Data Warehouse Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

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...

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.

Overview

This course will teach about the InfoSphere Change Data Capture (CDC) component of the IBM InfoSphere Data Replication family of solutions. This course will examine the architecture, components and capabilities of CDC, and discuss various ways to setup and implement the software. This course will explore how to operate and troubleshoot CDC and discuss 'Best Practices' in maintaining the Environment. Lastly, use cases will be provided to help student understand how replication is used using InfoSphere Change Data Capture to a Business Environment.

Overview

This course will teach about the InfoSphere Change Data Capture (CDC) component of the IBM InfoSphere Data Replication family of solutions. This course will examine the architecture, components and capabilities of CDC, and discuss various ways to setup and implement the software. This course will explore how to operate and troubleshoot CDC and discuss 'Best Practices' in maintaining the Environment. Lastly, use cases will be provided to help student understand how replication is used using InfoSphere Change Data Capture to a Business Environment.

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