PREZZO: 1280€ + IVA

SCHEDA CORSO - PDF

CALENDARIO

  • 3,4 + 10,11 Luglio 2017
  • 23,24 + 30,31 Ottobre 2017

Questo corso insegna come implementare una piattaforma di data warehouse per supportare una soluzione di BI. Gli studenti impareranno a creare un data warehouse con Microsoft SQL Server 2014, implementare un ETL con SQL Server Integration Services, validare e pulire i dati con SQL Server Data Quality Services e SQL Server Master Data Services.

  • La Quota di iscrizione comprende la docenza, il materiale didattico - courseware ufficiale Microsoft (MOC), il pranzo e i coffee break.
  • Il corso è in lingua italiana, il materiale didattico è in lingua inglese
  • L'orario del corso è  dalle 9.30 alle 17.30 (1 ora di intervallo per il pranzo)
  • Sede: Npo Sistemi Cernusco s/Naviglio (Milano - MM2 Villa Fiorita). I Microsoft Official Courses proposti da Npo Sistemi si svolgono nelle stesse date sia nella sede di Milano (Cernusco) che di Padova.
  • Npo Sistemi si avvale di partner formativi certificati e accreditati per la formazione Microsoft.

SCOPO DEL CORSO:

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Descrivere concetti di data warehouse e considerazioni di architettura. 
  • Decidere e selezionare una piattaforma hardware appropriata per un data warehouse. 
  • Progettare e implementare un data warehouse. 
  • Implementare flusso di dati in un pacchetto SSIS. 
  • Implementare Flow Control in un pacchetto SSIS. 
  • Risolvere i problemi relativi a SSIS. 
  • Implementare una soluzione ETL che supporti l'estrazione dei dati incrementale. 
  • Implementare una soluzione ETL che supporta i dati incrementale carico. 
  • Implementare pulizia dei dati utilizzando i servizi Microsoft Data Quality. 
  • Implementare Master Data Services per far rispettare l'integrità dei dati. 
  • Estendere SSIS con script personalizzati e componenti. 
  • Distribuire e configurare i pacchetti SSIS. 

DESTINATARI

Amministratori di database e professionisti che hanno necessita di:

  • Implementazione di data warehouse. 
  • Sviluppo di pacchetti SSIS per l'estrazione dei dati, trasformazione e caricamento. 
  • Far rispettare l'integrità dei dati tramite Master Data Services. 
  • Pulizia dei dati utilizzando Servizi Data Quality.

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