Analitik için boyutsal modeli ustaca tasarlayın
Kimball boyutsal modelleme ile BI ve veri ambarı tasarımı: yıldız şema, tane seçimi, olgu ve boyut tabloları, SCD teknikleri, köprü tabloları ve ETL akışı SQL ile uygulamalı işlenir.
Kimball boyutsal modelleme ile veri ambarı tasarımı
Bu eğitim, iş zekâsı (BI) ve veri ambarı sistemleri için analitik performansı yüksek boyutsal modeller tasarlamayı öğretir. Kimball yaklaşımıyla yıldız ve kar tanesi şemalarını, olgu (fact) ve boyut (dimension) tablolarını, tane boyutunu (grain), ölçüleri (additive, semi-additive, non-additive) ve conformed dimension kavramını ele alır. Slowly changing dimension (Tip 1, 2, 3) teknikleri, sürrogat anahtarlar, junk ve degenerate boyutlar, köprü (bridge) tabloları ve factless fact tabloları işlenir. Inmon ile Kimball mimarisi, bus matrix, staging alanı ve ETL/ELT akışı karşılaştırılır. Örnekler bir satış ambarı üzerinde SQL ile somutlaştırılır.
4 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından bir satış ambarı şeması üzerinde tasarım yapılır.
İleri Seviye — BI ve veri ambarı için boyutsal modelleme: yıldız/kar tanesi şema, olgu ve boyut tabloları, SCD ve ETL tasarımı.
Bir satış senaryosu üzerinde bus matrix, yıldız şema ve SCD tasarımı SQL ile adım adım kurularak uygulamalı çalışılır.
Yıldız şemayla raporların hızlı ve anlaşılır çalışmasını sağlarsınız.
SCD teknikleriyle boyut değişikliklerinin geçmişini doğru tutarsınız.
Conformed dimension ve bus matrix ile ambarı tutarlı büyütürsünüz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
JOIN, GROUP BY ve toplulaştırma fonksiyonlarına hâkimiyet gerekir.
Normalleştirme ve anahtar kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Rapor ve gösterge paneli mantığını bilmek örnekleri kolaylaştırır.
PostgreSQL veya bir analitik veritabanı ve bir modelleme aracı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kimball ve Inmon yaklaşımlarını karşılaştırıp uygun mimariyi seçersiniz.
İş süreçlerini conformed boyutlarla eşleyip büyümeyi planlarsınız.
Olgu tablosunun tanesini doğru seçip raporlama hatalarını önlersiniz.
Olgu ve boyut tablolarıyla performanslı yıldız şema kurarsınız.
Tip 1, 2 ve 3 ile boyut değişikliklerinin tarihçesini yönetirsiniz.
Köprü tabloları ve zengin tarih boyutuyla karmaşık ilişkileri modellersiniz.
Artımlı yükleme ve sürrogat anahtar eşlemesiyle yükleme tasarlarsınız.
Toplama ve semantik katmanla BI raporlarını hızlandırırsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Python veri tipleri, tip dönüşümü ve aritmetik, karşılaştırma, mantıksal, üyelik ile bit operatörlerini önceliklerle birlikte uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Python list, tuple, set, dict koleksiyonlarını ve if/elif/else dallanma mantığını küçük problemlerle uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri ambarı ve BI çözümlerini CI/CD, performans ayarı, RLS güvenliği ve izlemeyle üretim ortamına almayı uçtan uca uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Yıldız şema boyutsal modelleme, ETL geliştirme, SCD, semantik katman ve raporlama ile bir DW/BI çözümünü sıfırdan inşa etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Trifacta ile veri profilleme, öneri destekli dönüştürme recipe'leri, join/union birleştirme ve zamanlanmış akışlarla veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →