Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse 교육 과정
Data Vault 모델링은 여러 소스에서 발생한 데이터의 장기적 과거 저장을 제공하는 데이터베이스 모델링 기술입니다. 데이터 볼트는 사실의 단일 버전 또는 "항상 모든 데이터"를 저장합니다. 유연하고 확장 가능하며 일관되고 적응 가능한 디자인은 3NF(제3 정규형) 및 스타 스키마의 가장 좋은 측면을 포괄합니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Data Vault을 빌드하는 방법을 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Data Vault 2.0의 아키텍처와 디자인 개념, 그리고 Big Data, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다.
- 데이터 보관 기술을 사용하여 데이터 웨어하우스의 과거 데이터에 대한 감사, 추적, 검사가 가능합니다.
- 일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 개발합니다.
- 확장성과 반복성이 뛰어난 창고를 구축하고 배포합니다.
과정 형식
- 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습
Course Outline
소개
- 기존 데이터웨어하우스 데이터 모델링 아키텍처의 단점
- Data Vault 모델링의 이점
Data Vault 아키텍처 및 디자인 원칙 개요
- SEI / CMM / 규정 준수
Data Vault 응용 프로그램
- 동적 데이터 웨어하우징
- 탐사 창고
- In-Database Data Mining
- 외부 정보의 빠른 연결
Data Vault 구성요소
- 허브, 링크, 위성
Data Vault를 구축
허브, 링크 및 위성 모델링
Data Vault 참조 규칙
구성 요소가 서로 상호 작용하는 방식
Data Vault 모델링 및 채우기
3NF OLTP를 Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)로 변환
로드 날짜, 종료 날짜 및 조인 작업 이해
Business 키, 관계, 링크 테이블 및 조인 기술
쿼리 기술
로드 처리 및 쿼리 처리
Matrix 방법론 개요
데이터 엔티티로 데이터 가져오기
허브 엔터티 로딩
링크 엔터티 로딩
위성 로딩
SEI/CMM 레벨 5 템플릿을 사용하여 반복 가능하고 신뢰할 수 있으며 정량화된 결과 얻기
일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스 개발
확장성과 반복성이 뛰어난 창고 구축 및 배포
마무리말
Requirements
- 데이터웨어하우징 개념에 대한 이해
- 데이터베이스 및 데이터 모델링 개념에 대한 이해
청중
- 데이터 모델러
- 데이터웨어하우징 전문가
- Business 정보 전문가
- 데이터 엔지니어
- Database 관리자
Open Training Courses require 5+ participants.
Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse 교육 과정 - Booking
Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse 교육 과정 - Enquiry
Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
회원 평가 (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Course - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Upcoming Courses
Related Courses
Cluster Analysis with R and SAS
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클러스터 분석을 위해 SAS에서 R을 사용하여 프로그래밍하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 마이닝을 위해 클러스터 분석 사용
- 클러스터링 솔루션을 위한 마스터 R 구문.
- 계층적 및 비계층적 클러스터링을 구현합니다.
- 비즈니스 운영을 개선하는 데 도움이 되는 데이터 기반 결정을 내립니다.
From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
21 Hours청중
액세스 권한이있는 데이터를 이해하려고하거나 Twitter, Linked in 등의 인터넷에서 사용할 수있는 구조화되지 않은 데이터를 분석하려는 경우이 과정은 사용자를위한 것입니다.
대부분의 의사 결정자와 수집 할 가치가있는 데이터와 분석 할 가치가있는 데이터를 선택해야하는 사람들을 대상으로합니다.
솔루션을 구성하는 사람들을 대상으로하는 것이 아니기 때문에 사람들은 큰 그림의 이점을 누릴 수 있습니다.
배달 모드
과정 중에 대표자는 주로 오픈 소스 기술의 실례를 제시합니다.
단기 강연은 참가자의 발표와 간단한 연습으로 이어진다.
사용 된 컨텐츠 및 소프트웨어
사용 된 모든 소프트웨어는 코스가 실행될 때마다 업데이트되므로 가능한 최신 버전을 확인합니다.
여기에는 데이터 획득, 형식 지정, 처리 및 분석, 기계 학습을 통한 의사 결정 프로세스 자동화 방법을 설명하는 프로세스가 포함됩니다.
Data Mining and Analysis
28 Hours목적:
대표자들은 빅데이터 세트를 분석하고, 패턴을 추출하고, 결과에 영향을 미치는 올바른 변수를 선택하여 예측적 결과를 제공하는 새로운 모델을 예측할 수 있습니다.
