Que vous soyez un ingénieur de données, un architecte de données, un analyste commercial ou un scientifique de données en herbe, de solides compétences en matière d'entreposage de données sont indispensables. Grâce à l'expérience pratique et aux compétences que vous acquerrez dans ce cours, votre CV attirera l'attention des employeurs et multipliera vos opportunités de carrière.
Principes de base de l'Entrepôt de données
Principes de base de l'Entrepôt de données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Ramesh Sannareddy
29 935 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.4
(194 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 15 heures
Apprenez à votre propre rythme
87%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Des compétences en Entrepôt de données prêtes à l'emploi en seulement 6 semaines, soutenues par une expérience pratique et un diplôme IBM.
Concevoir et alimenter un entrepôt de données, modéliser et interroger les données à l'aide de CUBE, ROLLUP et de vues matérialisées.
Identifier les outils et les fournisseurs les plus courants en matière d'analyse de données et de veille stratégique et créer des visualisations de données à l'aide d'IBM Cognos Analytics.
Comment concevoir et charger des données dans un entrepôt de données, écrire des requêtes d'agrégation, créer des tables de requêtes matérialisées et créer un tableau de bord analytique.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cubes
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Schémas de flocon de neige
- Catégorie : Lacs de données
- Catégorie : Rouleaux
- Catégorie : Marques de données
- Catégorie : Schémas en étoile
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 3 modules dans ce cours
Bienvenue dans votre premier module ! Ce module propose une introduction aux systèmes d'Entrepôt de données, aux lacs de données et aux Data Mart. À l'issue de ce module, vous serez en mesure d'identifier et de comparer les systèmes d'entrepôt de données, les lacs de données et les marts de données en fonction de leur architecture, et de comprendre comment les entreprises peuvent tirer parti de chacune de ces trois entités de stockage de données. Ensuite, vous découvrirez trois types de systèmes d'entrepôt de données et les fournisseurs de systèmes d'entrepôt de données les plus courants. Vous apprendrez à aider votre organisation à évaluer les nouvelles offres de systèmes d'entrepôt de données lorsque vous connaîtrez les cinq critères essentiels et critiques, y compris le coût total d'appropriation, à évaluer avant de passer à un nouveau système d'entrepôt de données.
Inclus
8 vidéos2 lectures2 devoirs2 plugins
Dans ce module riche en connaissances, vous explorerez l'architecture générale et de référence de l'Entrepôt de données d'entreprise. Vous découvrirez comment les cubes de données sont liés aux schémas en étoile. Vous apprendrez ensuite à découper, découper, forer vers le haut ou vers le bas, rouler vers le haut et pivoter par rapport aux cubes de données. Ensuite, vous examinerez les capacités des vues matérialisées, leurs avantages et la manière de les appliquer. Vous apprendrez comment une organisation de données utilisant des faits et des dimensions et leurs tables associées organise les informations. Ensuite, vous explorerez comment utiliser la normalisation pour créer un schéma en flocon de neige en tant qu'extension du schéma en étoile. Vous apprendrez également à alimenter un entrepôt de données, à mettre à jour les données de manière incrémentale, à vérifier les données, à interroger les données et à interpréter un diagramme entité-relation pour un schéma en étoile. Enfin, le module aborde la création d'une vue matérialisée, l'application des options de cube et de rollup, et examine les avantages que les organisations tirent de la mise en œuvre de la mise en scène.
Inclus
8 vidéos4 lectures2 devoirs5 éléments d'application
Dans ce module, vous réaliserez votre projet pratique et votre projet final, qui regroupent les concepts et les pratiques que vous avez appris dans les deux premiers modules. Dans le projet final, vous concevrez et chargerez des données dans un entrepôt de données à l'aide de tables de faits et de dimensions. Vous écrirez ensuite des requêtes d'agrégation à l'aide des fonctions cube et rollup et créerez une vue matérialisée. Dans la leçon optionnelle, vous explorerez les rouages de l'architecture du système d'entrepôt de données IBM Db2, visualiserez des cas d'utilisation et comprendrez les principales capacités et intégrations disponibles avec IBM Db2 Warehouse. Les travaux pratiques de cette leçon vous permettront d'acquérir des connaissances pratiques sur la création d'une instance de service Db2, l'alimentation d'un entrepôt de données à l'aide d'IBM Db2 et l'interrogation de l'entrepôt de données à l'aide d'IBM Db2.
Inclus
1 vidéo5 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs5 éléments d'application5 plugins
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.4 (32 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Gestion des données
University of Colorado System
University of Colorado System
Universidad Nacional Autónoma de México
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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Avis des étudiants
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JP
5
Révisé le 25 sept. 2022
Really great introduction to Data warehouses, applications and operations inside them.
PM
4
Révisé le 29 mars 2023
practical knowledge as per real time project is more important that is not provided here
SB
5
Révisé le 17 juil. 2024
Well-rounded. I do not realize when this course made me confident with designing DWs, I just followed the course actively.
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