Ce que vous apprendrez ?

  • Déployer et administrer des solutions SSAS dans un environnement de production.
  • Optimiser les performances des cubes SSAS pour des requêtes rapides et efficaces.
  • Écrire des requêtes MDX pour extraire et analyser des données multidimensionnelles.
  • Définir et gérer les dimensions, les faits et les mesures dans un cube SSAS.
  • Concevoir et implémenter des modèles OLAP multidimensionnels dans SSAS.

Prérequis

  • Maîtrise des bases de données relationnelles et SQL Expérience avec SQL Server et l’environnement SSMS Compréhension des concepts de Business Intelligence et de Data Warehousing Notions sur les modèles de données multidimensionnels (OLAP, cubes, dimensions, mesures) Familiarité avec SQL Server Analysis Services (SSAS) et ses fonctionnalités de base Connaissance des langages de requêtage OLAP comme MDX et DAX (un plus)

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12
  • Architecture SSAS et types de modèles
  • Concepts fondamentaux OLAP (cubes, dimensions, mesures)
  • Installation et configuration de SSAS
  • Création d'un projet SSAS
  • Modélisation des dimensions (hiérarchies, attributs)
  • Définition des mesures et des agrégations
  • Gestion des relations entre dimensions et faits
  • Optimisation des performances du modèle
  • Importation de données depuis différentes sources
  • Utilisation des transformations de données (ETL)
  • Gestion des données manquantes et des valeurs aberrantes
  • Nettoyage et préparation des données pour SSAS
  • Création de calculs et de membres calculés
  • Utilisation de perspectives pour simplifier l'analyse
  • Déploiement et administration du serveur SSAS
  • Sécurité et contrôle d'accès
  • Exploration des données avec SSMS
  • Création de rapports et de visualisations
  • Techniques d'analyse multidimensionnelle
  • Meilleures pratiques pour l'analyse de données OLAP

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Caractéristiques du cours

  • Durée 6-12 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence.
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits
  • Type de formation

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