Décrire les données, les bases de données, les bases de données relationnelles et les bases de données en nuage.

Décrire les modèles d'information et de données, les bases de données relationnelles et les concepts de modèles relationnels (y compris les schémas et les tables).

Expliquez un diagramme de relations entre entités et concevez une base de données relationnelle pour un cas d'utilisation spécifique.

Développer une connaissance pratique des SGBD les plus courants, notamment MySQL, PostgreSQL et IBM DB2

Analyser les données d'une base de données à l'aide de SQL.

Créez une base de données relationnelle sur le cloud et travaillez avec des tables.

Écrire des instructions SQL, notamment SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.

Construisez des requêtes plus puissantes avec des techniques SQL avancées telles que les vues, les transactions, les procédures stockées et les jointures.

Décrire l'architecture Linux et les distributions Linux courantes et mettre à jour et installer des logiciels sur un système Linux.

Exécuter des commandes courantes d'information, de fichier, de contenu, de navigation, de compression et de mise en réseau dans l'interpréteur de commandes Bash.

Développer des scripts shell en utilisant des commandes Linux, des variables d'environnement, des tuyaux et des filtres.

Programmez des tâches cron sous Linux avec crontab et expliquez la syntaxe cron.

Créer, interroger et configurer des bases de données et accéder à des objets système tels que des tables et les construire.

Effectuer une gestion de base de données de base, y compris la sauvegarde et la restauration des bases de données, ainsi que la gestion des rôles et des autorisations des utilisateurs.

Surveillez et optimisez les aspects importants des performances de la base de données.

Dépanner les problèmes de base de données tels que la connectivité, la connexion et la configuration et automatiser les fonctions telles que les rapports, les notifications et les alertes.

Décrire et comparer les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et les processus d'extraction, de chargement et de transformation (ELT).

Expliquez les modes d'exécution batch et concurrent.

Mettre en œuvre le flux de travail ETL à l'aide de fonctions Bash et Python.

Décrire les composants, les processus, les outils et les technologies des pipelines de données.

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.

Explorer l'utilité des outils d'analyse et d'informatique décisionnelle (BI)

Découvrez les capacités d'IBM Cognos Analytics et de Google Looker Studio

Démontrez votre maîtrise de l'analyse des données DB2 avec IBM Cognos Analytics

Créer et partager des tableaux de bord interactifs à l'aide d'IBM Cognos Analytics et de Google Looker Studio

Démontrer la maîtrise des compétences requises pour un poste d'ingénieur en entrepôt de données de niveau débutant.

Concevoir et mettre en œuvre divers concepts et composants dans le cycle de vie de l'ingénierie de l'entrepôt de données, tels que les référentiels de données.

Démontrer une connaissance pratique des bases de données relationnelles, des entrepôts de données et des pipelines de données.

Vous pouvez mettre à profit votre expertise en matière de scripts shell Linux, de SQL et de conception de tableaux de bord Cognos pour résoudre des problèmes d'entreposage de données.