Des compétences en Entrepôt de données prêtes à l'emploi en seulement 6 semaines, soutenues par une expérience pratique et un diplôme IBM.
Concevoir et alimenter un entrepôt de données, modéliser et interroger les données à l'aide de CUBE, ROLLUP et de vues matérialisées.
Identifier les outils et les fournisseurs les plus courants en matière d'analyse de données et de veille stratégique et créer des visualisations de données à l'aide d'IBM Cognos Analytics.
Comment concevoir et charger des données dans un entrepôt de données, écrire des requêtes d'agrégation, créer des tables de requêtes matérialisées et créer un tableau de bord analytique.
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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
Que vous soyez un ingénieur de données, un architecte de données, un analyste commercial ou un scientifique de données en herbe, de solides compétences en matière d'entreposage de données sont indispensables. Grâce à l'expérience pratique et aux compétences que vous acquerrez dans ce cours, votre CV attirera l'attention des employeurs et multipliera vos opportunités de carrière.
Un entrepôt de données centralise et organise les données provenant de sources disparates dans un répertoire unique, ce qui facilite l'accès, le nettoyage et l'analyse efficace des données intégrées par les professionnels des données.
Ce cours vous apprend à concevoir, déployer, charger, gérer et interroger des entrepôts de données, des marts de données et des lacs de données. Vous plongerez dans la conception, la modélisation et l'implémentation des entrepôts de données, et explorerez les architectures d'entreposage de données telles que les schémas en étoile et en flocon de neige. Vous maîtriserez les techniques d'alimentation des entrepôts de données par le biais des processus ETL et ELT, et vous perfectionnerez vos compétences en matière de vérification et d'interrogation des données, et d'utilisation de concepts tels que les cubes, les rollups et les vues/tables matérialisées.
En outre, vous acquerrez une expérience pratique précieuse en travaillant sur des laboratoires pratiques, où vous appliquerez vos connaissances à des tâches réelles d'Entreposage de données. Vous travaillerez avec des référentiels tels que PostgreSQL et IBM Db2, et réaliserez un projet auquel vous pourrez vous référer lors d'entretiens.
Bienvenue dans votre premier module ! Ce module propose une introduction aux systèmes d'Entrepôt de données, aux lacs de données et aux Data Mart. À l'issue de ce module, vous serez en mesure d'identifier et de comparer les systèmes d'entrepôt de données, les lacs de données et les marts de données en fonction de leur architecture, et de comprendre comment les entreprises peuvent tirer parti de chacune de ces trois entités de stockage de données. Ensuite, vous découvrirez trois types de systèmes d'entrepôt de données et les fournisseurs de systèmes d'entrepôt de données les plus courants. Vous apprendrez à aider votre organisation à évaluer les nouvelles offres de systèmes d'entrepôt de données lorsque vous connaîtrez les cinq critères essentiels et critiques, y compris le coût total d'appropriation, à évaluer avant de passer à un nouveau système d'entrepôt de données.
Inclus
8 vidéos3 lectures2 devoirs2 plugins
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8 vidéos•Total 45 minutes
Introduction au cours•3 minutes
Aperçu de l'entrepôt de données•5 minutes
Systèmes d'entrepôt de données populaires•6 minutes
Choisir un système d'entrepôt de données•6 minutes
Aperçu des Data Marts•6 minutes
IBM Db2 Warehouse•5 minutes
Aperçu des lacs de données•5 minutes
Les entrepôts de données expliqués•9 minutes
3 lectures•Total 9 minutes
Produit phare d'IBM : watsonx.data•2 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
Résumé du module 1 : Introduction aux entrepôts de données, aux Data Mart et aux lacs de données•2 minutes
2 devoirs•Total 28 minutes
Quiz pratique : Introduction aux entrepôts de données, aux marts de données et aux lacs de données•10 minutes
Quiz noté du module 1 : Introduction aux Entrepôts de données, Data Mart et Lacs de données•18 minutes
2 plugins•Total 10 minutes
Conseils utiles pour l'achèvement des cours•5 minutes
Lecture : Watsonx.data•5 minutes
Conception, modélisation et mise en œuvre des entrepôts de données
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module riche en connaissances, vous explorerez l'architecture générale et de référence de l'entreposage de données d'entreprise. Vous découvrirez comment les cubes de données sont liés aux schémas en étoile. Vous apprendrez ensuite à découper, découper, forer vers le haut ou vers le bas, rouler vers le haut et pivoter par rapport aux cubes de données. Ensuite, vous examinerez les capacités des vues matérialisées, leurs avantages et la manière de les appliquer. Vous apprendrez comment une organisation de données utilisant des faits et des dimensions et leurs tables associées organise les informations. Ensuite, vous explorerez comment utiliser la normalisation pour créer un schéma en flocon de neige en tant qu'extension du schéma en étoile. Vous apprendrez également à alimenter un entrepôt de données, à mettre à jour les données de manière incrémentielle, à vérifier les données, à les interroger et à interpréter un diagramme entité-relation pour un schéma en étoile. Enfin, le module aborde la création d'une vue matérialisée, l'application des options de cube et de rollup, et examine les avantages que les organisations tirent de la mise en œuvre de la mise en scène.
