Les formations Data Warehouse

Les formations Data Warehouse

Des cours de formation Data Warehouse en direct, organisés en local, démontrent par des discussions et des pratiques pratiques comment comprendre, planifier et mettre en place un entrepôt de données La formation Data Warehouse est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant Data Warehouse est également appelé Enterprise Data Warehouse (EDW) ou Data Warehousing NobleProg Votre fournisseur de formation local.

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Sous-catégories Data Warehouse (DW)

Plans de cours DWH (Data Warehouse)

Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
14 hours
Apache Kylin est un moteur d'analyse extrême et distribué pour le Big Data.

Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

- Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
- Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde

Remarque

- Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)

Public

- Ingénieurs Big Data
- Big Data

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
14 hours
Le cours fait partie des compétences de Data Scientist (domaine: données et technologie).
21 hours
Apache Druid est un magasin de données distribué open-source, orienté colonne, écrit en Java . Il a été conçu pour ingérer rapidement d’énormes quantités de données d’événement et exécuter des requêtes OLAP à faible temps de latence sur ces données. Druid est couramment utilisé dans les applications de business intelligence pour analyser de gros volumes de données historiques et en temps réel. Il est également bien adapté pour alimenter des tableaux de bord analytiques interactifs rapides pour les utilisateurs finaux. Druid est utilisé par des sociétés telles que Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal et Yahoo.

Dans ce cours en direct dirigé par un instructeur, nous explorons certaines des limites des solutions d'entrepôt de données et expliquons comment Druid peut compléter ces technologies pour former une pile d'analyses en continu flexible et évolutive. Nous parcourons de nombreux exemples, en offrant aux participants la possibilité de mettre en œuvre et de tester des solutions basées sur Druid dans un environnement de laboratoire.

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, travaux pratiques intensifs, tests occasionnels pour évaluer la compréhension
28 hours
Mem SQL est un système de gestion de base de données SQL distribué, en mémoire, pour le cloud et sur site. C'est un entrepôt de données en temps réel qui fournit immédiatement des informations à partir de données en temps réel et historiques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de Mem SQL pour le développement et l’administration.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

- Comprendre les concepts clés et les caractéristiques de Mem SQL
- Installer, concevoir, maintenir et utiliser Mem SQL
- Optimiser les schémas dans Mem SQL
- Améliorer les requêtes dans Mem SQL
- Performance de référence dans Mem SQL
- Construire des applications de données en temps réel à l'aide de Mem SQL

Public

- Développeurs
- Administrateurs
- Ingénieurs d'exploitation

Format du cours

- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
21 hours
Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données cloud basé sur petabytescale dans AWS Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les principes fondamentaux d'Amazon Redshift À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Amazon Redshift Charger, configurer, déployer, interroger et visualiser des données avec Amazon Redshift Public Développeurs Professionnels de l'informatique Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
21 hours
Pivotal Greenplum est une plateforme de traitement massivement parallèle (MPP) Data Warehouse basée sur PostgreSQL.

Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent créer une base de données multi-node Greenplum.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et configurer Pivotal Greenplum. Les données de modèle en fonction des besoins actuels et des plans d’expansion futurs. Utilisez différentes techniques pour la distribution des données sur plusieurs nœuds. Améliorer la performance de la base de données par le tuning. Surveiller et résoudre les problèmes d’une base de données Greenplum.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
Greenplum Database est un logiciel de base de données pour l'intelligence commerciale et le stockage de données. Les utilisateurs peuvent exécuter Greenplum Database pour un traitement de données massive parallèle.

Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux administrateurs qui souhaitent mettre en place Greenplum Database pour les solutions d'intelligence des entreprises et de stockage de données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Référence des besoins de traitement avec Greenplum. Exécution des opérations ETL pour le traitement des données. Supprimer les infrastructures de traitement de requêtes existantes.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 hours
La modélisation du coffre-fort de données est une technique de modélisation de base de données qui fournit un stockage historique à long terme des données provenant de plusieurs sources Un coffre de données stocke une seule version des faits, ou "toutes les données, tout le temps" Sa conception flexible, évolutive, cohérente et adaptable englobe les meilleurs aspects de la 3ème forme normale (3NF) et du schéma en étoile Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer un coffre-fort de données À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts d'architecture et de conception derrière Data Vault 20, et son interaction avec Big Data, NoSQL et AI Utiliser des techniques de stockage de données pour activer l'audit, le suivi et l'inspection des données historiques dans un entrepôt de données Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles Public Modélisateurs de données Spécialiste de l'entreposage de données Spécialistes de la Business Intelligence Les ingénieurs de données Administrateurs de base de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

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  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
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