Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?

Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.

Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

Ist finanzielle Hilfe verfügbar?

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

Data Warehousing und Business Intelligence

Data Warehousing und Business Intelligence

Name: Data Warehousing und Business Intelligence
Rating: 4.557251908396947 (131 reviews)

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenbankdesign und betriebliche Business Intelligence“

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozent: Tim Carrington

7.820 bereits angemeldet

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

131 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

131 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Schneeflocken-Schema
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Stern-Schema
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Datenarchitektur
Kategorie: Business-Analytik
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

91% of learners achieved a positive career outcome

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Datenbankdesign und betriebliche Business Intelligence“

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

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.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Data Warehousing zu erklären und zu erläutern, wie es für Business Intelligence eingesetzt wird, verschiedene Data Warehousing-Architekturen und multidimensionale Datenmodellierung zu erklären und prädiktive Data-Mining-Modelle zu entwickeln, einschließlich Klassifizierungs- und Schätzmodelle. Darüber hinaus werden die Studenten in der Lage sein, erklärende Data-Mining-Modelle zu entwickeln, darunter Clustering- und Assoziationsmodelle.

Moduldetails

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

7 LektürenInsgesamt 35 Minuten

Bedarf an Data Warehousing5 Minuten
Data Warehousing Architekturen5 Minuten
Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)5 Minuten
Data Marts5 Minuten
Operative Datenspeicher5 Minuten
Data Warehousing in der Cloud5 Minuten
Ergänzende Ressourcen5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Modul 1 Wissenstest30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 30 Minuten

Aktivität30 Minuten

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

6 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Datenmodellierung für Data Warehousing5 Minuten
Multidimensionale Datenmodellierung5 Minuten
Stern-Schema5 Minuten
Schneeflocken-Schema5 Minuten
NoSQL, Big Data, Data Lakes und Data Warehousing10 Minuten
Ergänzende Ressourcen20 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Modul 2 Wissenstest30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 30 Minuten

Aktivität30 Minuten

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.