データウェアハウス(DWH)のトレーニングコース | Data Warehouseのトレーニングコース

データウェアハウス(DWH)のトレーニングコース

地元のインストラクター主導のライブデータウェアハウストレーニングコースでは、データウェアハウスの理解、計画、セットアップの方法について実践的な練習と実践を通して説明します。データウェアハウスのトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。データウェアハウスは、エンタープライズデータウェアハウス(EDW)またはデータウェアハウスとも呼ばれます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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Enterprise Data Warehouse (EDW)サブカテゴリ

Enterprise Data Warehouse (EDW)コース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
14 時間
概要
コースは、データサイエンティストスキルセット(ドメイン:データと技術)の一部です。
21 時間
概要
Apache Druidは、 Java記述されたオープンソースの列指向の分散データストアです。大量のイベントデータをすばやく取り込み、そのデータに対して低遅延のOLAPクエリを実行するように設計されました。ドルイドは、大量のリアルタイムおよび履歴データを分析するために、ビジネスインテリジェンスアプリケーションで一般的に使用されます。また、エンドユーザー向けの高速でインタラクティブな分析ダッシュボードの強化にも適しています。 Druidは、Alibaba、Airbnb、 Cisco 、eBay、Netflix、Paypal、Yahooなどの企業で使用されています。

このインストラクター主導のライブコースでは、データウェアハウスソリューションの制限のいくつかを探り、Druidがこれらのテクノロジーを補完して柔軟でスケーラブルなストリーミング分析スタックを形成する方法について説明します。参加者にラボ環境でドルイドベースのソリューションを実装およびテストする機会を提供する多くの例を紹介します。

コースの形式

- パート講義、パートディスカッション、徹底した実践練習、理解度を測定するための時折のテスト
14 時間
概要
Apache Kylinは、ビッグデータ用の極端な分散分析エンジンです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はApache Kylinを使用してリアルタイムのデータウェアハウスを設定する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Kylinを使ってリアルタイムストリーミングデータを消費する
- Apache Kylinの強力な機能、豊富なSQLインターフェース、スパークキューブ、1秒未満のクエリ待ち時間を活用

注意

- Kylinの最新バージョンを使用しています(これを書いている時点では、 Apache Kylin v2.0)

観客

- ビッグデータエンジニア
- Big Dataアナリスト

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 時間
概要
Mem SQLは、クラウドおよびオンプレミス用のインメモリの分散型SQLデータベース管理システムです。リアルタイムのデータウェアハウスで、ライブデータと履歴データからすぐに洞察を得られます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は開発と管理のためのMem SQLの本質を学びSQL 。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Mem SQL主な概念と特徴を理解する
- Mem SQLインストール、設計、保守、および運用
- Mem SQLスキーマを最適化する
- Mem SQLクエリを改善する
- Mem SQLベンチマークパフォーマンス
- Mem SQLを使用してリアルタイムデータアプリケーションを構築する

観客

- 開発者
- 管理者
- 運用エンジニア

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 時間
概要
Amazon Redshift は、AWS のペタバイト規模のクラウドベースのデータウェアハウスサービスです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Amazon Redshift の基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Amazon Redshift
のインストールと構成 - Amazon Redshift
を使用したデータのロード、構成、展開、クエリ、および視覚化

観客

- 開発者
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
21 時間
概要
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to set up a multi-node Greenplum database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Pivotal Greenplum.
- Model data in accordance to current needs and future expansion plans.
- Carry out different techniques for distribute data across multiple nodes.
- Improve database performance through tuning.
- Monitor and troubleshoot a Greenplum database.
14 時間
概要
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at administrators who wish to set up Greenplum Database for business intelligence and data warehousing solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

- Address processing needs with Greenplum.
- Perform ETL operations for data processing.
- Leverage existing query processing infrastructures.
28 時間
概要
データボールトのモデリングは、複数のソースから発生するデータの長期的な履歴保存を提供するデータベースのモデリング手法です。データボールトは、ファクトの1つのバージョン、またはすべてのデータを "、すべての時間" を格納します。その柔軟性、拡張性、一貫性、適応性に優れたデザインは、第3正規形 (3NF) とスタースキーマの最高の側面を網羅しています。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのようにデータボールトを構築する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、データボールト2.0 の背後にあるアーキテクチャと設計の概念、およびビッグデータ、NoSQL と AI との相互作用を理解しています。
- では、データ保管技術を使用して、データウェアハウスの履歴データの監査、トレース、および検査を有効に
- は一貫性のある再現性のある ETL (抽出、変換、ロード) プロセスを開発し
- は、拡張性と再現性に優れた倉庫を構築および展開します

観客

- データモデラー
- データウェアハウススペシャリスト
- ビジネスインテリジェンススペシャリスト
- データエンジニア
- データベース管理者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

今後のData Warehouse (DWH)コース

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