مدرنیزاسیون انبار داده برای تحلیلهای پیشرفته با استفاده از متدولوژی قدرتمند Data Vault 2.0
دانش پایه انبار داده: آشنایی با مفاهیم انبار داده، هدف و معماری آن، مدلسازی داده و فرآیندهای ETL مفید خواهد بود.
مبانی پایگاه داده: درک مفاهیم اساسی پایگاه داده مانند جداول، روابط و کوئریهای SQL ارزشمند است.
هوش تجاری و تحلیل داده: دانش در مورد ابزارهای هوش تجاری و مفاهیم تحلیل میتواند برای درک کاربرد متدولوژی Data Vault در تحلیلهای پیشرفته مزیت محسوب شود.
مدلسازی داده: آشنایی با تکنیکهای مدلسازی داده مانند نمودارهای موجودیت-رابطه (Entity-Relationship Diagrams) و مدلسازی ابعادی، برای درک مفاهیم دوره مفید است.
سیستمهای مدیریت پایگاه داده: دانش پایه در مورد سیستمهای مدیریت پایگاه داده (مانند Oracle, SQL Server و غیره) توصیه میشود، زیرا پیادهسازی Data Vault ممکن است شامل کار با پایگاههای داده مختلف باشد.
یکپارچهسازی داده: آگاهی از فرآیندها و ابزارهای یکپارچهسازی داده مانند ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) برای درک الگوهای بارگذاری Data Vault مفید است.
تسلط بر Data Vault: مدرنیزاسیون انبار داده برای تحلیلهای پیشرفته یک برنامه آموزشی جامع و عمیق است که برای تجهیز شرکتکنندگان به مهارتها و دانش لازم برای بهرهگیری از قدرت متدولوژیهای Data Vault در محیطهای مدرن انبار داده طراحی شده است. این دوره بر آخرین پیشرفتها در Data Vault 2.0 تمرکز دارد و پایهای محکم در تکنیکهای مدلسازی، پیادهسازی و مدیریت داده برای پشتیبانی از تحلیلهای پیشرفته را به یادگیرندگان ارائه میدهد.
شما همچنین فرصتی برای کسب دانش در سایر جنبههای داده خواهید داشت، از جمله: مدیریت دادههای مرجع (MDM)، مدیریت فراداده، پایگاههای داده چندبعدی و پلتفرمهای انبار داده و غیره.
درک مبانی: شرکتکنندگان مفاهیم اصلی انبار داده، متدولوژیهای Data Vault و نیاز به مدرنیزاسیون در عصر تحلیلهای پیشرفته را درک خواهند کرد.
تسلط بر معماری Data Vault 2.0: یادگیرندگان معماری Data Vault 2.0 را کاوش کرده و درک خواهند کرد که چگونه مقیاسپذیری، انعطافپذیری و سازگاری را برای مدیریت محیطهای داده پویا فراهم میکند.
یادگیری مدلسازی Data Vault: دوره به تکنیکهای مدلسازی Data Vault 2.0 میپردازد و طراحی Hubs، Links و Satellites را برای ثبت دادههای تاریخی و مدیریت تغییرات پوشش میدهد.
پیادهسازی الگوهای بارگذاری Data Vault: شرکتکنندگان تجربه عملی در پیادهسازی الگوهای بارگذاری Data Vault 2.0 برای بارگذاری کارآمد دادهها از منابع مختلف به انبار داده کسب خواهند کرد.
کاوش در بارگذاری فیزیکی ETL Data Vault: دوره بینشهایی در مورد پیادهسازی فیزیکی فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) برای پر کردن Data Vault ارائه میدهد.
درک Hash Key در Data Vault 2.0: یادگیرندگان اهمیت Hash Key را در Data Vault 2.0 برای بهبود عملکرد داده و مدیریت یکپارچگی داده خواهند آموخت.
کشف مدلسازی ابعادی: شرکتکنندگان با تکنیکهای مدلسازی ابعادی، از جمله Star Schemas و Multi-Star Schemas، برای پشتیبانی از گزارشدهی و تحلیل آشنا خواهند شد.
تسلط بر مدیریت دادههای مرجع: دوره به معماری و مراحل توسعه مدیریت دادههای مرجع (MDM) برای اطمینان از دادههای مرجع سازگار و دقیق در سراسر سازمان میپردازد.
آشکارسازی مدیریت فراداده: یادگیرندگان انواع مختلف فراداده را کاوش کرده و درک خواهند کرد که چگونه فراداده را برای حاکمیت داده مؤثر جمعآوری و مدیریت کنند.
ورود به پایگاههای داده چندبعدی: شرکتکنندگان بینشهایی در مورد دنیای پایگاههای داده چندبعدی و چگونگی پاسخگویی آنها به کوئریهای تحلیلی پیچیده کسب خواهند کرد.
کاوش پلتفرمهای انبار داده: دوره چشمانداز فناوری Data Vault 2.0، محصولات داده و تحلیل IBM، و خدمات داده و تحلیل AWS را بررسی میکند.
پس از اتمام دوره "تسلط بر Data Vault: مدرنیزاسیون انبار داده برای تحلیلهای پیشرفته"، شرکتکنندگان آماده خواهند بود تا ساختارهای Data Vault قوی را برای پشتیبانی از تحلیلهای پیشرفته طراحی، پیادهسازی و مدیریت کنند و بینشهای ارزشمندی از داراییهای داده خود استخراج نمایند.
Dien Pham
مدیر ارشد داده، معمار سازمانی، کارشناسان فناوری اطلاعات
Quan Pham
کارشناس فناوری اطلاعات - متخصص داده برای صنعت بانکداری
Educonnhub
ارائه دورههای تخصصی تهیه شده توسط برترین اساتید
Cu Dinh Tien
معاون مدیر فناوری اطلاعات، بانکداری/مالی، معمار نرمافزار
نمایش نظرات