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Schulung Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI (S1535)

4.8 von 5 Sternen
5 aktuelle Kundenbewertungen 45 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht
Data Warehouse- und BI-Architekturen zeichnen sich durch einen hohen Komplexitätsgrad hinsichtlich der Vielfalt ihrer Bestandteile und technischen Heterogenität aus. Beim Entwurf müssen anhand fachlicher Anforderungen und technischer Rahmenbedingungen alternative Komponenten und Gestaltungsvarianten evaluiert und abgestimmt werden.
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

22.10.-23.10.2018
2 Tage | 1.240,00
Münster   
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13.11.-14.11.2018
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Köln   
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07.03.-08.03.2019
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13.06.-14.06.2019
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05.09.-06.09.2019
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  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil

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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, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetag 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Kundenbewertungen

Bewertung von Andreas S. aus Hückelhoven
Über das Seminar
5/5

Das Seminar entsprach inhaltlich genau den Erwartungen. Genau das Richtige für den Einstieg in das Thema.

Über die GFU
5/5

Das Seminar war sehr gut organisiert, auch Anreise und Abreise wurden durch den Shuttel-Service deutlich vereinfacht.

Bewertung von Nils U. aus Köln
Über das Seminar
4/5

Gut strukturierter Seminarinhalt

Über die GFU
4/5

Seminar war gut strukturiert. Sehr gute Organisation und Verpflegung.

Bewertung von Dennis R. aus Neuwied
Über das Seminar
5/5

- sehr gut strukturierte Schulungsinhalte und -unterlagen
- sehr empfehlenswert für Einsteiger

Über die GFU
5/5

Sehr guter Dozent, gut struktierte Schulungsinhalte sowie -unterlagen und eine sehr angenehme Betreuung!

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Sehr verständlich und klar erläutert. Praxisbeispiele gegeben und Diskussionen zugelassen.

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

- Gute Strukturierung - Angeregte Diskussionen zum Thema - fachlich gute Erläuterungen und Beispiele

Offene Termine

22.10.-23.10.2018
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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
behandelt.

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