University of California, Irvine
Entreposage de données et intelligence économique
University of California, Irvine

Entreposage de données et intelligence économique

Tim Carrington

Instructeur : Tim Carrington

5 541 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(110 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Expliquer les différentes architectures d'entreposage de données et la modélisation des données multidimensionnelles

  • Développer des modèles prédictifs d'exploration de données, y compris des modèles de classification et d'estimation

  • Développer des modèles explicatifs d'exploration de données, y compris des modèles de regroupement et d'association

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Algorithmes de regroupement de données
  • Catégorie : Exploration de données pour le regroupement et l'association
  • Catégorie : Entreposage de données
  • Catégorie : Modélisation multidimensionnelle
  • Catégorie : L'exploration de données pour la prédiction et l'explication

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Conception de bases de données et intelligence économique opérationnelle
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Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenue dans le module 1, Aperçu de l'entreposage de données. Dans ce module, nous allons donner un aperçu de l'entreposage de données et des architectures d'entreposage de données. Nous définirons également le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), nous aborderons l'entreposage de données dans le nuage et nous nous exercerons à travers un petit quiz. Enfin, dans notre activité, nous ferons la différence entre les approches de conception Kimball et Inmon pour l'architecture des entrepôts de données.

Inclus

7 lectures1 devoir1 sujet de discussion

Bienvenue dans le module 2, Modélisation multidimensionnelle pour l'entreposage de données. Dans ce module, nous allons étudier la modélisation des données pour l'entreposage de données. Nous apprendrons également les étapes nécessaires à la construction d'un modèle de données multidimensionnel et ferons la différence entre un schéma en étoile et un schéma en flocon de neige. Ces notions seront mises en pratique à l'aide d'un petit quiz. Enfin, nous créerons un schéma en flocon de neige normalisé dans notre activité.

Inclus

6 lectures1 devoir1 sujet de discussion

Bienvenue dans le module 3, Exploration de données pour la prédiction et l'explication. Dans ce module, nous allons présenter le processus de data mining et les méthodes de data mining. Nous allons également identifier les étapes d'un processus de data mining et différencier les méthodes de data mining. Nous nous entraînerons à les identifier à l'aide d'un petit quiz. Dans notre activité, nous sélectionnerons également les méthodes d'exploration de données les mieux adaptées à un ensemble de données particulier.

Inclus

5 lectures1 devoir1 sujet de discussion

Bienvenue dans le module 4, Exploration de données pour le regroupement et l'association. Dans ce module, nous aborderons l'exploration de données non supervisée pour la modélisation explicative. Nous apprendrons également les définitions de clustering et de segmentation, de clustering K-means, d'association et d'analyse de panier de marché et nous nous entraînerons à travers un petit quiz. Enfin, nous nous entraînerons à identifier les grappes dans un ensemble de données grâce à notre activité.

Inclus

4 lectures1 devoir1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.4 (24 évaluations)
Tim Carrington
University of California, Irvine
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Offert par

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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.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants

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110 avis

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Affichage de 3 sur 110

AN
4

Révisé le 29 nov. 2022

TC
4

Révisé le 3 oct. 2024

BS
4

Révisé le 30 sept. 2022

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