工作,生活,休閒,專業,分享,記錄

App Insights JS

Total Pageviews

Showing posts with label 心得分享. Show all posts
Showing posts with label 心得分享. Show all posts

February 22, 2020

[心得分享] 我的頭皮養護初體驗 (WT Methode 美絲得頭皮養護中心)



好新奇的「頭皮養護」?
從來沒有聽過這個名詞,對於不太注重頭髮、髮型,偏向簡單處理頭髮的我,第一次聽到這個名詞『頭皮養護』,因緣際會之下,來到 WT Methode 美絲得頭皮養護中心體驗了一下,感覺很奇特,在專業的頭皮管理師的諮詢之下,知道了自己的頭皮狀況,原來頭皮上還有毛囊,而且一個健康毛囊應該要有 2~3 根頭髮,頭髮的成長是否健康,有沒有掉髮的問題,是不是越來越多白頭髮,頭皮太乾或太油,毛孔有沒有阻塞,這些頭皮相關的問題,管理師會依照檢測的結果給我諮詢建議,感覺非常的專業。


管理師檢測完畢之後,細心的諮詢回覆我,並且給我很多寶貴的意見,提到有關頭皮的健康,其實是人們最沒有去注意的地方,頭皮的健康影響因素很多,工作、壓力、心情緊張,飲食、睡眠、生活習慣,這些都會影響到你的頭皮健康狀態,而且空氣品質、環境污染、洗髮習慣、以及清潔保養等,更會直接反應你的頭皮毛囊情況,所以,管理師給了我很好的平常頭皮清潔習慣,定時的回來做頭皮養護管理,讓自己的頭皮狀態能夠時時保持良好狀態,這樣不管是掉髮毛病,還是白髮問題,都能夠慢慢的持續改善,也讓自己多加注意了平常的生活型態,保持良好飲食、平時多做運動、良好睡眠習慣、注意頭皮清潔方式,讓自己隨時都能夠頭好壯壯,腦筋清楚,思路清晰,健健康康,事事如意。

# 我的頭皮檢測結果:(還沒養護之前)




原來我的頭皮這樣的髒,毛孔阻塞,皮屑油脂,頭皮發紅,還有髮量長得也不太健康,平常自己也不覺得頭髮會癢或是不舒服,而且頭皮長在頭頂上,自己也無法觀察,根本沒辦法瞭解自己的頭皮狀況,經過管理師檢測之後,發現了好多自己頭皮上的問題。

諮詢完畢之後,準備開始做頭皮養護,原來頭皮養護這樣子的複雜,作業流程還蠻多的,整個做完頭皮養護需要一個小時左右的時間。




# 做完頭皮養護之後,我的頭皮檢測結果:



做完頭皮養護之後,頭皮管理師會再做一次檢測,檢測完畢之後,管理師同樣會再諮詢回覆你各種頭皮的狀況,並且告訴你頭皮的狀況,平常應該要如何保養,並且要如何注意生活習慣以及健康狀態。(做完頭皮養護之後,我的頭皮真的變得好乾淨清爽,整個感覺真是換然一新,好棒棒!)

管理師說,每個人的頭皮狀況不一樣,而且不只是有乾性、油性的差別,皮脂皮屑的狀況也不一樣,還有頭皮發紅,髮量狀態,毛囊的頭髮生長情形,頭髮粗細等,對我來多真是有給他複雜,anyway,反正我只要平常依照管理師的建議做保養,注意生活工作情形,定期來做頭皮養護,這樣應該就可以安心的讓我的頭皮乾乾淨淨,讓我的頭髮健健康康的長大。

終於對「頭皮養護」有了新的了解和認識,做完頭皮養護,也算是走了一趟學習之旅,得到了非常多的新知,也對頭皮有了全新的認識,在這裡就把體驗感覺和學習心得做個簡單的筆記,提供大家參考參考!

