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【SQL線上課程】
微軟 SQL Server
資料庫認證系列
SQL Server資料庫基礎認證班
SQL Server資料庫管理認證班
SQL Server資料庫開發認證班
原廠教材
Live直播
課程總長：60小時
×
OS
Windows 10 -64位元
CPU & GPU
Intel I5 / Amd A4
RAM
建議8G以上
顯示卡
無特別要求
軟體版本
Microsoft® SQL Server® 20xx Developer
額外軟體
Microsoft® Office Excel
建議學生取得方式
官網軟體的下載路徑： https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-downloads
(建議用英文版，配合教材)
安裝說明
1. SQL Server 20xx 的軟體年度代號，一切以官網發佈的為主。
2. 請於上課前下載完成 SQL Server Developer。
3. Windows 7 已無法安裝 SQL Server 2016 起以後的任何版本，請安裝於Win 10，且必須是64位元。
4. 請同學確保確保40GB以上的可用空間及8G以上RAM，並請於上課前下載安裝完成。
備註
不支援MAC
*
先修課程：SQL Server資料庫管理認證班
※建議系統需求
日期
時段
報名
2024/07/23
~
10/01
週二四 1900~2200
報名
查詢更多開課日期
諮詢線上課程
SQL Server資料庫開發認證班 課程介紹
SQL Server資料庫開發認證班
課程介紹
本課程側重教導個人如何使用 SQL Server 產品功能與開發資料庫相關的工具，將各資料平台技術實作到符合商務和技術要求的解決方案，包括結合了關聯和 NoSQL 資料的內部、雲端和混合資料方案。以及學習如何使用各種技術和語言處理串流資料和批次處理資料，探索如何實作資料安全性，包括身份識別驗證、授權、資料策略和標準。將定義資料儲存和資料處理活動並實作資料解決方案監視，對 Azure 資料解決方案進行管理和疑難排解，包括大數據資料的最佳化和災害復原、批次處理和串流資料解決方案。
【適合對象】
管理和維護 SQL Server 資料庫的人員
欲從 SQL Server 資料庫中開發應用程式相關人員
【學會技能】
SQL Server資料庫開發、設計和維護資料表
進階資料表設計(資料分割和壓縮資料表)
透過限制確保資料完整性、設計最佳化的索引策略
使用Columnstore索引、設計和實作檢視表、儲存的程序和實作
使用者自訂函數的設計、設計DML觸發程序、CLR、儲存和查詢XML、BLOB
Azure Data Lake 儲存、使用Azure Databricks實作團隊資料科學
Azure Cosmos DB 建立全球分散式資料庫、雲端關聯式資料存放區
使用Azure SQL資料庫、資料倉儲
啟動即時的串流分析、利用Azure Data Factory 進行資料的搬移
Azure資料平台上的安全性、可擴展性和高性能的解決方案
資料批次處理的參考設計和架構模式、Azure的即時處理架構
使用Azure Stream Analytics構件串流處理管道
Azure資料平台安全性設計考量、提升彈性和規模、效率和營運的最佳化設計
【對應考試】
DP-200：Administering Relational Databases on Microsoft Azure
DP-201：Designing an Azure Data Solution
SQL Server資料庫開發認證班 課程大綱
SQL Server資料庫開發認證班
課程大綱
▼ 全部展開
第一堂
/Module 1 - 2：SQL Server資料庫開發、設計和實作資料表
SQL Server 平台簡介
SQL Server 數據庫開發任務
設計資料表
資料類型
使用架構
建立和變更資料表
第二堂
/Module 3 - 4：進階資料表設計、透過限制確保資料完整性
對資料進行分割
壓縮資料
時態表
加強資料完整性
實作資料網域完整性
實作實體和參照完整性
第三堂
/Module 5 - 6：索引簡介、設計最佳化的索引策略
核心索引概念
資料類型和索引
堆積索引，叢集索引和非叢集索引
單一資料行和復合索引
索引策略
管理索引
執行計劃
資料庫引擎建議程式
查詢存放區
第四堂
/Module 7 - 8：Columnstore 索引、設計和實作檢視表
Columnstore 索引簡介
建立 Columnstore 索引
使用 Columnstore 索引
檢視表簡介
建立和管理檢視表
檢視表的效能考量
第五堂
/Module 9 - 10：設計和實作儲存的程序、設計和實現使用者定義的函數
儲存的程序導論
使用儲存的程序
實作參數化儲存的程序
控制執行內容
函數概觀
設計和實作純量函數
設計和實作資料表值函數
實作函數的考量
函數的替代方案
第六堂
/Module 11：透過觸發程序回應資料操作
設計 DML 觸發程序
實現 DML 觸發程序
高級觸發程序的概念
第七堂
/Module 12 - 13：使用記憶體內部的資料表、SQL Server 中實作受控碼
記憶體最佳化資料表
原生編譯之儲存程序
SQL Server 中的 CLR 整合簡介
實作和發佈 CLR 組件
第八堂
/Module 14：在 SQL Server 中存儲和查詢 XML 數據
XML 和 XML 架構導論
在 SQL Server 中存儲 XML 數據和架構
實作 XML 資料類型
使用 Transact-SQL FOR XML 語句
XQuery 入門
切碎 XML庫上重建索引
第九堂
/Module 15 - 16：SQL Server 中儲存和查詢空間資料、BLOB 和文字文件
空間資料簡介
使用 SQL Server 空間資料類型
在應用程序中使用空間資料
BLOB 資料考量
使用 FILESTREAM
