Plan du cours
Module 1 : Data Warehousing et fondamentaux de l'intelligence économique modernes :
- Évolution du data warehousing (DW) et de l'intelligence économique (BI)
- Data Warehousing cloud-natif (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Architectures de data warehousing modernes (Architecture Lambda, Architecture Kappa)
- Concepts de modélisation de données (Schéma en étoile, Schéma en flocon)
- Introduction à la méthodologie Data Vault (aperçu rapide)
- Concepts clés du BI : ETL/ELT, OLAP, DWH, Gouvernance des données
- Aperçu de la pile Microsoft BI : SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Module 2 : ETL/ELT moderne avec SQL Server Integration Services (SSIS)
- Composants principaux de SSIS (Integration Services, Gestionnaires de connexion, Flux de données, Flux de contrôle)
- Accès moderne aux données (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Tâche de script Python)
- Intégration cloud (Chargement/déchargement de données entre/vers Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Techniques de transformation de données (Colonne dérivée, Transformations Lookup, Transformations agrégées, Split conditionnel, Composant de script)
- Gestion des Big Data dans SSIS (Intégration avec Azure Databricks, PolyBase)
- Gestion des erreurs, journalisation et débogage dans SSIS
- Déploiement et planification (SQL Agent, Runbooks Azure Automation)
Module 3 : Création de modèles analytiques avec SQL Server Analysis Services (SSAS - Tabular)
- Introduction au modèle tabulaire (vs multidimensionnel)
- Fondamentaux du langage DAX (Data Analysis Expressions) (Contexte, Calculs, Agrégations)
- Conception du modèle : Relations, Hiérarchies, Perspectives, Rôles, Sécurité
- Utilisation des fonctions d'intelligence temporelle dans DAX
- Gestion et déploiement des modèles tabulaires (BIML, SSDT)
- Optimisation des performances des modèles tabulaires SSAS
Module 4 : Analyse cloud avec Azure Analysis Services (AAS)
- Introduction à Azure Analysis Services (AAS)
- Options de déploiement de AAS (PaaS - Plan de service Azure App Service, Instance de calcul dédiée)
- Connexion aux bases de données Azure (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Autorisation de modèles dans Azure (à l'aide d'Azure Purview ou d'Azure Analysis Services Studio)
- Mise à l'échelle et haute disponibilité avec AAS
- Sécurité dans AAS (Sécurité basée sur les rôles)
Module 5 : Interrogation et analyse des données avec T-SQL et DAX
- T-SQL avancé pour l'analyse de données (CTE, Fonctions de fenêtrage, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- Approfondissement de DAX (Contexte de ligne vs contexte de filtre, Itérateurs, Intelligence temporelle, KPI, Q&A)
- Combinaison de T-SQL et DAX (Requêtes PolyBase, serveurs liés)
- Utilisation de l'analyse enrichie par l'IA (Services d'apprentissage automatique Azure Synapse Analytics)
Module 6 : Découverte et visualisation des données
- Introduction à Power BI (Connexion aux sources de données, Éditeur de requête)
- Création de visualisations efficaces (Graphiques, Courbes, Cartes)
- DAX pour Power BI (Colonnes calculées, Mesures)
- Conception et mise en forme des rapports dans Power BI
- Introduction à Azure Synapse Studio pour le BI
Module 7 : Révision du cours, concepts avancés et ateliers pratiques
- Modèles avancés de transformation de données (Dimensions à évolution lente, Type 1/2)
- Intégration de Data Quality Services (DQS) (aperçu)
- Optimisation des performances et résolution des problèmes (Query Store, Plans d'exécution)
- Extension des capacités BI (Power Query, Power Automate)
- Ateliers pratiques couvrant des scénarios BI de bout en bout (ETL, construction de modèles, rapports)
Pré requis
Des connaissances de base sous Windows et une maîtrise élémentaire de SQL et des bases de données relationnelles.
Nos clients témoignent (4)
adapté à notre compréhension et nos données
Vincent Long - ASSMANG PTY LTD
Formation - Business Intelligence with SSAS
Traduction automatique
Abhi possède une excellente maîtrise d'Alteryx et a su expliquer les concepts avec une grande clarté. Il a bien compris nos objectifs et a créé des jeux de données de démonstration sur mesure, parfaitement adaptés à notre organisation, ce qui était très impressionnant. La formation était bien structurée, délivrée à un bon rythme et a laissé le temps de poser des questions.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Formation - Alteryx for Data Analysis
Traduction automatique
Deepthi était extrêmement attentive à mes besoins, elle savait quand ajouter des couches de complexité et quand ralentir pour adopter une approche plus structurée. Deepthi a vraiment travaillé à mon rythme et s'est assurée que je puisse utiliser les nouvelles fonctions/outils moi-même en me montrant d'abord, puis en me laissant les recréer. Cela a vraiment aidé à ancrer la formation. Je ne suis pas plus heureux des résultats de cette formation et du niveau d'expertise de Deepthi !
Deepthi - Invest Northern Ireland
Formation - IBM Cognos Analytics
Traduction automatique
La diversité des sujets abordés
