Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Questo corso introduttivo e concettuale ti aiuterà a comprendere le basi del data warehousing. Attraverso esempi del settore e insiemi di dati reali, svilupperai una solida comprensione dei fondamenti del data warehousing.Alcune previsioni stimano che il mercato globale del data warehousing supererà i 50 miliardi di dollari entro il 2028. Nel corso degli anni, questo ambito è evoluto costantemente ed è stato un elemento chiave della rivoluzione dei dati per molte organizzazioni. Non c’è mai stato un momento migliore per imparare il data warehousing.I video includono trascrizioni live che puoi visualizzare cliccando "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse.
Per ottenere i crediti CPE, devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione cliccando sull’apposito riquadro dei crediti CPE sulla destra.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Nozioni di base sui Data Warehouse
Preparati al tuo percorso di apprendimento sui data warehouse partendo da alcuni concetti fondamentali. All’inizio di questo corso, scoprirai cos’è un data warehouse e come si confronta con tecnologie dal nome simile, come data mart e data lake. Vedrai anche come diverse figure professionali contribuiscono alle varie fasi di un progetto di data warehouse.
- Che cos'è un data warehouse?50 XP
- Capire il cosa e il perché50 XP
- Possibili casi d’uso di un data warehouse per Zynga50 XP
- Qual è la differenza tra data warehouse e data lake?50 XP
- Data warehouse vs. data lake100 XP
- Data warehouse vs. data mart50 XP
- Scegliere tra data lake, data warehouse e data mart50 XP
- I data warehouse supportano l’analisi organizzativa50 XP
- Ciclo di vita di un data warehouse100 XP
- Supporto dove serve50 XP
- Chi fa cosa?100 XP
2
Architetture e proprietà del Warehouse
Ora approfondirai l’architettura di un data warehouse imparando i livelli tipici e come il presentation layer supporta gli analisti. Inoltre, conoscerai Bill Inmon e il suo approccio top-down e lo confronterai con Ralph Kimball e il suo approccio bottom-up. Infine, capirai la differenza tra sistemi OLAP e OLTP.
3
Data Modeling per il Data Warehouse
Qui imparerai come organizzare i dati nel tuo data warehouse con un ottimo data model. Per iniziare, affronterai le basi del data modeling imparando cosa sono una fact table e una dimension table e come usarle negli schemi a stella (star) e a fiocco di neve (snowflake). Poi, rivedrai come creare un data model seguendo il processo in quattro fasi di Kimball e come gestire le slowly changing dimensions.
4
Implementazione e preparazione dei dati
Concluderai il corso imparando pro e contro dei processi ETL ed ELT e le differenze tra implementazione on-premise e in cloud. Terminerai con un esempio pratico, prendendo decisioni chiave sul design e sull’implementazione del warehouse.
R
Concetti di Data Warehousing
Corso
completato
