М20762С: andmebaaside arendamine Microsoft SQL Serveri platvormil - kursus 56 990 hõõruda. alates Spetsialist, koolitus 40 akadeemilist tundi, kuupäev 15. mai 2023. a.
Varia / / December 04, 2023
Kogenud kursuseõpetaja Microsoft Azure, sertifikaadi omanik Microsoft Certified Professional, MCSE:Pilveplatvorm ja infrastruktuur, MCSA: Windows Server 2012. Süsteemihalduse kogemus on rohkem kui 20 aastat, õpetamise alal - 5 aastat. Praegu on Denis Aleksejevitš välja andnud enam kui 40 gruppi erinevate müüjatoodete jaoks Microsoft.
Denis Aleksejevitš on lõpetanud UrFU projekteerimisinseneri (gaasiturbiinid). Töötanud insenerina ja süsteemiadministraatorina ettevõtetes nagu Okami-Motors-Vostok, PF SKB Kontur, Softline Trade. Softline Trade'is töötamise ajal edutati ta Microsoft System Centeri osakonna juhiks. Tema põhitegevused on arhitektuuriarendus, detailprojekteerimine, töögraafikute ja tööjõukulude kalkulatsioonide koostamine tehnilise eksperdina, toote teostus Microsofti süsteemikeskus (Teenusehaldur, Konfiguratsioonihaldur, Operatsioonihaldur, Andmekaitsehaldur), esitlused, koolitus kliendile.
Denis Aleksejevitš on vastutustundlik õpetaja, kelle eesmärk on materjali maksimaalne assimilatsioon õpilaste poolt ja arusaam selle praktikas rakendamisest. Kuulajad märgivad eelkõige tema loovust ja oskust leida õppimisele personaalne lähenemine, samuti erinevate administraatoriprobleemide lahendamise näidete väärtust tema isiklikust kogemusest.
Eriotstarbeline õpetaja, maineka rahvusvahelise staatuse omanik Microsofti sertifitseeritud meister. Lõpetanud Moskva Riikliku Tehnikaülikooli nimega N.E. Bauman.
Oma tundides seab Fedor Anatoljevitš põhimõtte esiplaanile "Vaata juure poole!" - oluline on mitte ainult uurida mehhanismi toimimist, vaid ka mõista, miks see töötab nii ja mitte teisiti.
Üldteadlane tarkvara disaini ja arenduse valdkonnas. Tal on aastatepikkune kogemus arendusmeeskonna juhi ja peaarhitektina. Spetsialiseerunud ettevõtte rakenduste integreerimisele, veebiportaali arhitektuuri arendamisele, andmeanalüüsisüsteemidele, juurutamisele ja toele Windowsi infrastruktuur.
Inseneri- ja loodusteaduslike esitlusstiilide kombinatsioon võimaldab õpilastel edasi anda õpetaja kirge ja loomingulist lähenemist. Fedor Anatoljevitš saab oma tänulikelt lõpetajatelt alati kõige entusiastlikumaid ülevaateid.
Keskuse juhtivõpetaja Microsoft Azure ja võrgutehnoloogiad Microsoft, on staatused MS: MCSA, MCSE, MCDBA ja SCNP.
Microsoft Certified Trainer (MCT), kellel on üle 20-aastane õpetamiskogemus. Õpetajana töötades koolitas ta välja üle 4000 spetsialisti.
Aleksander Vitalievitš Teaduste kandidaat küberneetika erialal, erialaste artiklite autor teabe töötlemise, edastamise ja kaitsmise süsteemidest ning automatiseeritud juhtimissüsteemidest. Omab enam kui 30 tehnilist sertifikaati (Microsoft, CompTIA, SCP, ITIL) ja pikaajalist kogemust äriklientide tehnilise toe haldamisel.
Aleksander Vitalievitš töötas enam kui 14 aastat Microsoft Corporationi tehnilise toe teenistuses, millest üle 10 aasta juhtis gruppi tehniline tugi äriklientidele, enam kui 20 tehnilise toe juhi meeskonna haldamine ja pakkumine Premium Premier tugi enam kui 100 suurimale Venemaa korporatsioonile, sealhulgas Magnit, Lenta, Vene Post, Kaspersky ja jne. Aleksander Vitalievitš osales aktiivselt uut tüüpi esmaklassilise tehnilise toe (Microsoft Ühtne tugi) Venemaal aastatel 2018–2020, keskendudes abi maksimeerimisele pilvetehnoloogiate rakendamisel organisatsioonid.
Õpetaja paneb tundides põhirõhku õpilaste praktiliste oskuste arendamisele. Lõpetajad märgivad oma ülevaadetes alati mitte ainult materjali teaberikkust ja ülesehitust, vaid ka eriti sooja, sõbralikku õhkkonda, huumorit ning praktikast pärit juhtumite ja lugude rohkust.
1. moodul. Sissejuhatus andmebaasi arendamisse (2 ak. h.)
