Büyük modeli bölümle, yenilemeyi hızlandır
Büyük tablosal BI modellerini ölçeklendiren ileri seviye eğitim: partition kavramı ve işleme stratejileri, VertiPaq sıkıştırma ve kardinalite, RangeStart/RangeEnd ile artımlı yenileme, XMLA/TMSL otomasyonu, bellek optimizasyonu ve DAX Studio ile sorgu perform…
Tablosal model partition, artımlı yenileme ve VertiPaq
Bu ileri seviye eğitim, tablosal BI veri modellerinde (Power BI / Analysis Services Tabular) bölümleme (partition) tasarımını ve performansını ele alır. Partition kavramı, tam yenilemenin (full refresh) büyük modellerdeki maliyeti ve bölümlemenin getirdiği çözüm işlenir. Artımlı yenileme (incremental refresh): RangeStart/RangeEnd parametreleri, tarih bazlı bölümleme, yalnızca değişen bölümün yenilenmesi ve geçmiş bölümlerin dondurulması ele alınır. VertiPaq depolama motoru, sütun sıkıştırma, kardinalitenin bellek etkisi, DirectQuery ve hibrit (composite) modeller, bölüm işleme (process) stratejileri uygulanır. Katılımcılar büyük bir fact tabloyu bölümleyerek yenileme süresini ve bellek kullanımını optimize eder.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar partition temelinden artımlı yenileme ve performans optimizasyonuna ilerler.
İleri Seviye — tablosal BI veri modellerinde bölümleme (partition) tasarımı, artımlı yenileme ve sorgu performansının ele alınması.
Katılımcılar gerçek büyük bir tablosal model üzerinde partition ve artımlı yenilemeyi kurup etkisini ölçerek uygular.
Artımlı yenilemeyle sadece değişen veriyi işleyerek süreyi kısaltırsınız.
VertiPaq sıkıştırmasını anlayarak model boyutunu küçültürsünüz.
Büyük fact tabloları bölümleyerek modeli ölçeklendirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Power BI/SSAS tablosal model ve ilişki bilgisi beklenir.
Temel DAX ve ölçü (measure) kavramına aşinalık faydalıdır.
Power Query (M) ve sorgu kavramlarına aşinalık avantajdır.
Power BI Desktop ve örnek büyük veri setine erişim.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Tablosal modelde bölümleme stratejisini doğru tasarlarsınız.
Sütun sıkıştırma ve kardinalitenin bellek etkisini kavrarsınız.
RangeStart/RangeEnd ile artımlı yenileme politikası kurarsınız.
Yalnızca değişen bölümü yenileyerek süreyi kısaltırsınız.
XMLA/TMSL ile bölüm işlemeyi otomatikleştirirsiniz.
Model boyutunu optimize ederek bellek kullanımını düşürürsünüz.
DAX Studio ile sorgu performansını analiz edip iyileştirirsiniz.
Composite model ve agregatlarla hibrit performansı yönetirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Veri madenciliği için istatistik eğitimi: olasılık dağılımları, örnekleme, t-testi, ki-kare, ANOVA, p-değeri ve etki büyüklüğü. SciPy ile uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri modelleme eğitimi: kavramsal, mantıksal ve fiziksel model, ER diyagramı, normalleştirme, anahtar tasarımı ve referansal bütünlük. SQL DDL ile uygulamalı DV
Detayları Gör →
Veri ambarı ve BI için boyutsal modelleme eğitimi: yıldız şema, olgu ve boyut tabloları, slowly changing dimension, bus matrix ve ETL. SQL ile uygulamalı DVA eğ
Detayları Gör →
Semantik Data Model (SDM) eğitimi: anlamsal soyutlama, sınıflar, genelleme, toplama, bileşim ve ilişkisele/ontolojiye eşleme. Kavramsal modelleme ile DVA eğitim
Detayları Gör →
Veri modelleri eğitimi: hiyerarşik, ilişkisel, belge, anahtar-değer ve graf modelleri, CAP teoremi ve model seçimi. PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j ile DVA eğitimi
Detayları Gör →