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8 vidéos•Total 56 minutes
Aperçu des architectures d'entrepôts de données•6 minutes
Cubes, rollups, vues et tables matérialisées•8 minutes
Faits et modélisation dimensionnelle•7 minutes
Modélisation des données à l'aide des schémas Star et Snowflake•7 minutes
Zones de transit pour les entrepôts de données•5 minutes
Vérifier la qualité des données•8 minutes
Alimentation d'un entrepôt de données•8 minutes
Interroger les données•9 minutes
3 lectures•Total 22 minutes
Regroupement d'ensembles en SQL•10 minutes
Entreposage de données avec les schémas Star et Snowflake•10 minutes
Résumé du module 2 : Design, Modélisation des données et Mise en œuvre des Entrepôts de données•2 minutes
2 devoirs•Total 28 minutes
Quiz pratique : Conception, modélisation et mise en œuvre des entrepôts de données•10 minutes
Quiz noté du module 2 : Design, Modélisation des données et Implémentation des Entrepôts de données•18 minutes
5 éléments d'application•Total 180 minutes
Laboratoire pratique : Travailler avec des tableaux de faits et de dimensions•30 minutes
Labo pratique : Mise en place d'une zone de transit•30 minutes
Laboratoire pratique : Vérification de la qualité des données d'un entrepôt de données•30 minutes
Laboratoire pratique : Alimentation d'un entrepôt de données à l'aide de PostgreSQL•60 minutes
Laboratoire pratique : Interroger l'entrepôt de données avec PostgreSQL (Cubes, Rollups, Grouping Sets et Materialized Views)•30 minutes
Devoir final et interrogation finale
Module 3•9 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous réaliserez votre projet pratique et votre projet final, qui regroupent les concepts et les pratiques que vous avez appris dans les deux premiers modules. Dans le projet final, vous concevrez et chargerez des données dans un entrepôt de données à l'aide de tables de faits et de dimensions. Vous écrirez ensuite des requêtes d'agrégation à l'aide des fonctions cube et rollup et créerez une vue matérialisée. Votre travail final sera revu et noté par vos pairs ou par un devoir noté automatiquement par l'IA.
Dans cette leçon optionnelle, vous explorerez les rouages de l'architecture du système d'entrepôt de données IBM Db2, vous verrez des cas d'utilisation et vous comprendrez les principales capacités et intégrations disponibles avec IBM Db2 Warehouse. Les travaux pratiques de cette leçon vous permettront d'acquérir des connaissances pratiques sur la façon de créer une instance de service Db2, d'alimenter un entrepôt de données en cours d'utilisation d'IBM Db2 et d'interroger l'entrepôt de données en cours d'utilisation d'IBM Db2.
Inclus
1 vidéo6 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs6 éléments d'application6 plugins
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1 vidéo•Total 4 minutes
Synthèse du cours•4 minutes
6 lectures•Total 15 minutes
Aperçu du projet de pratique•5 minutes
Aperçu du projet final•3 minutes
Prochaines étapes : Explorer watsonx.data•1 minute
Félicitations et prochaines étapes•2 minutes
Équipe et remerciements•2 minutes
À propos de cette leçon facultative•2 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
Quiz final•60 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 30 minutes
Option 2 : Travail noté par les pairs - Soumission finale et évaluation•30 minutes
6 éléments d'application•Total 375 minutes
Option 1 : IA-Graded - Soumission et évaluation finales•30 minutes
Projet pratique : Introduction à l'Entreposage de données•90 minutes
Travail final : Principes de base de l'Entrepôt de données•90 minutes
Obtenir le code de fonctionnalité IBM Cloud et activer le compte d'essai•60 minutes
Laboratoire pratique : Entrepôt de données en cours d'utilisation IBM Db2•15 minutes
Labo pratique : Travail final en utilisant IBM Db2•90 minutes
6 plugins•Total 85 minutes
Lecture : Identifier les besoins de votre système d'analyse•5 minutes
Lecture : Lignes directrices pour la soumission du projet final et éléments livrables•5 minutes
Labo pratique : Créer une instance de service Db2 et démarrer avec la console Db2•15 minutes
Labo pratique : Créer les informations d'identification du service Db2•15 minutes
Laboratoire pratique : Entrepôt de données avec IBM Db2 (Cubes, Rollups, Grouping Sets et Materialized Views)•15 minutes
Laboratoire pratique : Analyse des données Db2 avec Cognos Analytics•30 minutes
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
Chez IBM, nous savons à quel point la technologie évolue rapidement et nous reconnaissons le besoin crucial pour les entreprises et les professionnels d'acquérir rapidement des compétences pratiques prêtes à l'emploi. En tant qu'innovateur technologique leader sur le marché, nous nous engageons à vous aider à prospérer dans ce paysage dynamique. Grâce à IBM Skills Network, nos programmes de formation conçus par des experts en IA, développement de logiciels, cybersécurité, science des données, gestion d'entreprise, et plus encore, fournissent les compétences essentielles dont vous avez besoin pour décrocher votre premier emploi, faire progresser votre carrière ou favoriser la réussite de votre entreprise. Que vous vous perfectionniez ou que vous perfectionniez votre équipe, nos cours, nos spécialisations et nos certificats professionnels développent l'expertise technique qui vous assure, ainsi qu'à votre organisation, d'exceller dans un monde compétitif.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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257 avis
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P
PM
4·
Révisé le 29 mars 2023
practical knowledge as per real time project is more important that is not provided here
D
DL
5·
Révisé le 14 sept. 2023
It was awesome experience to Data warehousing and BI analytics
S
SB
5·
Révisé le 17 juil. 2024
Well-rounded. I do not realize when this course made me confident with designing DWs, I just followed the course actively.
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