Programa do Curso
Módulo 1: Fundamentos de Armazenamento de Dados Moderno e Business Intelligence:
- Landscape em evolução de Data Warehousing (DW) e Business Intelligence (BI)
- Data Warehousing Nativo da Nuvem (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Arquiteturas Modernas de Data Warehouse (Arquitetura Lambda, Arquitetura Kappa)
- Conceitos de Modelagem de Dados (Esquema Estrela, Esquema Floco de Neve)
- Introdução à metodologia Data Vault (visão geral breve)
- Conceitos Chave de BI: ETL/ELT, OLAP, OLAP, DWH, Governança de Dados
- Visão geral da Pilha de BI da Microsoft: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Módulo 2: ETL/ELT Moderno com SQL Server Integration Services (SSIS)
- Componentes Principais do SSIS (Serviços de Integração, Gerenciadores de Conexão, Fluxo de Dados, Fluxo de Controle)
- Acesso Moderno a Dados (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Tarefa de Script Python)
- Integração em Nuvem (Carregamento/descarga de dados de/para Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Técnicas de Transformação de Dados (Coluna Derivada, Transformações de Pesquisa, Transformações de Agregação, Divisão Condicional, Componente de Script)
- Tratamento de Big Data no SSIS (Integração com Azure Databricks, PolyBase)
- Gerenciamento de Erros, Log e Depuração no SSIS
- Implantação e Agendamento (SQL Agent, Runbooks de Automação do Azure)
Módulo 3: Construção de Modelos Analíticos com SQL Server Analysis Services (SSAS - Tabular)
- Introdução ao Modelo Tabular (vs Multidimensional)
- Fundamentos da Linguagem DAX (Data Analysis Expressions) (Contexto, Cálculos, Agregações)
- Design do Modelo: Relações, Hierarquias, Perspectivas, Funções, Segurança
- Uso de Funções de Inteligência de Tempo no DAX
- Gerenciamento e Implantação de Modelos Tabulares (BIML, SSDT)
- Otimização de Desempenho de Modelos Tabulares SSAS
Módulo 4: Análise em Nuvem com Azure Analysis Services (AAS)
- Introdução ao Azure Analysis Services (AAS)
- Opções de Implantação do AAS (PaaS - Plano de Serviço do Aplicativo do Azure, Instância de Computação Dedicada)
- Conexão com Bancos de Dados do Azure (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Criação de Modelos no Azure (usando Azure Purview ou Azure Analysis Services Studio)
- Escalabilidade e Alta Disponibilidade com AAS
- Segurança no AAS (Segurança Baseada em Funções)
Módulo 5: Consulta e Análise de Dados com T-SQL e DAX
- T-SQL Avançado para Análise de Dados (CTEs, Funções de Janela, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- Mergulho Profundo no DAX (Contexto de Linha vs. Contexto de Filtro, Iteradores, Inteligência de Tempo, KPIs, Perguntas e Respostas)
- Combinação de T-SQL e DAX (Consultas PolyBase, servidores vinculados)
- Uso de Análise Aprimorada por IA (Serviços de Machine Learning do Azure Synapse Analytics)
Módulo 6: Descoberta e Visualização de Dados
- Introdução ao Power BI (Conexão com Fontes de Dados, Editor de Consulta)
- Criação de Visualizações Eficazes (Gráficos, Mapas)
- DAX para Power BI (Colunas Calculadas, Medidas)
- Design e Formatação de Relatórios no Power BI
- Introdução ao Azure Synapse Studio para BI
Módulo 7: Revisão do Curso, Conceitos Avançados e Laboratórios Práticos
- Padrões Avançados de Transformação de Dados (Dimensões Lentamente Mutáveis, Tipo 1/2)
- Integração com Serviços de Qualidade de Dados (DQS) (visão geral)
- Otimização de Desempenho e Solução de Problemas (Query Store, Planos de Execução)
- Extensão das Capacidades de BI (Power Query, Power Automate)
- Laboratórios práticos cobrindo cenários completos de BI (ETL, Construção de Modelos, Relatórios)
Requisitos
Conhecimento de Windows, noções básicas de SQL e bancos de dados relacionais.
Testemunhos de Clientes (2)
Abhi possui excelente conhecimento do Alteryx e explicou os conceitos com muita clareza. Ele compreendeu nossos objetivos e criou conjuntos de dados demonstrativos personalizados e relevantes para nossa organização, o que foi muito impressionante. O treinamento foi bem estruturado, foi conduzido em um ritmo adequado e incluiu tempo para perguntas.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Curso - Alteryx for Data Analysis
Máquina Traduzida
Deepthi estava muito atenta às minhas necessidades, sabia quando adicionar camadas de complexidade e quando se conter para seguir uma abordagem mais estruturada. Deepthi realmente trabalhou no meu ritmo e garantiu que eu pudesse usar as novas funções/ferramentas por conta própria, primeiro mostrando e depois me permitindo recrear os itens, o que ajudou muito a fixar o treinamento. Não poderia estar mais satisfeito com os resultados deste treinamento e com o nível de expertise de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Máquina Traduzida
