学完这些课程后，我对创建专业的可视化图表和仪表板充满信心
Shoebur Rahman采购专员，Giz Bangladesh
课程简介
这是一门入门级的概念课程，将帮助您理解数据仓库的基础知识。您将通过行业案例和真实世界数据集，系统掌握数据仓库的基本原理。有分析预测，到 2028 年全球数据仓库市场规模将超过 500 亿美元。多年来，该行业不断演进，并成为许多组织数据变革的关键组成部分。现在正是学习数据仓库的最佳时机。视频包含实时字幕，您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。
课程术语表位于右侧的资源部分。
若要获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格评估中达到 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入评估。
先修要求
课程体系
课程大纲
1
数据仓库基础
在开始数据仓库学习之旅前，请先打好基础概念。开篇您将了解什么是数据仓库，并与名称相近的技术——数据集市与数据湖——进行比较和区分。您还会学习不同角色如何在数据仓库项目的各个阶段发挥作用。
2
仓库架构与特性
现在，您将通过学习数据仓库的典型分层来加深对其架构的理解，并了解展示层如何支持分析师。此外，您将学习 Bill Inmon 的自顶向下方法，并与 Ralph Kimball 的自底向上方法进行比较。最后，您将理解 OLAP 与 OLTP 系统的区别。
3
数据仓库数据建模
在这里，您将学习如何通过优秀的数据模型来组织数据仓库中的数据。首先，您将了解数据建模基础，包括事实表与维度表的概念，以及它们在星型与雪花型模式中的用法。然后，您将回顾如何使用 Kimball 的四步法创建数据模型，并学习如何处理缓慢变化维度。
4
实施与数据准备
课程最后，您将学习 ETL 与 ELT 流程的优缺点，以及本地部署与云端实现的对比。您将通过一个示例进行收尾，围绕仓库设计与实施做出关键决策。
R
数据仓库概念
课程已完成