WT Methode 美絲得頭皮養護中心

#頭皮養護
#WTMethode
#美絲得頭皮養護中心

December 24, 2019

Tableau (Day-1) : 開始學習 Tableau



開始學習 Tableau,順便考幾張認證。

繼 Excel 和 Power BI 之後,接下來研究看看 Tableau,收集目前最夯最流行的三大資料分析視覺化工具,充實充實自己。

之前分析都使用 Microsoft 相關的 Tools 來做,從來沒有碰過 Tableau 這個工具,在研究了一整天的 Tableau 網站資訊之後,發覺這個工具值得花點時間來研究研究,馬上就決定購買 Udemy 線上課程,就以這個線上課程開始吧!(剛好還在感恩節折扣中,花了 CA$14.39)

Udemy 課程:

Tableau for Beginners: Get CA Certified, Grow Your Career
Jump into data visualization with hands-on exercises and pass the Certified Associate exam.

https://www.udemy.com/course/tableau-accelerate-your-career-and-get-certified/?couponCode=LearningTableau



--------
今天 Survey & Study 了很多網路資訊,以下就先整理一下今天的心得:

## Tableau 系列產品:

- Tableau Desktop : Personal 個人版 / Professional 專業版,Windows / Mac 版本,設計和創建視圖和儀表板的桌面分析工具
- Tableau Prep Builder : 資料準備工具,Data preparation & data processing 自動化產品
- Tableau Server : 用於發佈和管理 Tableau Desktop 製作的報表,發布和管理數據源,自動刷新發佈,base on 瀏覽器的分析技術,內部部署
- Tableau Online : 雲分析服務,base on Tableau Server 的托管版本(每人每年計費)
- Tableau Public : 免費的桌面開發工具,放到 Tableau Public service 上,任何人都可看可下載
- Tableau Mobile : iOS / Android 平台的 Mobile App,檢視 Tableau Server 或 Public service 上的工作簿
- Tableau Reader : 免費的應用工具,用來檢視工作簿文件 (.twbx),可互動式操作,檢視資料

## Tableau 認證種類:(分為 Tableau Desktop 和 Tableau Server 兩大類)

* Tableau Desktop:
1. Certified Associate:考試費用 US$250 (認證有效期 2 年)
2. Certified Professional:考試費用 US$600 (認證有效期 3 年)
* Tableau Server:
1. Certified Associate:考試費用 US$250 (認證有效期 2 年)
2. Certified Professional:考試費用 US$800 (認證有效期 3 年)

PS : 考試費用真是貴森森,還有認證有效期,先考一個最基本的來試看看就好!

而且考試方法好像還很特殊,不像其他認證考試一樣,不用到考試中心去考,而且是用自己的電腦來做測驗,這個等我考完之後再來寫分享文章。

開始認真來上課學習囉!

November 21, 2019

Microsoft Office 365 vs Google G Suite



很久以前做過的評估比較,因為很多人詢問這兩個產品有什麼差別?應該如何選擇?哪一個產品適合我們公司使用?所以整理了相關的產品比較資訊,因為這是 2018 年 survey 的內容,所以如果有新功能增加,或是價格變動等,請大家上網參考最新資訊,避免認知上的差異產生。

首先,大家最 care 的當然就是價格,O365 和 G Suite 都提供了幾種不同版本的選擇,價格上也有所差異。

參考一下 Google 官方的說法:

Microsoft 當然也有自己的官方說法:

產品使用率,看起來還是 Office 比較佔上風,可能因為大家還是習慣使用 Office,另外還有一個原因是 Office 軟體(Word, Excel, PowerPoint)大家已經使用多年,習慣已經養成,要做改變沒有那麼簡單。

接下來就針對產品功能和特性的比較做一些比較的表格,讓大家可以清楚的看出這兩個產品的差異。





使用 O365 和 G Suite 最常用的電子郵件功能,這兩個產品之間也是有些許差異,主要還是版本之間的功能差異比較大,可以參考下列比較表。


看看 Office 365 的官方說明資料:



G Suite 的官方說明資料:


各項參考資料如下,如有興趣可以自行進入官方網站參考資訊:

nOffice 365
lOffice 365 功能介紹
lOffice 365 商務版功能比較
lOffice 365 企業版比較

nG Suite
lG Suite 產品價格
lG Suite 版本比較







October 16, 2019

iT邦幫忙鐵人賽 --- 「打造 Microsoft BI 資料服務平台」



iT邦幫忙鐵人賽是專為 IT 人所舉辦,邀請大家分享技術、經驗與熱情的活動,到今年已經邁入第 11 屆。


一時手殘,不小心按下了「我要參加」的按鈕,就這樣連續 30 天,晚上十點固定有鬧鐘提醒該做功課了,三不五時,女王也在旁邊提醒我:“今天交功課了沒?”,放假出國旅遊也要隨時惦記著寫功課,真的是所謂的「鐵人賽」啊!

