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L’agenda del SQL Saturday Parma 2019 è online!

L’evento si terrà sabato 23 Novembre 2019 presso le aule del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università degli Studi di Parma.

L’agenda offre 4 track che erogheranno sessioni in parallelo per un totale di 24 ore di formazione gratuita su SQL Server, Data Science, Analytics e Microsoft Azure, suddivise nei seguenti track:

• DevOps
• Analytics and Visualization
• Cloud
• Data Science
• Database Admin
• Development

L’agenda è disponibile qui!

Alcune delle sessioni più votate e di maggior interesse tenute al PASS SUMMIT 2018, verranno riproposte online, gratuitamente, il 7 febbraio 2019 dalle ore 16:00 UTC in poi.

Registrati a questa esclusiva giornata di formazione, potrai ascoltare e imparare dai maggiori esperti del settore tra cui Kimberly Tripp, Ed Leighton-Dick, Leslie Weed, Hamish Watson, Sourabh Agarwal, Alberto Ferrari, Brent Ozar, Kendra Little e Bob Ward!

Sarà una giornata di training sui temi:

Dopo aver spodestato Oracle dalla prima posizione per quanto riguarda il mondo degli Operational Databases, ora Microsoft si conferma nuovamente Leader anche per quanto riguarda la sezione “BI e Analytics Platforms”, come riportato dalla recente news:

Gartner positions Microsoft as a leader in BI and Analytics Platforms

Oltre che il giusto riconoscimento del grande lavoro che negli ultimi anni Microsoft sta facendo nel campo della BI e degli Analytics, è anche interessante notare come Microsoft sia stata indicata come anche la società più “visionaria”, in grado quindi di avere quel “che” in più rispetto ai concorrenti che può fare la differenza.

Nei giorni scorsi ho pubblicato una news riguardo ad una presentazione che ho fatto di recente sul tema della creazione di soluzioni di analisi dati in tempo reale con PowerBI.

Aggiungo che a tutti gli effetti le slide e le demo presentano un caso applicato ad Azure di Lambda Archicture, una nuova definizione architetturale che sta prendendo piede negli ultimi mesi, e che si concentra sulla definizione (generale) di una architettura per l’analisi dei dati in tempo reale.