Los cursos de capacitación locales, dirigidos por instructores en vivo, demuestran a través de la discusión y la práctica práctico cómo entender, planificar y establecer un almacén de datos.
El entrenamiento de Data Warehouse está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Uruguay o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Uruguay. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
Data Warehouse también se conoce como Enterprise Data Warehouse (EDW) o almacenamiento de datos.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
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Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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Aplicación práctica, ayuda a explicar muchas dudas diferentes.
SGB-Bank S.A.
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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The Topic
Accenture Inc.
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
El modelado de bóvedas de datos es una técnica de modelado de bases de datos que proporciona almacenamiento histórico a largo plazo de datos que provienen de múltiples fuentes. Una bóveda de datos almacena una única versión de los hechos, o "todos los datos, todo el tiempo". Su diseño flexible, escalable, consistente y adaptable abarca los mejores aspectos de la tercera forma normal (3NF) y el esquema de estrella.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a construir una Bóveda de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI. - Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos - Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar) - Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles
Audiencia
- Modeladores de datos - Especialista en almacenamiento de datos - Especialistas en inteligencia empresarial - Ingenieros de datos - Administradores de bases
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Druid es un almacén de datos distribuido orientado a columnas y de código abierto escrito en Java. Fue diseñado para ingerir rápidamente cantidades masivas de datos de eventos y ejecutar consultas OLAP de baja latencia en esos datos. Druid se usa comúnmente en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. También es adecuado para alimentar cuadros de mandos analíticos rápidos e interactivos para usuarios finales. Druid es utilizado por compañías como Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal y Yahoo.
En este curso, exploramos algunas de las limitaciones de las soluciones de almacenamiento de datos y discutimos cómo Druid puede complementar esas tecnologías para formar una pila de análisis de transmisión flexible y escalable. Analizamos muchos ejemplos, ofreciendo a los participantes la oportunidad de implementar y probar soluciones basadas en Druid en un entorno de laboratorio.
Audiencia
Desarrolladores de aplicaciones Ingenieros de software Consultores técnicos Profesionales de DevOps Ingenieros de arquitectura
Formato del curso
Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión
Pivotal Greenplum is a Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehouse platform based on PostgreSQL.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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 distributing data across multiple nodes. - Improve database performance through tuning. - Monitor and troubleshoot a Greenplum database.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion. - Lots of exercises and practice. - Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para Big Data.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un depósito de datos en tiempo real.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin - Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano
Nota
- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)
Audiencia
- Grandes ingenieros de datos - Analistas de Big Data
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
MemSQL es un sistema de administración de bases de datos SQL distribuidas y en memoria para la nube y las instalaciones. Es un almacén de datos en tiempo real que brinda información de forma inmediata a partir de datos históricos y en vivo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los elementos esenciales de MemSQL para el desarrollo y la administración.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos clave y las características de MemSQL - Instalar, diseñar, mantener y operar MemSQL - Optimizar esquemas en MemSQL - Mejorar las consultas en MemSQL - Rendimiento de referencia en MemSQL - Construya aplicaciones de datos en tiempo real usando MemSQL
Audiencia
- Desarrolladores - Administradores - Ingenieros de operación
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusiaón en parte, ejercicios y práctica práctica
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