Data Warehouse Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

In dieser 1-tägigen Schulung "Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift" lernen Sie, eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud Data Warehouse Service, aufzubauen. Der Kurs konzentriert sich auf die Komponenten der Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung der Analysepipeline. Sie werden erfahren, wie Sie Amazon Redshift in einen Data Lake integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine Learning Workloads zu unterstützen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der Anwendung von Best Practices für Sicherheit, Performance und Kostenmanagement beim Betrieb von Amazon Redshift. Durch praktische Übungen werden Sie Ihre Kenntnisse in der Entwicklung von effizienten und skalierbaren Data Analytics Solutions weiter vertiefen.

In dieser 2-tägigen Schulung "Business Intelligence Management" lernen Sie die Grundlagen von Business Intelligence, Data Warehouse und Performance Management kennen. Sie erhalten einen Überblick über die Einsatzgebiete von BI-Lösungen und werden mit den Komponenten einer BI-Lösung vertraut gemacht. Sie entwickeln ein Verständnis für die Extraktion, die Transformation und das Laden von Daten aus operativen Systemen sowie die entscheidungsorientierte Aufbereitung und flexible Analyse von Daten. Sie erwerben Kenntnisse zu den Besonderheiten und Erfolgsfaktoren von BI-Projekten und lernen Projektmanagement- und Controlling-Methoden kennen. Darüber hinaus werden Ihnen Strategien für das Informationsmanagement und die Datenqualität vermittelt.

Die Seminarmodule können auch einzeln für Firmenseminare gebucht werden. Individuelles Coaching ist ebenfalls möglich.

Big Data als Schlagwort und wichtiger Trend der nächsten Jahre bedarf einer Definition und Einordnung in die aktuelle IT-Landschaft und einer Abgrenzung zu Data Warehouse orientierten Fragestellungen. Der Kurs Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick“ klärt elementare Aspekte, liefert Definitionen für die wichtigsten Begriffe, erläutert relevante Technologien im Überblick und stellt herstellerübergreifend einige marktrelevante Produkte und Konzepte vor. Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist Bestandteil dieses Präsenzseminars. Neben den digitalen Seminarunterlagen ist das Training um weitere Lernformate und Medien angereichert. Um einen nachhaltigen Wissenstransfer in den Arbeitsalltag zu erzielen, wird das Seminar nach unserem 4REAL-Vorgehensmodell umgesetzt.

Module 1: Introduction to Data Engineering

• Explore the role of a data engineer.
• Analyze data engineering challenges.
• Intro to BigQuery.
• Data Lakes and Data Warehouses.
• Demo: Federated Queries with BigQuery.
• Transactional Databases vs Data Warehouses.
• Website Demo: Finding PII in your dataset with DLP API.
• Partner effectively with other data teams.
• Manage data access and governance.
• Build production-ready pipelines.
• Review GCP customer case study.
• Lab: Analyzing Data with BigQuery.

Module 2: Building a Data Lake

• Introduction to Data Lakes.
• Data Storage and ETL options on GCP.
• Building a Data Lake using Cloud Storage.
• Optional Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions.
• Securing Cloud Storage.
• Storing All Sorts of Data Types.
• Video Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery.
• Cloud SQL as a relational Data Lake.
• Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL.

Module 3: Building a Data Warehouse

The modern data warehouse.

Intro to BigQuery.

Demo: Query TB+ of data in seconds.

Getting Started.

Loading Data.

Video Demo: Querying Cloud SQL from BigQuery.

Lab: Loading Data into BigQuery.

Exploring Schemas.

Demo: Exploring BigQuery Public Datasets wi...

In dieser 3-tägigen Schulung "Data Warehousing on AWS" lernen Sie die Konzepte, Strategien und Best Practices für das Entwerfen einer cloudbasierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift kennen, dem Data Warehouse im Petabyte-Bereich in AWS. Der Kurs zeigt Ihnen, wie Sie Daten für das Data Warehouse sammeln, speichern und vorbereiten, indem Sie AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3 verwenden. Zusätzlich wird Ihnen gezeigt, wie Sie Amazon QuickSight nutzen können, um Analysen mit Ihren Daten durchzuführen.

Die Inhalte des Kurses umfassen die Diskussion der Kernkonzepte des Data Warehousing und der Überschneidung zwischen Data Warehousing und Big Data-Lösungen. Sie werden einen Amazon Redshift-Cluster starten und die Komponenten, Merkmale und Funktionen nutzen, um ein Data Warehouse in der Cloud zu implementieren. Weiterhin lernen Sie, wie andere AWS-Daten- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3 zur Data-Warehousing-Lösung beitragen können.

Sie werden die Data Warehouse-Architektur verstehen und in der Lage sein, Leistungsprobleme zu identifizieren, Abfragen zu optimieren und die Datenbank für eine bessere Leistung abzustimmen. Zudem erfahren Sie, wie Sie Amazon Redshift Spectrum verwenden können, um Daten direkt aus einem Amazon S3-Bucket zu analysieren, und wie Sie Amazon QuickSight für Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben mit dem Data Warehou

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick zum Fachthema BI. Das Lösungsangebot der SAP zum Thema BI, analytische Anwendungen und embedded analytics (S/4 HANA) wird vollständig dargestellt. Der Überblick zur Positionierung, zu Funktionen und zur Architektur unterstützt die Teilnehmer bei einer Entscheidung hinsichtlich des SAP-Einsatzes zur Lösung konkreter Anforderungen im jeweiligen Unternehmen.

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.

Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von H