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数据仓库课程

数据仓库课程可以帮助您学习数据建模、ETL(提取、转换、加载)流程和数据集成技术。您可以掌握 SQL 查询、数据治理和大型数据集性能调整方面的技能。许多课程都会介绍 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake 等工具,展示这些平台如何促进高效的数据存储和检索,使企业能够根据全面的数据分析做出明智的决策。


热门数据仓库课程与认证


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    I

    IBM

    数据仓库基础知识

    您将获得的技能: 星形模式, 数据架构, 数据建模, IBM DB2, 雪花模式, 数据清理, 数据质量, Data Mart, 数据仓库, 数据库系统, 数据整合, PostgreSQL, 摘录, 数据湖, Data Validation, 数据库设计, SQL, Query 语言

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 数据仓库工程师

    您将获得的技能: Linux 命令, 阿帕奇气流, 关系数据库, 数据库管理员, 数据库管理, IBM DB2, IBM Cognos 分析, MySQL, SQL, 数据仓库, 仪表板, 摘录, 数据可视化, 数据库架构与管理, 数据存储, 数据库设计, 外壳脚本, Apache Kafka, Bash(脚本语言), 数据管道

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado System

    用于商业智能的数据仓库

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 关系数据库, 业务流程管理, 数据库, 星形模式, 商业智能, 数据建模, Oracle 数据库, Data Governance, 数据库管理系统, 数据整合, SQL, 数据仓库, 商业分析, 仪表板, 决策支持系统, 数据可视化, 摘录, 数据库设计, 微策略

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4117 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado System

    数据仓库概念、设计和数据集成

    您将获得的技能: 星形模式, 数据架构, 商业智能, 关系数据库, 数据建模, 数据转换, 雪花模式, 数据质量, 数据仓库, 数据整合, 透视表和图表, Data Mart, PostgreSQL, 摘录, 数据库设计, SQL

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 中的现代数据仓库分析

    您将获得的技能: Apache Hadoop, 数据库, 数据处理, 商业智能, 微软 Azure, 分析, 数据仓库, 数据可视化软件, 仪表板, Apache Spark, 云服务, Azure 突触分析, 摘录, Power BI, 数据可视化, 数据整合, 数据湖, 大数据, 云存储

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    数据建模、转换和服务

    您将获得的技能: 机器学习, Apache Hadoop, 数据操作, 数据处理, 星形模式, 数据转换, 实时数据, 应用机器学习, Apache Spark, 功能工程, 数据管道, 摘录, 数据仓库, 数据建模

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    IBM

    商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 阿帕奇气流, Linux 命令, 数据库, 星形模式, 关系数据库, 商业智能, 文件管理, 存储过程, 仪表板, IBM DB2, Apache Kafka, IBM Cognos 分析, 数据管道, 数据仓库, 摘录, 数据可视化, Bash(脚本语言), 外壳脚本, SQL

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI

    您将获得的技能: Apache Kafka, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Microsoft SQL Servers, Snowflake Schema, Star Schema, Performance Tuning, Data Pipelines, Cloud Computing Architecture, Business Intelligence, Real Time Data, Apache Hadoop, Data Modeling, Data Quality, Responsible AI, Apache Spark, SQL, Generative AI, Data Governance, Quality Management

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Data Warehousing: Schema, ETL, Optimal Performance

    您将获得的技能: Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Snowflake Schema, Star Schema, Business Intelligence, Data Modeling, Database Design, Data Management, Data Integration, Performance Tuning, Databases, Data Transformation, Scalability

    4.1
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    Build A Data Warehouse in Azure

    您将获得的技能: Azure Synapse Analytics, Data Warehousing, Power BI, Data Integration, Data Architecture, Data Visualization Software, Microsoft Azure, Apache Spark, Database Management, Data Pipelines, Performance Tuning, Data Processing, Data Security, Scalability

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    The Path to Insights: Data Models and Pipelines

    您将获得的技能: Data Modeling, Database Design, Extract, Transform, Load, Databases, Data Warehousing, Database Systems, Data Pipelines, Business Intelligence, Data Integrity, Performance Tuning, Data Mart, Data Management, Process Optimization, Data Quality, Data Transformation, SQL, Performance Testing

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    698 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Starweaver

    Build a Data Warehouse Using BigQuery

    您将获得的技能: SQL, Business Intelligence, Jupyter, Python Programming

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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data warehouse concepts, design, and data integration
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ibm data warehouse engineer
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build a data warehouse in azure
azure sql data warehouse synapse analytics service
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总之,以下是 10 最受欢迎的 data warehouse 课程

