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大数据分析设计与建模
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Bob
某企业技术部总监,担任数据架构师,信息化项目经理。
 
时间地点: 北京 上海 深圳根据报名开班
课程费用:5000元/人
报线下课
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    大数据因为结构多样、内容庞杂,建模具有极高的挑战。本课程是面向关注大数据建模与设计技术, 通过本课程的学习,学员将了解基于大数据的结构设计、多维、多层次建摸方法,以便能够透彻的理解并掌控大数据;

    培训目标:

      大数据建模的挑战
      大数据建模
      抽取的原始数据建模
      元数据简介
      定义大数据的商业和逻辑模型
      创建大数据维模型
      创建大数据物理模型
      管理大数据模型
    培训对象:大数据技术工程师
    学员基础:具有数据库分析设计经验
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
    培训内容:2天

    主题 内容安排
    大数据建模的挑战 大数据和关系数据的本质差异
    大数据建模的维度和层次多样性问题
    大数据设计方法和传统关系数据库的区别和联系
    大数据建模方法参考案例
    大数据建模 讨论大数据环境下的数据结构
    讨论大数据的设计步骤:
    –定义商业模型
    –定义维度模型
    –定义物理模型
    –介绍星型模型,简介雪花模型和星座模型


    抽取的原始数据建模 数据抽取的内容
    数据抽取的方法
    抽取后的数据组织模式
    采用标准化建模语言进行原始数据建模
    元数据简介 大数据元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色
    大数据元数据的类型
    开发元数据的策略等
    采用建模工具对元数据建模
    定义大数据的商业和逻辑模型 大数据的商业和逻辑模型内容都有什么
    建模商业模型的方法
    建模逻辑模型和实体关系模型的方法
    模型之间的映射关系说明
    创建大数据维模型 详细介绍星型模型
    如何从商业应用中标识事实表和它们的属性(列)
    如何从商业应用中标识维表和它们的属性(列)
    讨论大数据的层次
    讨论大数据的分析方法
    采用建模工具建立维模型
    创建大数据物理模型 如何将维模型转换成物理模型
    物理模型都有哪些内容,
    大数据所需的数据库服务器特性
    大数据索引的类型和设计策略
    大数据的表空间特性和设计策略
    大数据中表和索引的分区方法
    采用建模工具建立物理模型

    管理大数据模型 模型的拆分和团队协作建模
    模型的版本
    模型的正向和逆向工程
    基于模型的文档生成
    模型的访问权限控制
    课程总结 课程回顾
    问题解答
    未来工作应用讨论

     
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    咨询服务:大数据技术平台构建与应用
    咨询目标 帮助客户设计、规划大数据架构
    帮助客户建立大数据技术平台,
    帮助客户建立大数据分析模型
    咨询范围 大数据架构:数据结构模型,存储空间,数据分析模型
    大数据技术平台:分布式存储与计算平台,采集工具,分析工具
    大数据分析应用案例:分析模型,结果报告
    咨询方式 调查分析客户当前的数据资源和使用情况。
    为客户设计大数据架构
    搭建大数据技术平台
    建立大数据分析应用示例。
    详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn

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