Dieser Kurs baut auf "The Nature of Data and Relational Database Design" auf, um den Prozess der Erfassung und Bearbeitung von Daten durch Data Warehousing und Data Mining zu erweitern. Sobald die Transaktionsdaten durch ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) verarbeitet wurden, werden sie in einem Data Warehouse gespeichert, um sie für die Entscheidungsfindung im Management zu nutzen. Data Mining ist einer der wichtigsten Faktoren bei der Umwandlung der in einem Data Warehouse gespeicherten Daten in verwertbare Erkenntnisse für eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung.
Data Warehousing und Business Intelligence
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Data Warehousing und Business Intelligence
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenbankdesign und betriebliche Business Intelligence
Dozent: Tim Carrington
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4.5
(109 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Erklären Sie verschiedene Data Warehousing-Architekturen und multidimensionale Datenmodellierung
Entwickeln Sie prädiktive Data-Mining-Modelle, einschließlich Klassifizierungs- und Schätzungsmodelle
Entwickeln Sie erklärende Data-Mining-Modelle, einschließlich Clustering- und Assoziationsmodelle
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten-Clustering-Algorithmen
- Kategorie: Data Mining für Clustering und Assoziation
- Kategorie: Data-Warehousing
- Kategorie: Multidimensionale Modellierung
- Kategorie: Data Mining für Vorhersagen und Erklärungen
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenbankdesign und betriebliche Business Intelligence
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zu Modul 1, Überblick über Data Warehousing. In diesem Modul erhalten Sie einen Überblick über Data Warehousing und Data Warehousing-Architekturen. Außerdem definieren wir den ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden), gehen auf Data Warehousing in der Cloud ein und üben dies anhand eines kurzen Quiz. Schließlich werden wir in unserer Übung zwischen dem Kimball- und dem Inmon-Designansatz für die Data-Warehouse-Architektur unterscheiden.
Das ist alles enthalten
7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 2, Multidimensionale Modellierung für Data Warehousing. In diesem Modul werden wir die Datenmodellierung für Data Warehousing besprechen. Außerdem lernen wir die Schritte kennen, die zum Aufbau eines multidimensionalen Datenmodells erforderlich sind, und unterscheiden zwischen Sternschema und Schneeflockenschema. Dies wird anhand eines kurzen Quiz geübt. Schließlich werden wir in unserer Aktivität ein normalisiertes Schneeflockenschema erstellen.
Das ist alles enthalten
6 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 3, Data Mining für Vorhersagen und Erklärungen. In diesem Modul erhalten Sie einen Überblick über den Data-Mining-Prozess und die Data-Mining-Methoden. Wir werden auch die Schritte in einem Data-Mining-Prozess identifizieren und zwischen Data-Mining-Methoden unterscheiden. In einem kurzen Quiz üben wir, diese zu erkennen. In unserer Aktivität werden wir auch auswählen, welche Data-Mining-Methoden für einen bestimmten Datensatz am besten geeignet sind.
Das ist alles enthalten
5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 4, Data Mining für Clustering und Assoziation. In diesem Modul werden wir uns mit dem unüberwachten Data Mining für die erklärende Modellierung beschäftigen. Außerdem lernen wir die Definitionen für Clustering und Segmentierung, K-means Clustering, Assoziation und Marktkorbanalyse kennen und üben diese anhand eines kurzen Quiz. Schließlich üben wir anhand unserer Aktivität die Identifizierung von Clustern in einem Datensatz.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.4 (24 Bewertungen)
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 4. Aug. 2023
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Geprüft am 30. Sep. 2022
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Geprüft am 17. Jan. 2023
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Häufig gestellte Fragen
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