Datenmodellierung und -aufbereitung
Beschreibung und Ziele
Dieses Training “Datenmodellierung und -aufbereitung“ bietet die optimale Vorbereitung in der praktischen Anwendung der Datenaufbereitung, sowie den theoretischen Hintergrund zu wichtigen Themen und Theorien in diesem Bereich. Sie erhalten in diesem Training Know-How über die Modellierung von Daten, deren Historisierung Change Data Capture (CDC), sowie Qualitätssteigerung. Ebenso erhalten Sie einen Überblick über die wichtigsten Begriffe und ein Verständnis davon, wie sich Extract, Transform, Load (ETL) von Extract, Load, Transform (ELT) abgrenzt. Nach diesem Training sind Sie in der Lage verschiedene Ansätze der Modellierung anzuwenden und Daten für weitere Analyse oder Visualisierungstätigkeiten geeignet aufzubereiten.
Inhalte
- DWH Modellierungsgrundlagen Inmon, Kimball, Linstedt
- Was ist der Unterschied zw. ETL und ELT?
- Wie historisiert man Daten?
- Welche Arten der Datenbereinigung gibt es, um die Qualität zu steigern?
- Was ist CDC und welche Implementierungsarten gibt es?
Dieses Training “Datenmodellierung und -aufbereitung” ist Teil des Lehrgangs Ausbildung zum Data Scientist – Kompakt.
Lehrgang Data Scientist – Kompakt - Online