今天終於完成了第 30 天的文章上傳,回顧一下這些天來自己所寫的文章,還蠻有成就感的,下列文章列表就是這一系列的 30 篇文章連結,分享大家參考參考!

# 主題:「 打造 Microsoft BI 資料服務平台 」系列文章

------------------------------------------

## 「資料服務平台」概念介紹


## Microsoft 的資料服務技術介紹


## Power BI 解決方案架構規劃


## Microsoft 資料產品及服務介紹


## 資料服務平台規劃與設計



## 資料平台建置實際案例經驗分享





June 16, 2019

[讀書心得] 明日醫學 -- 迎接數位醫療新世紀



在工業時代環境,能掌握工業技術的人往往主導了發展的走向。然後,隨著科技時代的快速發展,資訊科技也變成了一種權力影響的工具。隨著資訊科技的發展,接著數位時代的來臨,數位轉型、資料為王的趨勢之下,誰能掌握數據洞悉未來,誰就能搶得先機開創新局面。

數位醫療時代已經展開,隨著基因解碼之後,就好像打開了潘朵拉的盒子一樣,加上創新科技、大數據、演算法、資料分析、機器學習、人工智慧的推波助瀾,輔助醫療、精準醫療、健康管理、預防醫學等等都如火如荼的展開,各種超乎想像的醫療技術已經漸漸成形,CRISPR /Cas9 基因編輯技術,DNA 遺傳學的演進,人機一體,合成人工器官,人腦機器共生,甚至延長壽命長生不老青春永駐的想法都應用而生,這些不斷進化中的醫療技術,誰也不知道會發展到何種地步,誰也無法預測這些開發應用的速度會有多快,眾多的創新科技,新式醫療,將嚴重影響舊有的醫療框架,包括藥品藥廠、臨床醫師、醫療機構、醫療流程、就醫方式等,但是,這些未來將跟你我息息相關,對我們的未來影響甚巨,絕對無法置身事外。

未來醫學的發展與展望確定會是非常巨大,所產生的衝擊和影響也是我們應該積極去思考的,即將發生的醫療新世代,到底會是一場惡夢還是美好的新天地,我們該如何去面對這樣的未知,完全取決於我們用什麼樣的態度來面對他。


PS : 炎炎夏日,坐在舒服又涼爽的咖啡廳,看一本好書,這真是非常舒服的一件事。
(艱澀又難懂的技術文件看不下去的時候,換看些文學暢銷書籍也不錯!)


  • 明日醫學:


明日醫學:終結絕症×訂製基因×永生不死,迎接無病新世紀
Zukunftsmedizin: Wie das Silicon Valley Krankheiten besiegen und unser Leben verlängern will
作者: 湯瑪斯.舒茲 (Thomas Schulz)
譯者: 林琬玉
繪者: 蔡佳豪
出版社:寶鼎
出版日期:2019/06/06

April 9, 2019

開始準備認證:Microsoft SQL Data Models (Exam 70-768)


MCSE認證徽章(範例)

這是我規劃預計取得認證 Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) : Data Management and Analytics

應該要通過的考試有三科:
必須先取的 MCSA: SQL 2016 BI Development (包含兩個測驗)
* Exam 70-767 Implementing a Data Warehouse using SQL
* Exam 70-768 Developing SQL Data Models
另外,再通過一科:(有很多項目可以選,我選擇的是 Power BI)
* Exam 70-778 Analyzing and Visualizing Data with Power BI

希望年底前可以達成!

以下就進入這篇文章我想要介紹的主題:Microsoft SQL Data Models (Exam 70-768) 認證

這是 Microsoft 在建立 Data Model 所需要使用的服務、功能、和技術,開始學習 Data Model 的相關技術之前,建議你最好已經熟悉 Data Warehouse 相關的服務功能,因為 SQL Data Model 是建構在 Data Warehouse 上面的模型架構。(最好已經通過 Exam 70-767 的認證之後再來取得這個 70-768 的認證!)