SQL Serveri platvormi tutvustus
Arendaja tööriistad ja ülesanded
Laboratoorsed tööd
2. moodul. Tabelite kujundamine ja koostamine (2 ak. h.)
Tabeli arendus
Andmetüübid
Skeemide kasutamine
Toimingud laudadel
Laboratoorsed tööd
3. moodul. Tabeliarenduse keerulised aspektid (2 ak. h.)
4. moodul. Andmete terviklikkuse tagamine piirangute abil (2 ac. h.)
Andmete terviklikkuse tagamine
Domeeni terviklikkus
Olemi- ja viiteterviklikkus
Laboratoorsed tööd
5. moodul. Indeksid (2 ak. h.)
Kuidas indeksid töötavad
Andmetüübid ja indeksid
Kuhja-, rühmitatud ja rühmitamata indeksid
Liht- ja liitindeksid
Laboratoorsed tööd
6. moodul. Efektiivsete indeksite väljatöötamine (2 ak. h.)
Indeksi arendamise strateegia
Indeksi juhtimine
Päringu täitmisplaan
Andmebaasimootori konfiguratsiooniassistent
Päringu salvestusruum
Laboratoorsed tööd
7. moodul. Veeruindeksid (2 ak. h.)
Sissejuhatus veeruindeksitesse
Veeruindeksite loomine
Veeruindeksite kasutamine
Laboratoorsed tööd
8. moodul. Representatsioonide kujundamine ja loomine (2 ak. h.)
Vaadete eesmärk
Vaadete loomine ja haldamine
Vaadete mõju jõudlusele
Laboratoorsed tööd
9. moodul. Salvestatud protseduuride kavandamine ja loomine (2 ak. h.)
Sissejuhatus salvestatud protseduuridesse
Salvestatud protseduuride kasutamine
Parameetrilised protseduurid
Täitmise konteksti haldamine
Laboratoorsed tööd
10. moodul. Kasutajafunktsioonide kujundamine ja loomine (2 ak. h.)
Funktsioonide ülevaade
Skalaarfunktsioonid
Tabeli funktsioonid
Funktsioonide loomine
Alternatiivsed mehhanismid
Laboratoorsed tööd
11. moodul. Andmemuudatuste töötlemine päästikute abil (2 ak. h.)
Päästiku disain
Päästikute rakendamine
Täiustatud päästikufunktsioonid
Laboratoorsed tööd
12. moodul. Mällu paigutatud tabelid (3 ak. h.)
Mälusisesed tabelid
Protseduurid, mis on kompileeritud kahendkoodiks
Laboratoorsed tööd
13. moodul. Hallatav kood andmebaasis (2 ak. h.)
14. moodul. XML-andmete salvestamine ja töötlemine (3 ak. h.)
Sissejuhatus XML-i
Andmete salvestamine XML-vormingus
XML-i indeksite loomine
Andmete teisendamine XML-i
Päringute käitamine XQueryga
Andmete teisendamine XML-ist tabelivaateks
Laboratoorsed tööd
15. moodul. Ruumiandmete säilitamine ja töötlemine (2 ak. h.)
Sissejuhatus ruumiandmetesse
Töötamine ruumitüüpidega
Ruumitüüpide kasutamine rakendustes
Laboratoorsed tööd
16. moodul. Struktureerimata andmete säilitamine ja töötlemine (2 ak. h.)
Sissejuhatus struktureerimata andmetesse (BLOB)
Struktureerimata andmete salvestamine eraldi failidesse
Täisteksti otsing
Laboratoorsed tööd
17. moodul. Konkurentsivõimeline juurdepääs andmetele (3 ak. h.)
Samaaegne juurdepääs andmetele ja tehingud
Lukustusmehhanism
Laboratoorsed tööd
18. moodul. Jõudlus ja jälgimine (3 ak. h.)
Jälgimine ja laiendatud sündmused
Statistika jooksvate taotluste kohta
Andmebaasifaili sätete optimeerimine
Mõõdikud jõudluse mõõtmiseks
Laboratoorsed tööd
Kursuse eesmärk on õppida vabalt ja enesekindlalt kasutama kaasaegseid andmebaase üldiselt ja Microsoft SQL Server 2017 eriti. Kursus on mõeldud Microsoft SQL Serveri andmebaase kasutavatele analüütikutele, aruannete arendajatele, andmebaasirakenduste tugispetsialistid, andmebaasi administraatorid ja arendajad ning rakendusi. * *kursust õpetatakse koostöös ARMKYBERSEC Akadeemiaga
4,2
lahe kursus, mille käigus tutvume andmeanalüüsi ja -töötluse universumi põhitööriistadega, kasutades Pythoni programmeerimiskeelt 🐍 ja Pandase raamatukogu 🐼
4
Kursus annab üliõpilastele algteadmised SQL-ist, võimaldades arendajal kirjutada päringuid ühe või mitme tabeli vastu, muuta tabeliandmeid ja luua andmebaasiobjekte. Kursusel kasutatav põhiline arendustööriist on Oracle SQL Developer; Lisana kasutatakse SQL Plusi.
4,2