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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-warehouse/
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课程名称：数据仓库形成与Redshift、BigQuery和SnowFlake 课程概述： 数据仓库是什么？它是一个设计用于更高效分析业务信息的数据存储系统。数据仓库是一个集中式的数据存储库，从多个数据源提取、转换和加载数据，以提供有用的战略信息，以支持组织的决策制定。高质量的管理数据对于企业的合理决策至关重要。 在本课程中，您将了解数据仓库的基础知识以及三种主要的数据仓库工具： 1. **Snowflake**：一个原生云数据仓库，提供可扩展性、安全性和性能，无需管理物理基础设施。它采用云数据库架构，将数据存储与查询处理分开，允许用户独立扩展每一层。 2. **Redshift**：一个基于云的数据仓库，允许使用SQL存储和分析大量数据。它采用大规模并行集群架构，快速有效地处理查询，使用户能够实时执行数据分析。Redshift非常可扩展，可以轻松处理不断增长的数据集。 3. **BigQuery**：一个基于云的数据仓库服务，允许使用SQL存储和分析大规模数据。它采用列式处理架构，以支持快速且可扩展的数据查询，允许用户实时分析大数据集。 您将在本课程中学习到： - 数据仓库的基础概念，包括集群、复制、分区、列式存储、容错等。 - 数据仓库的数据模型：星型模型、雪花模型、关系模型、银河模式等。 - Redshift的基础知识和应用：包括sortkey、distkey、diststyle、缓存等概念，使用CTE创建查询，执行计划，外部数据链接，使用copy导入数据，视图和物料化视图。 - BigQuery的基础知识和应用：创建项目、透视表、分区、外部表、视图等。 - Snowflake的基础知识和应用：虚拟仓库、缓存、聚类、视图、时间旅行、容错、任务、流等。 - 实际项目创建：如何以增量方式从阶段加载数据到数据仓库，使用CDC、流和任务。 - 课程还提供有实用的检查表，包含项目实施中的提示和技巧。 课程还包括支持材料，如数据库对象创建脚本和课程幻灯片的PDF格式。
O que é um data warehouse? É um sistema de armazenamento de dados que é projetado para permitir a análise de informações de negócios de maneira mais eficiente. Ele é um repositório centralizado de dados que são extraídos, transformados e carregados de várias fontes de dados para fornecer informações úteis e estratégicas para a tomada de decisões em uma organização. Ele é fundamental para a empresa possua dados gerenciais de qualidade para a tomada de decisão.Neste curso, além dos fundamentos, você vai conhecer três das principais ferramentas de Data Warehouse:Snowflake: data warehouse nativo da nuvem que oferece escalabilidade, segurança e desempenho sem a necessidade de gerenciar infraestrutura física. Ele usa uma arquitetura de banco de dados em nuvem que separa o armazenamento de dados do processamento de consultas, permitindo que os usuários dimensionem cada camada independentemente. Redshift: data warehouse baseado em nuvem que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados usando SQL. Ele usa uma arquitetura em cluster massivamente paralela para processar consultas de forma rápida e eficiente, permitindo que os usuários executem análises de dados em tempo real. O Redshift é altamente escalável e pode ser facilmente dimensionado para lidar com conjuntos de dados cada vez maiores.BigQuery: serviço de data warehouse baseado em nuvem que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados usando SQL. Ele usa uma arquitetura de processamento em coluna para permitir consultas de dados rápidas e escaláveis, permitindo que os usuários executem análises em tempo real em grandes conjuntos de dadosO que você vai aprender neste curso:Fudandamentos de Datawarehouse, como clusters, replicação, particionamento, armazenamento colunar, tolerância a falhasModelo de Dados para Datawarehouses: Modelos dimensinais star e snowflake, modelo relacional, Galaxy Schema e outrosFundamentos e aplicações em Redshift: Conceitos como sortkey, distkey, diststyle, cache. Criação de consultas utilizando CTEs. Planos de Execução, vinculação a dados externos, importação com copy, views e views materializadasFundamentos e aplicações em BigQuery: Criação de Projetos, Tavela Pivot, partições, tabelas externas, view emaisFundamentos e aplicações em Snowflake: Virtualwarehouse, cache, clustering, views, time travel, fail-safe, taks, streams e muito maisCriação de um projeto prático: carga de dados do staging de forma incremental para um Data Warehouse, utilizando CDC, streams e tasksChecklist comentado: dicas e truques para você considerar no seu projeto.O curso inclui ainda:Material de apoio, como scritps para criação de objetos de banco de dadosSlides das aulas em formato pdf