從前面的這個 70-767 Data Warehouse 認證相關的資訊之後,70-768 Data Model 認證涵蓋很多資料分析上的規劃、架構、設計、模型之上,相信在學習並通過取得這個 Data Model 考試認證之後,對於 Microsoft SQL Data Model 你會有很深入的了解與應用,針對 BI Developer, Administrator 開發 BI 資料庫的人員,應該也會有很大的幫助。(同時取得 767 Data Warehouse 和 768 Data Models 認證,你就會得到 Microsoft MCSA:BI Development 認證)

OLAP database 是 SQL Data Model 的基礎,OLAP DB 的設計方法有 Tabular 和 Multidimensional 兩種方式,Tabular 是使用記憶體的 in-Memory DB,Multidimensional 是既有的硬體儲存方法,OLAP 是屬於交易量少,運算複雜,需要多重處理之後的分析資料庫。MDX 是 multidimensional model 的開發分析語言,DAX 是 tabular model 的開發使用語言,在分析規劃 data model 的時候,必須要視你的需求來做相關的規劃。
==> 以上簡單講的這些內容你是否都了解?你知道什麼是 MOLAP?什麼是 ROLAP 嗎?如果答案是「不了解」,那代表你還很不熟悉 SQL Data Model,建議你跟我一樣,慢慢地重頭研讀這些相關的資訊,實際操作演練學習,讓你能夠進入「資料分析」這個令人驚奇的領域吧!(MDX 和 DAX 很難,你必須要有一顆能力很好的邏輯分析腦袋,這些執行的分析作業通常都很複雜難懂,所以你還必須有一顆清晰冷靜的頭腦,我相信,如果你努力學習通過這個考試認證,你會非常有成就感的!)

這個 Exam 70-768 認證考試的參考資訊其實不多,我上網找了很久,並沒有發現太多參考的資訊,以下大致整理我收集到的相關資料。

# 測驗內容說明:
Exam 70-768 Developing SQL Data Models
https://www.microsoft.com/en-us/learning/exam-70-768.aspx

* Skill measured:(考試內容範圍及佔分比例)
Design a multidimensional business intelligence (BI) semantic model (25–30%)
Design a tabular BI semantic model (20–25%)
Develop queries using Multidimensional Expressions (MDX) and Data Analysis Expressions (DAX) (15–20%)
Configure and maintain SQL Server Analysis Services (SSAS) (30–35%)

# 閱讀書籍:(Microsfot 出版的認證考試用書,針對考試內容的主題逐一介紹,也是一本學習 SQL Server Analysis Service 的好書,雖然都是認證考試內容,但是對於 SSAS 的學習也非常有幫助。)
Exam Ref 70-768 Developing SQL Data Models
出版商: Microsoft Press
出版日期: 2017-05-15
ISBN: 1509305157
ISBN-13: 9781509305155

市面上還有很多 SSAS 相關的書籍,可以視個人需求來購買。(你只要上 Google 搜尋 SSAS 相關書籍即可。)


# 線上課程:(以下是免費的線上課程,讓你隨時隨地可以上課,內容非常的多,也需要花蠻多時間才能夠上完這些課,但是這些課程的安排循序漸進,讓你可以慢慢的學習 SSAS 相關的服務功能,是學習 SSAS 非常好用的線上課程。)
Developing a Multidimensional Data Model
https://courses.edx.org/courses/course-v1:Microsoft+DAT224x+2T2018/course/

Developing a Tabular Data Model
https://courses.edx.org/courses/course-v1:Microsoft+DAT225x+3T2018/course/

SSAS (Microsoft 官方教學影片)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLRSlaaxiXtw3P0uFOXJPmI9fHJmDByNF8

Data Analysis: Take It to the MAX()
https://courses.edx.org/courses/course-v1:DelftX+EX101x+2T2018/course/

Creating BI Reports with SQL Server Reporting Services(這是 SSRS 服務,跟 768 考試相關性比較小一點)
https://courses.edx.org/courses/course-v1:Microsoft+DAT214x+1T2018a/course/


# 各項 Topic 的線上參考資訊:(參考的資料非常多,無法一一列舉,但是每一個 Topic 都需要了解清楚,否則考試會 GG .....)
----------
* SSAS 相關:
Analysis Services 教學課程
https://docs.microsoft.com/zh-tw/sql/analysis-services/analysis-services-tutorials-ssas?view=sql-server-2017

----------
* Design Data Model 相關:


----------
* MDX & DAX 相關:




[認證介紹] Microsoft BI 相關的認證 (Data Warehouse & Data Model & PowerBI)



最近正在研究 Microsoft BI 方面的解決方案,研讀了很多 BI, Data Warehouse, 視覺化, Data Analysis 等方面相關的資料,上網查詢了一下 Microsoft 在 BI 方面相關的 Certification 有哪些,我大致整理了一些資料記錄下來,同時提供讓大家參考!

