabulares. • Tipos de implementación de modelos tabulares Almacenamiento en cache. Direct Query Mode. Creación de modelos tabulares. Propiedades del proyecto SSAS tabulares. Propiedades del modelo tabular. Propiedades BD de análisis tabular. • Relaciones entre tablas. • Funciones básicas DAX. • Creación de columnas calculadas. • Creación de tablas calculadas. • Creación de jerarquías. • Creación de KPI. • Creación de perspectiva. Analizando datos de modelos semánticos • Analizar con Microsoft Excel. • Analizar con Power BI Excel. Power View. Power Map. • Analizar con Power BI Cloud. • Analizar con Microsoft SQL Server Reporting Services. • Explotación con Report Server Power BI. • Analizar con Tableau. Data Science • Big Data. • Inteligencia artificial. • Machine Learning....