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

Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
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21 시간
Overview
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 .
14 시간
Overview
과정은 데이터 과학자 스킬 세트 (Domain : Data and Technology)의 일부입니다.
28 시간
Overview
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 .
21 시간
Overview
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
21 시간
Overview
Pivotal Greenplum is a Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehouse platform based on PostgreSQL.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to set up a multi-node Greenplum database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Pivotal Greenplum.
- Model data in accordance to current needs and future expansion plans.
- Carry out different techniques for distributing data across multiple nodes.
- Improve database performance through tuning.
- Monitor and troubleshoot a Greenplum database.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 시간
Overview
Apache Kylin 은 대용량 데이터를위한 극한의 분산 분석 엔진입니다.

강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 Apache Kylin 을 사용하여 실시간 데이터웨어 하우스를 설정하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터 사용
- Apache Kylin 의 강력한 기능, 풍부한 SQL 인터페이스, 큐브 및 초 단위 쿼리 대기 시간 사용

노트

- 우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 글을 쓰는 시점에서 Apache Kylin v2.0)

청중

- 빅 데이터 엔지니어
- Big Data 분석가

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
28 시간
Overview
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
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