Data Mining with Python
14 Hours이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 Python을 사용 하 여 데이터 마이닝을 위한 고급 데이터 분석 기술을 구현 하고자 하는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 마이닝의 중요한 영역 (연관 규칙 마이닝, 텍스트 감성 분석, 자동 텍스트 요약 및 데이터 이상 감지 포함)을 이해합니다.
- 실제 데이터 마이닝 문제를 해결하기 위한 다양한 전략을 비교하고 구현합니다.
- 결과를 이해하고 해석합니다.
형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 많은 연습 및 실습.
- 실시간 실험 환경에서 직접 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 준비해 주십시오.
Data Mining with R
14 HoursR은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.
Data Visualization
28 Hours이 과정은 데이터 마이닝 및 노하우 발견에서 일하는 엔지니어 및 의사 결정자를 대상으로합니다.
의사 결정자에게 호소력을 발휘하고 숨겨진 정보를 이해하는 데 도움이되는 방식으로 데이터를 표현하고 표현할 수있는 효과적인 플롯 및 방법을 만드는 방법을 학습합니다.
Data Mining with Excel
14 Hours대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 데이터 마이닝에 Excel을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
- 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Excel을 사용하여 데이터를 탐색하여 데이터 마이닝 및 분석을 수행합니다.
- 데이터 마이닝에는 Microsoft 알고리즘을 사용합니다.
- Excel 데이터 마이닝의 개념을 이해합니다.
Data Mining with Weka
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Weka을 사용하여 데이터 마이닝 작업을 수행하려는 초급에서 중급 수준의 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Weka을 설치하고 구성하세요.
- Weka 환경과 워크벤치를 이해하세요.
- Weka을 사용하여 데이터 마이닝 작업을 수행합니다.
Data Mining & Machine Learning with R
14 HoursR은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. 기업과 학계 내에서 점점 더 많은 관리자와 데이터 분석가가 R을 사용하고 있습니다. R에는 데이터 마이닝을 위한 다양한 패키지가 있습니다.
Data Science for Big Data Analytics
35 Hours빅 데이터는 너무 방대하고 복잡한 데이터 세트로 전통적인 데이터 처리 응용 프로그램 소프트웨어가 처리하기에 부적합합니다. 큰 데이터 문제로는 데이터 캡처, 데이터 저장, 데이터 분석, 검색, 공유, 전송, 시각화, 쿼리, 업데이트 및 정보 프라이버시가 있습니다.
Foundation R
7 Hours이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 현장)은 R의 기초를 마스터하고 데이터 작업 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- R 프로그래밍 환경과 RStudio 인터페이스를 이해합니다.
- R 명령 및 패키지를 사용하여 데이터셋을 가져오고 조작하고 탐색합니다.
- 기본적인 통계 분석과 데이터 요약을 수행합니다.
- 베이스 R과 ggplot2를 사용하여 시각화를 생성합니다.
- 워크스페이스, 스크립트 및 패키지를 효과적으로 관리합니다.
KNIME Analytics Platform for BI
21 HoursKNIME Analytics Platform은 데이터 중심 혁신을위한 최고의 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨져있는 잠재력을 발견하고 새로운 통찰력을 얻거나 새로운 미래를 예측할 수 있도록 도와줍니다. KNIME Analytics Platform은 1000 개가 넘는 모듈, 즉시 실행 가능한 수백 개의 예제, 포괄적 인 범위의 통합 도구 및 가장 다양한 고급 알고리즘을 제공하므로 모든 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자입니다.
이 과정 KNIME 분석 플랫폼은 초보자, 고급 사용자 및 이상적인 기회 KNIME 소개 할 전문가 KNIME 에 따라 명확하고 포괄적 인 보고서 작성을 더 효과적으로 사용하는 방법과 방법을 배울 수있는, KNIME 워크 플로우를
Platforma analityczna KNIME - szkolenie kompleksowe
35 Hours"분석 플랫폼 KNIME" 교육은 이 무료 데이터 분석 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 프로그램에는 데이터 처리 및 분석, 설치 및 구성KNIME, 워크플로우 구축, 비즈니스 모델 생성 방법론 및 데이터 모델링에 대한 소개가 포함됩니다. 또한 이 과정에서는 고급 데이터 분석 도구, 워크플로 가져오기 및 내보내기, 도구 통합, ETL 프로세스, 데이터 마이닝, 시각화, 확장 및 R, Java, Python, Gephi, Neo4j와 같은 도구와의 통합을 다룹니다. 결론에는 보고 개요, BIRT 및 KNIME WebPortal과의 통합이 포함됩니다.
Oracle SQL Intermediate - Data Extraction
14 Hours이 과정의 목표는 참가자가 중급 수준의 데이터 추출을 위해 Oracle 데이터베이스의 SQL 언어로 작업하는 방법을 숙지할 수 있도록 하는 것입니다.