A Data Warehouse is a central repository of data collected from disparate sources. It stores current and historical data in one single place and is used for creating analytical reports. Data Warehouses are a core component of Business Intelligence.
NobleProg onsite live Data Warehouse training courses demonstrate through discussion and hands-on practice how to understand, plan and set up a Data Warehouse.
Data Warehouse training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Data Warehouse training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.
실습 예제, 실무 경험 공유
澳新银行
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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데이터웨어 하우스에 대한 교사의 지식은 포괄적이며 그는 그것을 칭찬합니다!
澳新银行
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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교사는 자세하게 설명하고 분위기를 토론했다. 澳新银行
澳新银行
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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실용적인 응용 프로그램, 많은 다른 의문을 설명하는 데 도움이
SGB-Bank S.A.
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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| Code | Name | Duration | Overview |
|---|---|---|---|
| bigddbsysfun | Big Data & Database Systems Fundamentals | 14 hours | 코스는 데이터 과학자 스킬 세트 (Domain : Data and Technology)의 일부입니다 . |
| druid | Druid: Build a Fast, Real-Time Data Analysis System | 21 hours | 드루이드 (Druid)는 Java로 작성된 오픈 소스, 열렬한 분산 데이터 저장소입니다 방대한 양의 이벤트 데이터를 신속하게 수집하고 해당 데이터에 대한 저급 OLAP 쿼리를 실행하도록 설계되었습니다 Druid는 대용량의 실시간 및 기록 데이터를 분석하기 위해 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램에 일반적으로 사용됩니다 또한 최종 사용자를 위해 빠르고 대화식의 분석 대시 보드를 가동하는 데에도 적합합니다 Druid는 Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal 및 Yahoo와 같은 회사에서 사용됩니다 이 과정에서 우리는 데이터웨어 하우스 솔루션의 몇 가지 한계를 탐구하고 Druid가 이러한 기술을 보완하여 유연하고 확장 가능한 스트리밍 분석 스택을 구성하는 방법을 논의합니다 참가자들에게 실험실 환경에서 Druidbased 솔루션을 구현하고 테스트 할 수있는 기회를 제공하는 많은 예제를 살펴 봅니다 청중 응용 프로그램 개발자 소프트웨어 엔지니어 기술 컨설턴트 개발자 팀 전문가 건축 기술자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 무거운 핸드 슨 연습, 이해를위한 가끔 테스트 . |
| kylin | Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse | 14 hours | Apache Kylin은 대용량 데이터를위한 극한의 분산 분석 엔진입니다 강사가 진행된이 실습에서 참가자는 Apache Kylin을 사용하여 실시간 데이터웨어 하우스를 설정하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터 사용 Snowflake 스키마 지원, 풍부한 SQL 인터페이스, spark cubing 및 subecond query latency와 같은 Apache Kylin의 강력한 기능을 활용하십시오 노트 우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 기사 작성 시점에서 Apache Kylin v20) 청중 빅 데이터 엔지니어 빅 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| datavault | Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse | 28 hours | 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 . |
| memsql | MemSQL | 28 hours | MemSQL은 inmemory, 분산, 구름과 onpremises에 대한 SQL 데이터베이스 관리 시스템입니다 라이브 및 히스토리 데이터로부터 즉시 통찰력을 제공하는 실시간 데이터웨어 하우스입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 참가자들이 개발 및 관리를위한 MemSQL의 필수 요소를 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 MemSQL의 주요 개념과 특징 이해 MemSQL의 설치, 설계, 유지 보수 및 운영 MemSQL에서 스키마 최적화 MemSQL에서 쿼리 개선 MemSQL의 벤치 마크 성능 MemSQL을 사용하여 실시간 데이터 애플리케이션 구축 청중 개발자 관리자 운영 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| amazonredshift | Amazon Redshift | 21 hours | 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 . |
| snowflake | Data Warehousing using SnowFlake | 21 hours | 이 훈련은 눈송이에 팀을 소개 합니다. 눈송이는 완전 한 관계형 ANSI SQL 데이터 웨어하우스 이므로 조직에서 이미 사용 하는 기술과 도구를 활용할 수 있습니다. 업데이트, 삭제, 분석 함수, 트랜잭션 및 복잡 한 조인은 데이터를 최대한 활용 하는 데 필요한 모든 기능을 제공 합니다. |
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