Microsoft BI 開發相關的認證主要有兩個:
1. MCSA: SQL 2016 BI Development (包含兩個測驗)
* Exam 70-767 Implementing a Data Warehouse using SQL
* Exam 70-768 Developing SQL Data Models

2. MCSA: BI Reporting (包含兩個測驗)
* Exam 70-778 Analyzing and Visualizing Data with Power BI
* Exam 70-779 Analyzing and Visualizing Data with Microsoft Excel

Microsoft BI 相關的認證,主要都包含在 SQL Server 相關的產品服務之中,最基本的當然是 SQL Server 本身,SQL Data Warehouse 就是架構在 SQL Server 主體之上,另外加上 SQL Server Enterprise Information Management (EIM) Suite 的成員,三個成員包括有:SQL Server Integration Service (SSIS), Master Data Service (MDS), Data Quality Service(DQS),然後 Data Model (Cube) 的分析與建立就需要透過 SQL Server Analysis Service (SSAS) 加上 MDX 和 DAX 兩大工具,整個搭配架構合成,用來規劃、架構、分析與建構 BI Data Warehouse & Data Model solution,最後透過 Microsoft 的資料視覺化工具:Power BI or EXCEL 來做呈現,良好的資料權限分割,視覺化的圖示工具,不論是報表、儀表板、即時監控、警告通知等,都有很好的功能來實踐,以上的架構可以參考下圖的說明就會更清楚整個 Microsoft BI 的解決方案。

功能架構如下圖:


系統架構如下圖:


有關 Data Warehouse 的部分,是進入 BI 的第一步關鍵,如何建立 Data Warehouse 更是規劃 BI 最重要的第一步,有了這個 Data Warehouse 之後,我們才能夠往後來建立 Data Model (Cube),然後才能做資料的視覺化分析與呈現。

以下主要針對 Exam 70-767 這個認證來介紹,這是 Microsoft 在 Data Warehouse 方面主要解決方案的一張認證,如何使用 SQL Server 相關的服務來規劃、設計、建置 BI 資料倉儲的解決方案。
對於認證相關的測驗,我的考試準備內容如下,當然,網路上還有很多線上的資訊需要研讀,但是資料項目太多,無法一一列舉。


# 測驗內容說明:

Exam 70-767 Implementing a Data Warehouse using SQL
https://www.microsoft.com/en-us/learning/exam-70-767.aspx

Skills measured: (考試內容範圍及佔分比例)
* Design, implement, and maintain a data warehouse (35–40%)
* Extract, transform, and load data (40–45%)
* Build data quality solutions (15–20%)

# 閱讀書籍:(這是 Microsoft 出版的認證考試相關課程,最好買一本來慢慢研讀,裡面的內容都要了解清楚,書本裡面的介紹只是部分,自己需要再找相關的資訊來補齊。)

Exam Ref 70-767 Implementing a SQL Data Warehouse
by Raj Uchhana, Jose Chinchilla
Publisher: Microsoft Press
Release Date: November 2017
ISBN: 9781509304486
https://www.oreilly.com/library/view/exam-ref-70-767/9781509304486/


# 線上課程:(線上免費課程,共有三大科目,每一個科目都有很多不同的服務功能介紹,非常適合漸進式的課程學習,Microsoft 安排的課程,不管是分章節、服務功能說明、實作訓練,涵蓋內容深入淺出,非常適合慢慢的課程學習內容,只是需要花很多時間在這些線上課程之上。)

1. DAT216x | edX : Delivering a Relational Data Warehouse
https://courses.edx.org/courses/course-v1:Microsoft+DAT216x+3T2016/course/

2. DAT217x | edX : Implementing ETL with SQL Server Integration Services
https://courses.edx.org/courses/course-v1:Microsoft+DAT217x+2T2016/course/

3. DAT218x | edX : Data Cleansing with Data Quality Services (DQS)
https://www.edx.org/course/data-cleansing-data-quality-services-dqs-microsoft-dat218x-2


