Основы хранилищ данных

4.2

24 часа,

начало 17 июня

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Отсутствует

Сертификат

Да

Стоимость курса

44 900 ₽

нет рассрочки

В рамках курса вы познакомитесь с основными понятиями и задачами, возникающими при создании хранилищ данных. Поймете, как цели влияют на выбор архитектуры и к каким последствиям может привести недостаточное внимание к компонентам. Составите представление о ролях и влиянии участников команды на результат. В программе курса будут описаны практические подходы к проектированию и внедрению хранилищ данных и его компонент. Вы рассмотрите управление жизненным циклом, включая вывод из эксплуатации и миграцию на новые системы, затронете темы управления данными и построения сервисов на их основе. В практической части слушатели разобьются на две команды: одна из команд проработает проект по миграции хранилища данных с учетом стратегических целей развития предприятия, а вторая оценит его с точки зрения возможностей, ресурсов и сроков.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Big Data

Data Science

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Воронцов Олег

курса

Эксперт в области архитектуры ПО

Более 20 в IT от разработки до архитектуры. Более 10 лет работы с Большими Данными в Российских и зарубежных проектах.

Специалист в области архитектуры больших данных и высоконагруженных систем обработки данных.

Образовательная организация

IBS Training Center

4.5

219 отзывов

Оценка и обучение ИТ-специалистов по ключевым направлениям разработки программного обеспечения. Курсы от экспертов-практиков по языкам программирования, системному и бизнес-анализу, архитектуре ПО, ручному и автоматизированному тестированию ПО, Big Data и машинному обучению, управлению проектами и Agile. Действует скидка 10% на обучение физических лиц.

Программа курса

Разбираемые темы:
1. Введение (теория + практика 2,5 часа).
Понятие «хранилище данных». Его возможности и ограничения
Зачем создается DWH, какую бизнес-задачу оно решает
2. Компоненты и архитектура (теория + практика 3 часа).
Классические подходы к проектированию хранилищ данных
Типовые компоненты и протекающие процессы
Концепции Инмона, Кимбалла и DataVault
Обзор основных компонентов (stage, ods, dds, datamart, bi, metadata) и процессов (ETL, ELT, DQ, lineage)
3. Управление данными - Data Governance (теория + практика 2 часа).
Общие и частные вопросы управления данными предприятия
Информация рассматривается как актив, приносящий ценность и имеющий затраты на получение
Концепция «мастер-данные» и системы по их управлению – MDM
4. Методики проектирования хранилищ (теория + практика 5 часов).
Шаги проектирования хранилища
Типовые приемы и инструментарий при создании
Экспертиза участников и инфраструктуры
5. Область хранения исходных данных - Stage (теория + практика 3 часа).
Потребность в хранении исходных данных из системы источника
Типичные ошибки при организации данной области и ее отличие от «озера данных»
6. Области постоянного хранения - ODS и DDS (теория + практика 3 часа).
Слои операционного и многомерного хранения данных
Процессы извлечения, очистки, контроля и сохранения - ETL\ELT
Трансформация в целевую схему хранения
7. Системы-потребители данных хранилища (теория + практика 3,5 часа).
Типовые сценарии использования данных из хранилищ
Основные потребители - системы бизнес-аналитики «BI»
Устройство типовой БИ системы и причины их большого разнообразия
8. Новые вызовы в развитии хранилищ данных (теория + практика 2 часа).
Обзор основных проблем, с которыми сталкиваются хранилища при росте
Новые вызовы в области машинного обучения
Концепция Data Mesh как альтернатива дальнейшего развития.