Код: ARMG Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных
Продолжительность - 3 дня
Расписание:
19 июня 2023 года (Москва)
4 сентября 2023 года (Москва)
Стоимость:
66 000 руб.
Практически все крупные компании в качестве одного из ключевых направлений своего развития называют Data Centric (дата-центричность). И справедливо полагают, что разработка и внедрение проектов Big Data - построение озер данных, расширяющих возможности "традиционных DWH" - продвинут их в этом направлении. Всегда ли эти ожидания оправдываются? Все ли зависит от выбранного технологического стека? Что мы можем сделать, чтобы избежать фиаско Big Data-проекта?
Если Вы задавались вышеперечисленными вопросами, сталкивались со сложностями реализации Big Data-проектов или прямо сейчас планируете включиться в один из них - значит, скорее всего, зона Ваших профессиональных интересов лежит в направлении данного курса. И представленный в нем материал может быть Вам полезен.
Одним из ключевых факторов успеха любого проекта, связанного с данными - это внимание архитектурному проектированию системы, в том числе аспектам построения модели данных. Это фундамент, без подготовки которого невозможно построение сколь-нибудь надежного и отвечающего своим задачам "сооружения" - будь то "озеро данных", традиционное хранилище данных или иная система аналитического класса.
Знания в рамках курса DPREP: Подготовка данных для Data Mining (рекомендованно)
Программа курса
ДЕНЬ 1
Архитектура данных как часть реализации стратегии Data Centric на уровне предприятия. Роль и задачи архитектора данных. Data Governance.
Data Driven подход. Успехи. Проблемы. Эволюция. Внедрение Data Lake: что может пойти не так?
Application Centric vs Data Centric. Когда, внедряя Big Data мы приближаемся к Data Centric, а когда отдаляемся?
Какие проблемы мы не можем решить на уровне Data Lake/DWH. Задачи Data Governance.
Корпоративная модель данных (EDM) как часть Data Governance
Архитектор данных. Роли и задачи.
Стандартизация работы с данными предприятия.
Внедрение практик культуры работы с данными. Задачи. Процессы. Сложности.
ДЕНЬ 2
Основные подходы к проектированию моделей данных ключевых компонентов Big Data-решений.
Обобщенная схема архитектур -решений. Требования к компонентам и моделям данных.
Понятие модели данных. Виды моделей данных. Их назначение и особенности.
Реляционная модель данных. Нормализация и денормализация.
Классическая концептуальная модель "сущность-связь" и ее расширения.
Нотации и инструменты моделирования данных. Концептуальная, логическая и физическая модели данных.
Ключевое отличие к построению моделей данных аналитических систем – работа со временем. Поддержка истории изменений.
BEAM (Business Event Activity Modeling) – подход к проектированию моделей для аналитических задач
Design-паттерны проектирования моделей данных
Моделирования ядра. Подход Data Vault. Его преимущества и ограничения. Развитие подхода.
ДЕНЬ 3
Основные подходы к проектированию моделей данных ключевых компонентов Big Data-решений. Метаданные. Эффективная загрузка данных.
Итеративное развитие модели данных ядра
Моделирование аналитических витрин. Подход Р. Кимбалла и его развитие.
Отраслевые примеры моделей данных.
Виды метаданных для аналитических систем.
Эффективное обновление данных. Управление загрузкой.
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения
В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.
Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.
В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.
Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!
В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.
Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
Нужна помощь в поиске курса? Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
Поговорите со своим личным тренинг-менеджером! Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru
