After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Цей вступний, концептуальний курс допоможе вам опанувати основи сховищ даних. Ви отримаєте міцне розуміння базових принципів data warehousing завдяки прикладам з індустрії та реальним наборам даних.Деякі прогнози вказують, що глобальний ринок сховищ даних може перевищити 50 млрд доларів у 2028 році. Індустрія невпинно розвивається й була ключовою складовою даних трансформацій у багатьох організаціях. Зараз найкращий час, щоб вивчити data warehousing.У відео є живі транскрипти, які можна відкрити, натиснувши «Show transcript» у нижньому лівому куті відеоплеєра.
Глосарій курсу розміщено праворуч у розділі ресурсів.
Щоб отримати кредити CPE, потрібно завершити курс і набрати 70% на кваліфікаційному оцінюванні. Перейти до оцінювання можна, натиснувши на блок про кредити CPE праворуч.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Основи сховищ даних
Підготуйтеся до вивчення сховищ даних, засвоївши базові поняття. На початку курсу ви дізнаєтеся, що таке сховище даних і чим воно схоже та відрізняється від споріднених технологій — дата-мартів і дата-лейків. Також ви дізнаєтеся, як різні ролі фахівців підтримують етапи проєкту зі сховища даних.
- Що таке сховище даних?50 XP
- Розуміння суті та мети50 XP
- Можливі варіанти використання сховища даних для Zynga50 XP
- У чому різниця між сховищами даних і озерами даних?50 XP
- Сховища даних проти озер даних100 XP
- Дата-склади vs. дата-марти50 XP
- Як обрати між озером даних, сховищем і даномартом50 XP
- Сховища даних підтримують аналітику в організації50 XP
- Життєвий цикл сховища даних100 XP
- Підтримка там, де це потрібно50 XP
- Хто за що відповідає?100 XP
2
Архітектури та властивості сховищ
Тепер ви краще зрозумієте архітектуру сховищ даних: вивчите типові шари сховища та те, як презентаційний шар підтримує аналітиків. Крім того, ви познайомитеся з Біллом Іномом і його підходом зверху вниз та порівняєте його з підходом знизу вгору Ральфа Кімбалла. Нарешті, ви зрозумієте різницю між системами OLAP і OLTP.
3
Моделювання даних у сховищі
Тут ви навчитеся впорядковувати дані у своєму сховищі завдяки якісній моделі даних. Спочатку розглянете основи моделювання даних: що таке фактова та вимірна таблиці і як їх використовують у зірковій та сніжинковій схемах. Потім переглянете, як створити модель даних за Кімбаллом у чотири кроки та як працювати з повільно змінними вимірами.
4
Впровадження та підготовка даних
На завершення курсу ви дізнаєтеся про переваги й недоліки процесів ETL та ELT, а також про відмінності між локальним (on‑premise) та хмарним впровадженням. Наприкінці ви пройдете приклад, ухвалюючи ключові рішення щодо проєктування та реалізації сховища.
R
Концепції Data Warehousing
Курс
завершено