# 各項 Topic 的線上參考資訊:(參考的資料非常多,但是每一個 Topic 都需要了解清楚,否則考試會 GG .....)

* SQL Data Warehouse 相關:
什麼是 Azure SQL 資料倉儲?
https://docs.microsoft.com/zh-tw/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-overview-what-is

REST APIs for Azure SQL Data Warehouse
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-manage-compute-rest-api

Partitioning tables in SQL Data Warehouse
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-partition

* SSIS 相關:
Control Flow
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/control-flow/control-flow?view=sql-server-2017

Integration Services Transformations
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-flow/transformations/integration-services-transformations?view=sql-server-2017

Transform Data with Transformations
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-flow/transformations/transform-data-with-transformations?view=sql-server-2017

Data Flow
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-flow/data-flow?view=sql-server-2017

Data in Data Flows
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-flow/data-in-data-flows?view=sql-server-2017

Integration Services (SSIS) Logging
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/performance/integration-services-ssis-logging?view=sql-server-2017

Execute SQL Task
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/control-flow/execute-sql-task?view=sql-server-2017

Precedence Constraints
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/control-flow/precedence-constraints?view=sql-server-2017

Lookup Transformation
https://docs.microsoft.com/en-sg/sql/integration-services/data-flow/transformations/lookup-transformation?view=sql-server-2017

Set Package Properties
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/set-package-properties?view=sql-server-2017

Deploy Integration Services (SSIS) Projects and Packages
https://docs.microsoft.com/en-sg/sql/integration-services/packages/deploy-integration-services-ssis-projects-and-packages?view=sql-server-2017

Debugging Data Flow
https://docs.microsoft.com/en-sg/sql/integration-services/troubleshooting/debugging-data-flow?view=sql-server-2017

Parallel Loop Task
http://www.cozyroc.com/ssis/parallel-loop-task

Union All Transformation
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-flow/transformations/union-all-transformation?view=sql-server-2017

MERGE in Integration Services Packages
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/control-flow/merge-in-integration-services-packages?view=sql-server-2017

Foreach 迴圈容器
https://docs.microsoft.com/zh-tw/sql/integration-services/control-flow/foreach-loop-container?view=sql-server-2017

Debugging Control Flow
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/troubleshooting/debugging-control-flow?view=sql-server-2017

MERGE (Transact-SQL)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/merge-transact-sql?view=sql-server-2017

Columnstore indexes: Overview
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/indexes/columnstore-indexes-overview?view=sql-server-2017

Change Data Capture Stored Procedures (Transact-SQL)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-stored-procedures/change-data-capture-stored-procedures-transact-sql?view=sql-server-2017

Enabling AlwaysOn for SSISDB
https://chrislumnah.com/2017/05/09/enabling-alwayson-for-ssisdb/

Track Data Changes (SQL Server)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/track-changes/track-data-changes-sql-server?view=sql-server-2017

SQL Server Temporal Tables vs Change Data Capture vs Change Tracking - part 2
https://www.mssqltips.com/sqlservertip/5212/sql-server-temporal-tables-vs-change-data-capture-vs-change-tracking--part-2/

Temporal Table Usage Scenarios
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/temporal-table-usage-scenarios?view=sql-server-2017

* DQS 相關:

Install Data Quality Services
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/data-quality-services/install-windows/install-data-quality-services?view=sql-server-2017

Data Quality Services (DQS) Cleansing Transformation - SSIS
https://mindmajix.com/ssis/data-quality-services-dqs-cleansing-transformation

Task 7: Adding DQS Cleansing Transform to the Data Flow
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/tutorials/task-7-adding-dqs-cleansing-transform-to-the-data-flow?view=sql-server-2014

SSIS: Using the DQS Cleansing component
https://intelligentsql.wordpress.com/2013/07/30/ssis-using-the-dqs-cleansing-component/

Perform Knowledge Discovery
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/data-quality-services/perform-knowledge-discovery?view=sql-server-2017

Create a Matching Policy
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/data-quality-services/create-a-matching-policy?view=sql-server-2017&viewFallbackFrom=sqlserver-

Data Quality Projects (DQS)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/data-quality-services/data-quality-projects-dqs?view=sql-server-2017

DQS Security
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/data-quality-services/dqs-security?view=sql-server-2017

* MDS 相關:

Master Data Services
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/master-data-services/master-data-services?view=sql-server-2014

