SAS® Data Integration Studio: Implementierung und Best Practices

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SAS® Data Integration Studio: Implementierung und Best Practices

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Beschreibung


In diesem Intensivkurs lernen Sie SAS Data Integration Studio so im Projekt einzusetzen, dass sowohl zur Entwicklungszeit als auch später in der Wartung und Modifikation ein Team komfortabel und performant damit arbeiten kann. Sie erwerben Kenntnisse, um auftretende Probleme zu analysieren und mögliche Problemlösungen umzusetzen. Außerdem lernen Sie Best Practices für die verschiedensten Features von DI Studio (Data Quality, Mappings, Transformations, Loading, Metadata etc.) kennen.

Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden mindestens 100 Tage Projekterfahrung mit SAS Data Integration Studio 4.3 oder höher. Die Entwicklung von User Written Code gilt nicht als adäquate Projekterfahrung. Produktk…

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In diesem Intensivkurs lernen Sie SAS Data Integration Studio so im Projekt einzusetzen, dass sowohl zur Entwicklungszeit als auch später in der Wartung und Modifikation ein Team komfortabel und performant damit arbeiten kann. Sie erwerben Kenntnisse, um auftretende Probleme zu analysieren und mögliche Problemlösungen umzusetzen. Außerdem lernen Sie Best Practices für die verschiedensten Features von DI Studio (Data Quality, Mappings, Transformations, Loading, Metadata etc.) kennen.

Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden mindestens 100 Tage Projekterfahrung mit SAS Data Integration Studio 4.3 oder höher. Die Entwicklung von User Written Code gilt nicht als adäquate Projekterfahrung. Produktkenntnisse aus dem Kursen „Kompaktkurs: Data Integration" (DIFT47) oder vergleichbare Praxiserfahrungen sind ebenfalls erforderlich. Als Nachweis der Produktkenntnisse zu Data Integration Studio dient auch die Zertifizierung zum SAS Certified Data Integration Developer for SAS9.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an erfahrene DI-Entwickler und DI-Architekten, die in Projekten mit SAS Data Integration Studio tätig sind.

Module
SAS 9.2 Data Integation Server

Kursinhalte
  • Von SAS 9.1.3 zu SAS 9.2
  • Metadatabackup
  • Profiling und Reading External Files
  • Metadata Bridges
  • Best Practices Transformations, Loading und Mapping
  • Performance Measurement
  • Metadata Reports
  • Including DBMS Data
  • Data Quality
  • Scheduling
  • Messages Queuing
  • Complex Scenarios

Dieser Kurs ist Bestandteil folgender Rolle(n):
  • Data Integration Developer



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