  • 数据仓库基础知识: IBM
  • IBM 数据仓库工程师: IBM
  • 用于商业智能的数据仓库: University of Colorado System
  • 数据仓库概念、设计和数据集成: University of Colorado System
  • Microsoft Azure 中的现代数据仓库分析: Microsoft
  • 数据建模、转换和服务: DeepLearning.AI
  • 商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库: IBM
  • Building Smarter Data Pipelines: SQL, Spark, Kafka & GenAI: Coursera
  • Data Warehousing: Schema, ETL, Optimal Performance: Coursera
  • Build A Data Warehouse in Azure: EDUCBA

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Data Warehouse 的常见问题

数据仓库是有组织的结构化数据集合,用于报告、分析或商业智能等应用。 医院、大学和大型企业仍在维护传统的内部数据仓库,但按照当今的标准,这些数据仓库既昂贵又耗费空间。 相反,谷歌 BigQuery 和亚马逊 Redshift 等数据仓库解决方案使各种规模的企业都能从云计算的可扩展性和成本效益中获益。

了解数据仓库非常重要,因为数据仓库使企业能够做出以数据为导向的决策,为日常运营和未来的战略举措提供依据。 分析师可以利用 Pentaho 等商业智能软件的数据集成和提取、转换、加载(ETL)功能,以可视化方式查询和展示信息,从而达到最大效果。

处理各种大数据集可能需要使用数据湖,数据湖类似于数据仓库,但可以接收所有类型的数据--结构化、非结构化和原始数据。 利用 Apache Hive 等软件,数据科学家可以对亚马逊 S3 和微软 Azure 等数据湖解决方案提供的数据进行分类和分析,从而生成大数据所能提供的实时和预测性见解。 ‎

组织的数据仓库是其最宝贵的资产之一,各部门人员必须了解如何访问数据仓库以及如何有效利用其数据。 例如,定量金融分析师可以利用数据仓库为股票交易的机器学习算法提供数据;数字营销专家依赖消费者购买行为的详细数据集;供应链经理分析运营数据以指导流程改进。

数据工程师是负责设计和维护企业数据基础设施(不仅包括数据仓库,还包括数据管道、数据湖和数据库)的主要人员。 他们必须熟悉 Python、SQL 和 Java 等编程语言和框架,通常至少拥有计算机工程或计算机科学学士学位甚至硕士学位。 根据 Glassdoor 的数据,数据工程师的全国平均年薪为 103,864 美元。 ‎

是的,事实上,数据仓库等数据科学主题是 Coursera 上最受欢迎的在线学习机会。 数据仓库在线课程和专业课程种类繁多,还有数据工程、数据库管理和商业智能等相关课程。 您还可以选修科罗拉多大学、加州大学戴维斯分校和谷歌云等一流院校和行业领导者提供的课程,因此您不必为了获得在线学习的机会而牺牲教育质量。 ‎

在开始学习数据仓库概念之前,掌握扎实的计算机编程技能、数据架构背景,以及与开发人员团队、系统架构师和其他高级开发人员一起工作的经验是非常重要的。 数据仓库的设计者往往拥有计算机科学学位和数据集成流程的基础知识。 这些技能对从事这一领域的工作至关重要,因为企业在很大程度上依赖数据和分析来保持竞争力。 数据从交易系统和公司数据库转移到仓库。 这些数据随后会被提取到公司报告、仪表盘和分析工具中,以帮助指导决策。 拥有丰富的数据架构和公司运营经验将是学习数据仓库业务的良好指导。 ‎

显然,业务分析师、数据工程师和数据科学家都最适合从事涉及数据仓库的工作。 计算机程序员通常是数据仓库的基础,他们利用自己的编程技能和分析思维来提取数据。 提取结果后,通常会通过前端客户端的报告、分析和数据挖掘工具在顶层进行展示。 中间层有一个分析引擎,用于访问和分析数据。 最后,数据被加载并存储到数据库服务器中,数据库服务器位于架构的最底层。 这些在数据仓库工作的数据专业人员可以通过报告、图表和电子表格向公司高层领导展示他们的发现,帮助他们做出重要决策。 ‎

如果你做事有条理,有计算机软件设计背景,甚至可能已经在从事数据工程师类型的工作,或有志于从事大数据和云服务技术方面的工作,那么学习数据仓库工作可能非常适合你。 这些方面对于数据仓库工作都至关重要,因为数据仓库工作的重点是从现实世界的事务行为中提取数据。 例如,数据仓库可将公司 POS 系统、电子邮件列表和实体邮件列表中的客户信息整合到一个大型数据库中。 如果你是那种热衷于学习商业智能工具以及数据仓库如何为你协调这些数据的人,那么学习数据仓库信息无疑是一条很好的出路。 ‎

在线数据仓库课程为提高您的知识或学习新的数据仓库技能提供了一种方便灵活的方式。 由顶尖大学和行业领导者提供的数据仓库课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的数据仓库课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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