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L'entrepôt de données est un composant essentiel de l'intelligence d'affaires moderne, fournissant un dépôt centralisé pour des données structurées et organisées. Ce cours se concentre sur les aspects fondamentaux de l'entreposage de données, y compris la conception de schéma, les processus d'extraction, transformation et chargement (ETL), et les techniques d'optimisation des performances.
En comprenant ces concepts de base, les participants seront équipés pour concevoir et mettre en œuvre des entrepôts de données efficaces qui soutiennent la prise de décision informée et les initiatives d'intelligence d'affaires. Ce cours est destiné aux ingénieurs de données, administrateurs de bases de données, développeurs en intelligence d'affaires et analystes de données souhaitant approfondir leur compréhension de l'entreposage de données.
Ces professionnels jouent un rôle crucial dans la gestion et l'analyse de vastes quantités de données, garantissant que les organisations peuvent exploiter ces données pour des décisions stratégiques. En améliorant leurs compétences en entreposage de données, les participants seront mieux équipés pour contribuer aux efforts d'intelligence d'affaires de leurs organisations et améliorer les pratiques globales de gestion des données.
Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants devraient avoir une connaissance de base des bases de données et du SQL. La familiarité avec ces concepts fondamentaux est essentielle car elle permettra aux apprenants de comprendre efficacement les sujets plus avancés abordés dans le cours. Ces connaissances de base permettront aux participants de s'engager plus profondément avec le matériel, de comprendre les applications pratiques et d'appliquer les techniques discutées à des scénarios réels.
Après avoir terminé ce cours, les apprenants seront en mesure d'expliquer l'importance de l'entreposage de données dans l'intelligence d'affaires, en soulignant comment il soutient les processus décisionnels. Ils acquerront également les compétences pour concevoir et mettre en œuvre des conceptions de schéma efficaces pour les entrepôts de données, garantissant que les données sont organisées et accessibles. De plus, les participants apprendront à mettre en œuvre des processus ETL pour charger et transformer efficacement les données dans un entrepôt de données et à appliquer des techniques d'optimisation des performances pour améliorer l'efficacité et la réactivité des systèmes d'entrepôt de données.
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Fournisseur: Coursera
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