קורס SSAS –  ניהול וניתוח קוביות OLAP

על הקורס

קורס זה מעניק למסיימיו כלים פרקטיים ויעילים  לניתוח מידע עסקי הממוקם במחסן הנתונים. הקורס מקנה ידע המאפשר בניה, ניתוח ותחזוקת קוביות OLAP בסביבת SQL Server Analysis Services.

במהלך קורס זה, נלמדים בין היתר הנושאים הבאים – התמצאות כללית בממשק ה SSAS, קונפיגרציות, והגדרת דיאגרמות, יצירת קוביה, עבודה עם קשרים, Data Mining – אלגוריתמים ויישום, שימוש ב Power View ו Powerpivot.

קהל יעד

קורס זה נועד בעיקרו לאנשי BI, מנהלי מסדי נתונים, אנשי תשתיות, כותבי קוד, ואנשי מקצוע נוספים אשר אחראים על ניתוח קוביות ה OLAP.

יעדים מרכזיים

בסיום הקורס יכירו התלמידים את הנושאים הבאים :

  • הגדרת Data Source, הגדרת Data Source View, שימוש ב Named Calculations, עבודה עם דיאגרמות ועוד.
  • יצירת קוביה, צורות שונות המאפשרות Publish לקוביה, שימוש ב Cube Browser, יצירת Attributes, בניית היררכיות.
  • קשרים בין Dimensions
  • Data Mining – עבודה עם אלגורתמים כגון Decision Trees, ו Clustering, התהליך הבסיסי ליצירת מודלים ב SSAS, צורות שונות בהן ניתן לבחון את המידע המוצג.
  • עבודה עם Powerpivot ו Power View.

דרישות קדם

  • נסיון קודם בעבודה מול בסיס הנתונים SQL Server
  • ידע בסיסי בשפת ה SQL

נושאי הקורס  

קורס ה SSAS מכיל נושאים רבים, לפניכם הנקודות המרכזיות, תכנים מדוייקים וסביבת תרגול יוגדרו בהתאם לצרכי הלקוח.

  • SSAS Basics – Creating new SSAS project, Create a Data Source, Data Source View, Named Calculation, Explore Data, Friendly Name, Logical Table / Named Query, Logical Primary Key, Creating New Diagram
  • Cubes & Hierarchies – Creating Cube, Publishing an SSAS Project, Cube Structure, Cube Basic Browsing, New Attribute from Column, Hierarchies, Creating Hierarchies, Using Hierarchies.
  • SSAS Attributes – Order Attributes, Attribute Relationships, Attribute KeyColumns.
  • Dimension Relationship – This presentation covers the following topics: Indirect Relationship, Many to Many Relationship, Self Referencing Relationship.
  • Data Mining is SSAS – Data Mining Process, Decision Trees, Clustering, Time Series, Association rules, Create New Mining Structure, Mining Model Viewer, Dependency Network, Mining Accuracy Chart, Mining Model Prediction, Singleton Query.
  • Power Pivot & Power View – This presentation covers the following topics: Getting Started, Importing Data, Calculated Fields and Columns, KPI, Linked Tables, Pivot Tables, Pivot Charts, Slicers and Management Dashboards, Power View.