Dies ist der zweite Kurs der Spezialisierung Data Warehousing for Business Intelligence. Idealerweise sollten die Kurse nacheinander belegt werden. In diesem Kurs lernen Sie spannende Konzepte und Fähigkeiten für die Gestaltung von Data Warehouses und die Erstellung von Datenintegrations-Workflows. Dies sind grundlegende Fähigkeiten für Data Warehouse-Entwickler und -Administratoren. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Gestaltung von Data Warehouses sammeln und Open Source-Produkte für die Bearbeitung von Pivot-Tabellen und die Erstellung von Datenintegrations-Workflows verwenden. Bei der Datenintegration können Sie entweder Oracle-, MySQL- oder PostgreSQL-Datenbanken verwenden. Sie werden auch konzeptionelle Hintergründe zu Reifegradmodellen, Architekturen, multidimensionalen Modellen und Managementpraktiken erlernen und so eine organisatorische Perspektive für die Entwicklung von Data Warehouses erhalten. Wenn Sie derzeit in der Wirtschaft oder in der Informationstechnologie tätig sind und Data Warehouse-Designer oder -Administrator werden möchten, vermittelt Ihnen dieser Kurs die dafür erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten. Am Ende des Kurses werden Sie über die nötige Erfahrung im Bereich Design, Software und organisatorischen Kontext verfügen, um Data Warehouse-Entwicklungsprojekte erfolgreich durchführen zu können.
Data Warehouse-Konzepte, Design und Datenintegration
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Warehousing für Business Intelligence
Dozent: Michael Mannino
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Extraktion, Transformation und Laden (ETL)
- Kategorie: Pentaho
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: Data Warehouse
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11 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Modul 1 führt in den Kurs ein und behandelt Konzepte, die den Kontext für den weiteren Verlauf des Kurses bilden. In den ersten beiden Lektionen werden Sie die Ziele des Kurses verstehen und wissen, welche Themen und Aufgaben Sie erwarten. In den verbleibenden Lektionen erfahren Sie mehr über die historischen Gründe für die Entwicklung der Data Warehouse-Technologie, Lerneffekte, Unternehmensarchitekturen, Reifegradmodelle, Projektmanagementfragen, Markttrends und Beschäftigungsmöglichkeiten. Dieses Informationsmodul wird sicherstellen, dass Sie über den Hintergrund für den Erfolg in den späteren Modulen verfügen, in denen es um Details und praktische Fähigkeiten geht. Sie sollten auch die Softwareanforderungen in der Lektion am Ende von Modul 1 lesen. Ich empfehle Ihnen, die Software in dieser Woche zu installieren, bevor Sie in Woche 2 mit den Aufgaben beginnen.
Das ist alles enthalten
8 Videos13 Lektüren1 Aufgabe
Jetzt, wo Sie den konzeptionellen Hintergrund für die Entwicklung von Data Warehouses kennen, werden Sie beginnen, Data Warehouse-Tools zu verwenden. In Modul 2 lernen Sie die multidimensionale Darstellung eines Data Warehouse kennen, die von Unternehmensanalysten verwendet wird. Sie werden das Gelernte in der Praxis und bei benoteten Problemen mit WebPivotTable, einem webbasierten Tool zur Bearbeitung von Pivot-Tabellen, anwenden. Am Ende dieses Moduls verfügen Sie über ein solides Hintergrundwissen, um Geschäftsanalysten, die eine multidimensionale Darstellung eines Data Warehouse verwenden, zu kommunizieren und zu unterstützen. Um dieses Modul abzuschließen, sollten Sie mit der Aufgabe und dem Quiz zu WebPivotTable fortfahren.
Das ist alles enthalten
6 Videos9 Lektüren2 Aufgaben
Dieses Modul legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung von Data Warehouses. Nachdem Sie nun die von Unternehmensanalysten verwendete multidimensionale Darstellung verstanden haben, sind Sie bereit, sich mit dem Data-Warehouse-Design unter Verwendung einer relationalen Datenbank vertraut zu machen. In der Praxis muss die von Unternehmensanalysten verwendete multidimensionale Darstellung von einem Data Warehouse-Design mit einem relationalen DBMS abgeleitet werden. Sie lernen Entwurfsmuster, Probleme der Zusammenfassbarkeit, Transformationen für die Schema-Integration und Entwurfsmethodiken kennen. Sie werden diese Konzepte auf Mini-Fallstudien zum Data Warehouse-Design anwenden. Am Ende des Moduls werden Sie Data Warehouse-Designs auf der Grundlage von Datenquellen und Geschäftsanforderungen hypothetischer Unternehmen erstellt haben.
Das ist alles enthalten
7 Videos11 Lektüren2 Aufgaben
Modul 4 erweitert Ihr Wissen über die Entwicklung von Data Warehouses. Nachdem Sie die Konzepte und Praktiken des Schemadesigns kennengelernt haben, sind Sie bereit, sich mit der Datenintegrationsverarbeitung zur Befüllung und Aktualisierung eines Data Warehouse zu befassen. Der informative Hintergrund in Modul 4 umfasst Konzepte zu Datenquellen, Datenintegrationsprozessen und Techniken für den Musterabgleich und den ungenauen Abgleich von Text. Modul 4 bietet detailliertes Material über SQL-Anweisungen für die Datenintegration mit Beispielen und einer Aufgabe sowohl für Oracle Cloud als auch für PostgreSQL. Modul 4 bietet einen Kontext für die Softwarekenntnisse, die Sie in Modul 5 erlernen werden.
Das ist alles enthalten
7 Videos10 Lektüren3 Aufgaben
Modul 5 erweitert Ihr Wissen über Datenintegration aus Modul 4. Modul 5 behandelt Architekturen, Funktionen und Details zu Datenintegrationstools, um den konzeptionellen Hintergrund von Modul 4 zu ergänzen. Sie lernen die Funktionen von zwei Open Source Datenintegrations-Tools kennen, Talend Open Studio und Pentaho Data Integration. Sie werden Pentaho Data Integration in einem geführten Tutorium als Vorbereitung für eine benotete Aufgabe mit Pentaho Data Integration verwenden. Für das Tutorial und die Aufgabe benötigen Sie eine Verbindung zu einem Datenbankserver, Oracle Cloud oder PostgreSQL. Wenn Sie Zeit haben, empfehle ich Ihnen, die Aufgabe zur Datenintegration sowohl mit Oracle Cloud als auch mit PostgreSQL zu lösen.
Das ist alles enthalten
6 Videos9 Lektüren3 Aufgaben
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Design und Produkt interessieren
University of Colorado System
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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2,98 %
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Geprüft am 23. März 2020
Good course, good explanations.
Geprüft am 12. Dez. 2016
Good learning for Data integration and ETL learning. How data from source to target table transform over the business requirement to be ready for processing
Geprüft am 12. Apr. 2020
Good course for starting DW and ETL. Some of the technologies like Pivot4j are old/ irrelevant today. They should be updated with latest technologies
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