Data Warehouse Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Zu den spezifischen Zielen für Unternehmen gehören:

• Verbesserung der Datenverwaltung: Das Seminar soll Unternehmen helfen, ihre Daten effizienter zu organisieren und zu verwalten. Dies umfasst Aspekte wie Datenintegration, Datenqualität, Datenmodellierung und Datenaktualisierung.
• Steigerung der Analysefähigkeiten: Unternehmen sollen in der Lage sein, Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Das Seminar soll den Mitarbeitern helfen, Abfrage- und Analysetechniken zu erlernen und fortgeschrittene Analysemethoden anzuwenden.
• Optimierung der Geschäftsprozesse: Durch den Einsatz von Data-Warehouse-Technologien können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten. Das Seminar soll den Teilnehmern ermöglichen, die Vorteile von Data Warehousing für die Optimierung von Berichterstattung, Planung, Forecasting und anderen geschäftlichen Aktivitäten zu verstehen.
• Entscheidungsfindung unterstützen: Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, aufgrund fundierter Datenanalysen fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Seminar soll den Teilnehmern helfen, Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln und die Nutzung von Business Intelligence-Tools für eine bessere Entscheidungsfindung zu erlernen.

Methodische und strategische Kernkonzeptionierung einer Cloud-basiertenData Warehousing-Lösung

Das Ziel des DP-203 Data Engineering auf  Microsoft Azure Seminars ist  es, Fachkräfte im Bereich Data Engineering  auf Microsoft Azure  auszubilden. Das Seminar vermittelt den  Teilnehmerinnen und Teilnehmern  Kenntnisse und Fähigkeiten, um  Datenintegrations-, Datenverarbeitungs-  und Datenüberwachungslösungen  auf der Azure-Plattform zu entwerfen,  implementieren und überwachen.

Das Ziel des DP-203 Data Engineering auf  Microsoft Azure Seminars ist  es, Fachkräfte im Bereich Data Engineering  auf Microsoft Azure  auszubilden. Das Seminar vermittelt den  Teilnehmerinnen und Teilnehmern  Kenntnisse und Fähigkeiten, um  Datenintegrations-, Datenverarbeitungs-  und Datenüberwachungslösungen  auf der Azure-Plattform zu entwerfen,  implementieren und überwachen.

Nach Abschluss des Advanced-Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, moderne Analytics- und AI-Architekturen gezielt zu entwerfen, weiterzuentwickeln und kritisch zu bewerten. Sie verstehen, welche architektonischen Voraussetzungen für skalierende BI-, Analytics- und AI-Anwendungen erforderlich sind. 

Dies ermöglicht insbesondere: 

• Bewertung moderner Analytics- und Data-Plattformen 
• Architekturentscheidungen für Advanced-Analytics- und AI-Use-Cases 
• Integration von AI- und RAG-Architekturen in bestehende Systeme 
• Berücksichtigung von Governance- und Sicherheitsanforderungen 
• Gestaltung zukunftsfähiger Analytics-Lösungen 
  
  
  
  

Nach Abschluss des Advanced-Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, moderne Analytics- und AI-Architekturen gezielt zu entwerfen, weiterzuentwickeln und kritisch zu bewerten. Sie verstehen, welche architektonischen Voraussetzungen für skalierende BI-, Analytics- und AI-Anwendungen erforderlich sind. 

Dies ermöglicht insbesondere: 

• Bewertung moderner Analytics- und Data-Plattformen 
• Architekturentscheidungen für Advanced-Analytics- und AI-Use-Cases 
• Integration von AI- und RAG-Architekturen in bestehende Systeme 
• Berücksichtigung von Governance- und Sicherheitsanforderungen 
• Gestaltung zukunftsfähiger Analytics-Lösungen 
  
  
  
  

Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema Data Science. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet. Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen. Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet. Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur. Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning. Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.

Teilnehmende erlernen, wie sie wichtige administrative Funktionen wie Logging, Versand von Statusmeldungen und vieles mehr nutzen und implementieren, um ETL-Prozesse einfacher zu pflegen. Verschiedene Tipps und Tricks und Best Practices zeigen, wie Sie die Fehler und Schwächen von Talend Open Studio umgehen können.

Teilnehmende erlernen, wie sie wichtige administrative Funktionen wie Logging, Versand von Statusmeldungen und vieles mehr nutzen und implementieren, um ETL-Prozesse einfacher zu pflegen. Verschiedene Tipps und Tricks und Best Practices zeigen, wie Sie die Fehler und Schwächen von Talend Open Studio umgehen können.

Sie verstehen die komplette Entwicklungslinie von klassischen DWH-Architekturen bis hin zu modernen, skalierbaren und AI-fähigen Analytics-Plattformen - mit dem Wissen, diese im Unternehmen effektiv zu bewerten und umzusetzen.