SQL Server Master Data Services Tips
https://www.mssqltips.com/sql-server-tip-category/97/master-data-services/

How to version a SQL Server Master Data Services model
https://www.mssqltips.com/sqlservertip/4292/how-to-version-a-sql-server-master-data-services-model/

MDS Versioning, Permission and Security — DatabaseJournal.com
https://www.databasejournal.com/features/mssql/article.php/3908611/MDS-Versioning-Permission-and-Security.htm

Domain-Based Attributes (Master Data Services)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/master-data-services/domain-based-attributes-master-data-services?view=sql-server-2017

Change Tracking (Master Data Services)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/master-data-services/change-tracking-master-data-services?view=sql-server-2017

March 1, 2019

MPP 微軟的主題認證學習網站介紹



這是我的個人儀表板 on MPP 網站,目前取得了三個認證,MPP 網站是一個很好的學習管道,從開始接觸 AI 之後,上過了台灣人工智慧學校的第一屆經理人班,經過密集的課程以及各個老師疲勞式的資訊轟炸,深深了解自己的不足,知道自已必須要好好的進階學習才能夠好好的來了解「人工智慧」這個大主題,所以我選擇了 MPP 線上學習網站來學習各種 AI 所需要的相關細部課程內容,讓自己能夠更加了解 AI 所涵蓋的各項基礎與資訊。

Microsoft Professional Program (MPP) 主題認證網站:
https://academy.microsoft.com/

不要再遲疑了,想要更進階的學習相關的主題內容嗎?就從登入註冊開始吧!
但是,請不要抱持著打混摸魚的心態想要拿到這些認證,每一個認證課程提供相關主題的各項課程,每一門課程都需要上 on-line 課程,除了學習影片,線上內容資訊,每一門課程都有各模組的小考 Quiz,Hand-on LAB 需要實作,以及最後的測驗題目,必須要通過 70% 以上的成績才能夠拿到課程的認證;在取得了主題認證所需要的各門課程的認證之後,最後你才能拿到這個主題的認證。

MPP 認證網站提供了很多相關的主題可以線上學習:(目前持續增加中,這裡列出目前網站上有的主題認證課程)

  • Data Science
  • Big Data
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Internet of Things (IoT)
  • Cybersecurity
  • Data Analysis
  • Entry Level Software
  • IT Support
  • DevOps

這是微軟的主題認證網站,所以課程裡面介紹的內容和說明都是以 Microsoft 的相關技術和工具來做說明,但是,因為很多理論基礎是不變的,所以在資料科學、大數據、和人工智慧的主題上還是很有幫助,所以,我首先選了最基礎的主題:「資料科學」,這裡面介紹了資料分析和機器學習所需要的各種基礎理論和課程說明內容,課程整理的非常完整,可以讓你一站式的得到所需要的各種知識內容。


一開始非常的辛苦,因為學校之前教的數學、微積分、線性代數、機率、統計等,全部忘光了,還必須要自己尋找很多相關的資訊來輔助學習,可以說學習進度非常地緩慢。

接下來選擇了「大數據」主題課程來學習,這一門課程介紹了目前有關大數據所需要的各項內容,主要使用微軟 Azure 提供的雲端服務來介紹大數據這個架構,雖然都是微軟的工具,但是基礎的大數據理論和架構都是目前普遍使用的 Hadoop 為基礎,也是非常有用的一門課程,讓你能夠完整的了解大數據架構,以及大數據處理所需要的各種邏輯和流程。


最後,終於進入「人工智慧」這個課程,還好之前選擇先研讀了資料科學和大數據這兩個主題,讓我在 AI 這一門課可以不用再煩惱基礎的數理邏輯、理論、和演算法,可以在 AI 的應用與框架上更為深入的了解,但是,必須要說的是,這課程並不是 AI 的全部,人工智慧還有很多新的技術與應用,而且還有很多未開發的技術領域,需要我們持續的研究和精進。


這三個課程花了很多很多的時間上課,做習題,實作演練,考試,以及最後專題的製作等,學習的內容涵蓋很廣,讓我學習到很多很多,雖然已經拿到了這些認證,但是這些課程還是會在日後有需要時再重新研讀。

以上,是我的讀書學習心得分享,提供給大家參考,希望對有興趣的人能夠有所幫助。
謝謝!

#MPP
#DataScience
#BigData
#AI