Schulung Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI (S1535)
Architekturentscheidungen stellen langfristig die Weichen für den Erfolg oder Misserfolg eines BIProjekts.
Konsequenzen falscher Entscheidungen zeigen sich oft spät und ziehen hohe Folgekosten - zum Teil erst im Kontext von nachfolgenden Projekten - nach sich.
Den 'Königsweg' für eine BI-Architektur gibt es leider nicht, eine angemessene Architektur ist immer auf die jeweiligen Anforderungen maßgeschneidert.
Im Seminar lernen Sie unterschiedliche Architekturvarianten mit ihren spezifischen Vor- und Nachteilen sowie typischen Einsatzszenarios kennen, um für Ihr individuelles Projekt die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Offene Termine
| Termin | Tage | Freie Plätze | Ort | Preis | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 28.05.-29.05.2018 | 2 | >3 | Münster | 1.190,00 |
28.05.-29.05.2018
2 Tage | 1.190,00 Münster Noch frei |
Buchen Vormerken | |
| 17.07.-18.07.2018 | 2 | >3 | Köln | 1.190,00 |
17.07.-18.07.2018
2 Tage | 1.190,00 Köln Noch frei |
Buchen Vormerken | |
| 22.10.-23.10.2018 | 2 | >3 | Münster | 1.190,00 |
22.10.-23.10.2018
2 Tage | 1.190,00 Münster Noch frei |
Buchen Vormerken | |
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13.11.-14.11.2018
2 Tage | 1.190,00 Köln Noch frei |
13.11.-14.11.2018
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2
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>3
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Köln
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1.190,00
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07.03.-08.03.2019
2 Tage | 1.190,00 Köln Noch frei |
07.03.-08.03.2019
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2
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>3
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Köln
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1.190,00
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| Kein passender Termin? | Termin vorschlagen |
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- Garantierter Termin und Veranstaltungsort
- Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
- Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Weitere Buchungsmöglichkeiten
| Firmenschulung |
GFU Schulungszentrum
|
Anfragen |
| Inhouse-Schulung |
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Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
Weiterer Ort:
|
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| Individualschulung |
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Weiterer Ort:
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Schulungs-Ziel
Nach dem Seminar kennen Sie die grundlegenden Komponenten einer BI-Architektur und können daraus die optimalen Bausteine für Ihr individuelles Projekt auswählen.
Dies ermöglicht Ihnen:
- Architekturalternativen zu bewerten
- Risiken zu erkennen und im Entwurf proaktiv zu berücksichtigen
- zukunftssichere Architekturlösungen für Ihr Unternehmen zu schaffen
Wer sollte teilnehmen
BI-Entwickler und BI-Projektleiter mit Grundlagenwissen Datenbanken.
Inhalt
- Schichtenmodell einer BI-Architektur
- Datenhaltung
- Staging-Konzepte
- Enterprise Data Warehouses und Data Marts
- Operational Data Store
- Column Stores
- In-Memory-Datenbanken
- Datenmodellierung
- Relationale und multidimensionale Modellierung
- Historisierungskonzepte, BI-Temporalität
- Data Vaults
- Extraktion, Transformation, Laden
- Anforderungen an ETL-Prozesse
- Werkzeuggestütztes ETL
- Datenqualitätsprobleme adressieren
- Transport-Medien/-Formate
- Transportwege
- Push oder Pull
- Präsentation/Nutzung
- Online Analytical Processing (OLAP)
- AdHoc-Reporting
- Standard-Reporting
- Data Mining
- Berechtigungskonzepte
- Metadaten-Management
- Operative Systeme
- Operational BI
- Master Data Management
- Betrieb
- Mehrumgebungsmodell
- Deployment-Prozesse
Schulungszeiten und Teilnehmerzahl
Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen
Schulungszeiten: 2 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Offene Termine
| Termin | Tage | Freie Plätze | Ort | Preis | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 28.05.-29.05.2018 | 2 | >3 | Münster | 1.190,00 |
28.05.-29.05.2018
2 Tage | 1.190,00 Münster Noch frei |
Buchen Vormerken | |
| 17.07.-18.07.2018 | 2 | >3 | Köln | 1.190,00 |
17.07.-18.07.2018
2 Tage | 1.190,00 Köln Noch frei |
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| 22.10.-23.10.2018 | 2 | >3 | Münster | 1.190,00 |
22.10.-23.10.2018
2 Tage | 1.190,00 Münster Noch frei |
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13.11.-14.11.2018
2 Tage | 1.190,00 Köln Noch frei |
13.11.-14.11.2018
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Köln
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1.190,00
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07.03.-08.03.2019
2 Tage | 1.190,00 Köln Noch frei |
07.03.-08.03.2019
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>3
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Köln
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1.190,00
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| Kein passender Termin? | Termin vorschlagen |
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- Garantierter Termin und Veranstaltungsort
- Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
- Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Weitere Buchungsmöglichkeiten
| Firmenschulung |
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Eine Gruppe einer Firma will geschlossen den Lehrgang Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI buchen
Hier kann ein kundenspezifisches Seminar zur Thematik Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI sachdienlich sein. Der Lehrstoff der Schulung kann dabei in Abstimmung mit den Fachdozenten erweitert oder komprimiert werden.
Haben die Schüler bereits Praxis in Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI, sollte der erste Punkt der Agenda nur gestreift werden. Eine kundenspezifische Weiterbildung macht sich bezahlt ab drei Seminarteilnehmern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI finden gelegentlich in Bremen, Bonn, Dresden, Nÿrnberg, Bielefeld, Berlin, Duisburg, Mÿnster, Stuttgart, Frankfurt, Bochum, Mÿnchen, Wuppertal, Leipzig, Dÿsseldorf, Dortmund, Hamburg, Essen, Hannover und Köln am Rhein in NRW statt.
Welche Seminare erweitern Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI?
Eine gute Basis bildet Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI mit
- Berechtigungskonzepte
- Schichtenmodell einer BI-Architektur
- Extraktion, Transformation, Laden Anforderungen an ETL-Prozesse
- Metadaten-Management
Empfehlenswert ist auch ein Seminar von MDX - Die Abfragesprache für OLAP-Cubes mit dem Unterrichtsstoff von
- Steuern der Aggregation
- Ablaufsteuerung
- Einführung in das MS Analysis Services UDM Modell
- Parent-Child-Hierarchieen:Navigation, Selektion, Berechnung, Metadaten
Für Inhouse-Schulungen ist das Thema Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientists mit dem Unterrichtsstoff Statistics layer, um Statistiken durch ggplot2 zu plotten und Zwischen Datentypen konvertieren passend.
Für Fortgeschrittene eignet sich eine Einführung R für Data Scientists Weiterbildung. In diesem Seminar werden vor allen Dingen
- Funktionen
- Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten Datenbereinigung
- Modellnutzung Exportieren, Laden und Scoring von Daten
- Debugging Tools