使用全文檢索
第十堂
/Module 17 - 18：SQL Server 並行、效能與監視
並行和交易
鎖定內部
擴充事件
使用擴充事件
即時查詢統計
最佳化資料庫檔案設定
計量
第十一堂
/Module 19 - 20：Azure 資料工程師、使用資料儲存
Azure資料平台中的服務
資料工程師執行的任務
在Azure中選擇一種資料儲存體
創建一個Azure儲存帳戶
說明Azure Data Lake儲存
將資料上傳到Azure Data Lake
第十二堂
/Module 21 - 22：使用Azure Databricks實作基於團隊的資料科學、使用Cosmos DB構建全球分佈式資料庫
說明Azure Databricks
使用Azure Databricks
使用Azure Databricks讀取資料
使用Azure Databricks執行轉換
創建可擴展的Azure Cosmos DB資料庫
在Azure Cosmos DB資料庫中插入和查詢資料
在Visual Studio Code中為Cosmos DB構建.NET Core應用
使用Azure Cosmos DB在全球範圍內分發資料
第十三堂
/Module 23：使用雲端中的關係資料存放區
使用Azure SQL資料庫
描述Azure SQL資料倉儲
創建和查詢Azure SQL資料倉儲
使用PolyBase將資料載入到Azure SQL資料倉儲中
第十四堂
/Module 24 - 25：使用Stream Analytics執行實時分析、使用Azure Data Factory協調資料行動
說明資料串流和事件處理
透過事件中心收集資料
使用串流分析作業處理資料
說明Azure Data Factory的工作方式
Azure Data Factory組件
Azure Data Factory和Databricks
第十五堂
/Module 26：保護Azure資料平台
安全性簡介
關鍵安全組件
保護儲存帳戶和Data Lake儲存的安全
保護資料存放區
保護流資料
第十六堂
/Module 27：資料儲存和處理的監視和疑難排解
說明可用的監視功能
解決常見的資料儲存問題
解決常見的資料處理問題
管理災害復原
第十七堂
/Module 28 - 29：資料平台架構考量、Azure批次處理參考架構
創建架構的核心原則
考慮安全性的設計
性能和可伸縮性
設計可用性和可恢復性
效率和營運設計
從批處理模式的角度看Lambda架構
在Azure中設計企業BI解決方案
在Azure中自動化企業BI解決方案
在Azure中構建企業級會話機器人
第十八堂
/Module 30：Azure即時參考架構
從實時角度描述Lambda架構
使用Azure Stream Analytics構建串流處理管道
使用Azure Databricks設計串流處理管道
創建Azure IoT參考架構
第十九堂
/Module 31：資料平台安全設計考量
深度安全防禦方法
身份識別管理
基礎設施保護
加密用法
網路級保護
應用安全
第二十堂
/Module 32 - 33：彈性和規模設計、效率和運營設計
透過縮放調整工作負載
最佳化網路性能
最佳化儲存和資料庫性能的設計
確定性能瓶頸
設計高度可用的解決方案
將災害復原納入架構
設計備份和還原策略
最大限度地提高雲端環境的效率
使用監控和分析獲取Operational Insights
使用自動化減少投入量和錯誤
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課後錄影檔讓學習零負擔
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AI程式設計
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Python與AI人工智慧開發入門
介紹Python與資料科學語法，並搭配 Microsoft：AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals 認證考試。 課程中將學習資料科學原理，了解如何進行資料分析以及遺失值、重複值處理，作為機器學習的準備，並且進一步以政府資料開放平台取得相關資訊後，進行統計分析與資料整理，進而以圖表顯示，亦可透過 Microsoft Azure 平台學習資料科學的運用。
AI程式設計
66HR
Python資料科學應用開發
了解統計與微分於程式上的運用，並介紹機器學習（Machine Learning）的理論基礎及各種演算法，搭配 Microsoft：DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure 認證考試。你將於本課程學習利用程式語言進行統計分析，亦可運用機器學習所學，依據資料進行房價預估、乳癌檢測、汽車價錢評估、音樂分類等預測與分群等。
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Python機器學習應用開發
了解深度學習與強化學習的規劃與運用，你將於課程中學到如何進行手寫阿拉伯數字辨識、推薦相似的照片、照片風格轉換、物體偵測、人臉辨識、語音辨識與分詞、情緒分析（正／負評）、時間序列預測（公司營收、天氣、股價）、機器翻譯、簡短指令、曲風辨識等一系列圖像、自然語言與語音的分析辨識分類等成果。
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Python人工智慧整合開發
了解圖形相關分析知識、視覺與圖像分析，及學習如何進行自然語言處理（NLP）、對話機器人系統的建置處理。 於課程中進一步學習如何進行圖像、自然語言與語音的各種互動操作，並搭配 AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution 認證考試。
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