Об этом курсе
4.4
Оценки: 723
Рецензии: 139

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Extraction, Transformation And Loading (ETL)PentahoData IntegrationData Warehouse

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Data Warehouse Concepts and Architectures

Module 1 introduces the course and covers concepts that provide a context for the remainder of this course. In the first two lessons, you’ll understand the objectives for the course and know what topics and assignments to expect. In the remaining lessons, you will learn about historical reasons for development of data warehouse technology, learning effects, business architectures, maturity models, project management issues, market trends, and employment opportunities. This informational module will ensure that you have the background for success in later modules that emphasize details and hands-on skills.You should also read about the software requirements in the lesson at the end of module 1. I recommend that you try to install the software this week before assignments begin in week 2....
8 видео ((всего 53 мин.)), 15 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Course objectives video lecture4мин
Course topics and assignments video lecture4мин
Motivation and characteristics video lecture8мин
Learning effects for data warehouse development video lecture9мин
Data warehouse architectures and maturity video lecture10мин
Data Warehouse Examples video lecture9мин
Employment opportunities video lecture6мин
15 материала для самостоятельного изучения
Powerpoint lecture notes for lesson 110мин
Optional textbook10мин
Powerpoint lecture notes for lesson 210мин
Powerpoint lecture notes for lesson 310мин
Powerpoint lecture notes for lesson 410мин
Powerpoint lecture notes for lesson 510мин
Powerpoint lecture notes for lesson 610мин
Powerpoint lecture notes for lesson 710мин
Overview of software requirements10мин
Pivot4J installation10мин
Pentaho Data Integration installation10мин
Overview of database software installation10мин
Oracle installation notes10мин
Making connections to a local Oracle database10мин
Optional textbook reading material10мин
1 практическое упражнение
Module 1 quiz30мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Multidimensional Data Representation and Manipulation

Now that you have the informational context for data warehouse development, you’ll start using data warehouse tools! In module 2, you will learn about the multidimensional representation of a data warehouse used by business analysts. You’ll apply what you’ve learned in practice and graded problems using WebPivotTable or Pivot4J, open source tools for manipulating pivot tables. At the end of this module, you will have solid background to communicate and assist business analysts who use a multidimensional representation of a data warehouse....
7 видео ((всего 45 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Data cube operators video lecture6мин
Overview of Microsoft MDX video lecture6мин
Microsoft MDX statements video lecture6мин
Overview of Pivot4J video lecture6мин
Overview of WebPivotTable video lecture4мин
Pivot4J software demonstration video lecture5мин
9 материала для самостоятельного изучения
Powerpoint lecture notes for lesson 110мин
Powerpoint lecture notes for lesson 210мин
Powerpoint lecture notes for lesson 310мин
Powerpoint lecture notes for lesson 410мин
Powerpoint lecture notes for lesson 510мин
Powerpoint lecture notes for lesson 610мин
Optional textbook reading material10мин
Pentaho Pivot4J tutorial10мин
WebPivotTable Tutorial10мин
1 практическое упражнение
Module 2 quiz20мин
4 ч. на завершение

Multidimensional Data Representation and Manipulation: Lesson Choices

Choice 1: If completing this assignment, you should also complete the WebPivotTable quiz. | Choice 3: If completing this assignment, you should also complete the Pivot4J quiz....
4 тестов
2 практического упражнения
Quiz for module 2 assignment - WebPivotTable
Quiz for module 2 assignment - Pivot4J26мин
Неделя
3
4 ч. на завершение

Data Warehouse Design Practices and Methodologies

This module emphasizes data warehouse design skills. Now that you understand the multidimensional representation used by business analysts, you are ready to learn about data warehouse design using a relational database. In practice, the multidimensional representation used by business analysts must be derived from a data warehouse design using a relational DBMS.You will learn about design patterns, summarizability problems, and design methodologies. You will apply these concepts to mini case studies about data warehouse design. At the end of the module, you will have created data warehouse designs based on data sources and business needs of hypothetical organizations....
6 видео ((всего 47 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Table design patterns video lecture8мин
Summarizability patterns for dimension tables video lecture6мин
Summarizability patterns for dimension-fact relationships video lecture6мин
Mini case for data warehouse design video lecture8мин
Data warehouse design methodologies video lecture8мин
8 материала для самостоятельного изучения
Powerpoint lecture notes for lesson 110мин
Powerpoint lecture notes for lesson 210мин
Powerpoint lecture notes for lesson 310мин
Powerpoint lecture notes for lesson 410мин
Powerpoint lecture notes for lesson 510мин
Powerpoint lecture notes for lesson 610мин
Practice problems for module 310мин
Optional textbook reading material10мин
1 практическое упражнение
Module 3 quiz20мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Data Integration Concepts, Processes, and Techniques

Module 4 extends your background about data warehouse development. After learning about schema design concepts and practices, you are ready to learn about data integration processing to populate and refresh a data warehouse. The informational background in module 4 covers concepts about data sources, data integration processes, and techniques for pattern matching and inexact matching of text. Module 4 provides a context for the software skills that you will learn in module 5. ...
6 видео ((всего 48 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Change data concepts video lecture7мин
Data cleaning tasks video lecture5мин
Pattern matching with regular expressions video lecture9мин
Matching and consolidation video lecture8мин
Quasi identifiers and distance functions for entity matching video lecture7мин
7 материала для самостоятельного изучения
Powerpoint lecture notes for lesson 110мин
Powerpoint lecture notes for lesson 210мин
Powerpoint lecture notes for lesson 310мин
Powerpoint lecture notes for lesson 410мин
Powerpoint lecture notes for lesson 510мин
Powerpoint lecture notes for lesson 610мин
Optional reading material10мин
1 практическое упражнение
Module 4 quiz30мин
4.4
Рецензии: 139Chevron Right

20%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

20%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие рецензии

автор: EKDec 16th 2015

Very nice class, well thought out and organized. The assignments are interesting and the practice assignments are relevant. Getting hands on on Pentaho was a big plus.

автор: MHDec 13th 2016

Good learning for Data integration and ETL learning. How data from source to target table transform over the business requirement to be ready for processing

Преподаватели

Avatar

Michael Mannino

Associate Professor
Business School, University of Colorado Denver

О Система университетов штата Колорадо

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

О специализации ''Создание хранилищ данных для бизнес-аналитики'

Evaluate business needs, design a data warehouse, and integrate and visualize data using dashboards and visual analytics. This Specialization covers data architecture skills that are increasingly critical across a broad range of technology fields. You’ll learn the basics of structured data modeling, gain practical SQL coding experience, and develop an in-depth understanding of data warehouse design and data manipulation. You’ll have the opportunity to work with large data sets in a data warehouse environment to create dashboards and Visual Analytics. You will use of MicroStrategy, a leading BI tool, OLAP (online analytical processing) and Visual Insights capabilities to create dashboards and Visual Analytics. In the final Capstone Project, you’ll apply your skills to build a small, basic data warehouse, populate it with data, and create dashboards and other visualizations to analyze and communicate the data to a broad audience....
Создание хранилищ данных для бизнес-аналитики

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.