Data warehouse 교육 | Data Warehouse 교육

Data warehouse 교육

현지의 강사 라이브 데이터웨어 하우스 교육 과정은 데이터웨어 하우스를 이해, 계획 및 설정하는 방법을 토의하고 손으로 연습하는 방법을 보여줍니다 데이터웨어 하우스 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 데이터웨어 하우스는 EDW (Enterprise Data Warehouse) 또는 데이터웨어 하우징이라고도합니다 NobleProg 지역 교육 제공자.

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Data Warehouse (DW)서브 카테고리

DWH (Data Warehouse)코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
14 시간
Apache Kylin 대형 데이터를위한 극단적이고 분산 된 분석 엔진입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 실시간 데이터 저장소를 설치하기 위해 Apache Kylin를 사용하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 소비 사용 Apache Kylin's 강력한 기능, 풍부한 SQL 인터페이스, 스파크 큐브 및 후속 쿼리 유연성

노트

우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 글에 따라, Apache Kylin v2.0)

관객

Big Data 엔지니어 [중고] 분석가

코스의 형식

부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
14 시간
과정은 데이터 과학자 스킬 세트 (Domain : Data and Technology)의 일부입니다.
21 시간
Apache Druid 는 Java 작성된 오픈 소스, 열 중심의 분산 데이터 저장소입니다. 대량의 이벤트 데이터를 신속하게 수집하고 해당 데이터에 대해 짧은 대기 시간 OLAP 쿼리를 실행하도록 설계되었습니다. Druid는 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램에서 대량의 실시간 및 과거 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 또한 최종 사용자를위한 빠른 대화식 분석 대시 보드를 제공하는 데 적합합니다. Druid는 Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal 및 Yahoo와 같은 회사에서 사용합니다.

이 강사 주도 라이브 코스에서 데이터웨어 하우스 솔루션의 한계를 살펴보고 Druid가 이러한 기술을 보완하여 유연하고 확장 가능한 스트리밍 분석 스택을 형성하는 방법에 대해 논의합니다. 실습 환경에서 Druid 기반 솔루션을 구현하고 테스트 할 수있는 기회를 제공하는 많은 예제를 살펴 봅니다.

코스의 형식

- 강의, 강의, 실습, 때때로 이해도를 측정하기위한 시험
28 시간
Mem SQL 은 클라우드 및 온 - 프레미스 (in-premises)를위한 메모리 내 분산 SQL 데이터베이스 관리 시스템입니다. 라이브 및 히스토리 데이터로부터 즉시 통찰력을 제공하는 실시간 데이터웨어 하우스입니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 개발 및 관리를 위해 Mem SQL 의 핵심 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Mem SQL 의 주요 개념 및 특징 이해
- Mem SQL 설치, 설계, 유지 보수 및 작동
- Mem SQL 에서 스키마 최적화
- Mem SQL 에서 쿼리 개선
- Mem SQL 벤치 마크 성능
- Mem SQL 사용하여 실시간 데이터 애플리케이션 구축

청중

- 개발자
- 관리자
- 운영 엔지니어

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 시간
Amazon Redshift는 AWS의 Petabytescale 클라우드 기반 데이터웨어 하우스 서비스입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Amazon Redshift의 기본 사항을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Amazon Redshift 설치 및 구성 Amazon Redshift를 사용하여 데이터로드, 구성, 배포, 쿼리 및 시각화 청중 개발자 IT 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
21 시간
Pivotal Greenplum은 Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehouse를 기반으로 한 플랫폼입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Greenplum 다중 노드 데이터베이스를 설치하고자하는 개발자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

Pivotal Greenplum을 설치하고 설정합니다. 현재의 요구와 미래의 확장 계획에 따라 모델 데이터. 다양한 기술을 수행하여 여러 노드를 통해 데이터를 분배합니다. 튜닝을 통해 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. Greenplum 데이터베이스를 모니터링하고 문제 해결합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
14 시간
Greenplum Database은 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 저장소를 위한 데이터베이스 소프트웨어입니다. 사용자는 대규모 병렬 데이터 처리를 위해 Greenplum Database을 실행할 수 있습니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 저장 솔루션을 위해 Greenplum Database을 설치하고자하는 관리자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

Greenplum을 사용하여 처리 요구 사항을 처리합니다. 데이터 처리에 대한 ETL 작업을 수행합니다. 기존 쿼리 처리 인프라를 제공합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
데이터 저장소 모델링은 여러 소스에서 비롯된 장기간의 데이터 저장소를 제공하는 데이터베이스 모델링 기술입니다 데이터 저장소는 팩트의 단일 버전 또는 "모든 데이터"를 항상 저장합니다 유연성, 확장 성, 일관성 및 적응력이 뛰어난 디자인은 3 차 정규형 (3NF) 및 스타 스키마의 최상의 측면을 포괄합니다 강사가 진행되는이 강의에서는 참가자가 데이터 저장소를 작성하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Data Vault 20의 아키텍처 및 설계 개념과 Big Data, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다 데이터 저장 방법을 사용하여 데이터웨어 하우스의 기록 데이터를 감사, 추적 및 검사 할 수 있습니다 일관되고 반복 가능한 ETL (Extract, Transform, Load) 프로세스 개발 확장 성이 뛰어나고 반복 가능한 창고를 구축하고 배치하십시오 청중 데이터 모델러 데이터웨어 하우징 전문가 비즈니스 인텔리전스 전문가 데이터 엔지니어 데이터베이스 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

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