本课程以 "数据的性质和关系数据库设计 "为基础,通过数据仓库和数据挖掘扩展数据捕获和处理过程。事务性数据通过 ETL(提取、转换、加载)处理后,会存储在数据仓库中,供管理决策使用。数据挖掘是将存储在数据仓库中的数据转化为可操作的洞察力,以便更好、更快地做出决策的关键手段之一。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
欢迎来到模块 1 "数据仓库概述"。在本模块中,我们将概述数据仓库和数据仓库架构。我们还将定义抽取、转换、加载(ETL)流程,以及云中的数据仓库,并通过一个简短的测验进行练习。最后,我们将在活动中区分数据仓库架构的 Kimball 和 Inmon 设计方法。
涵盖的内容
7篇阅读材料1个作业1个讨论话题
欢迎来到模块 2 "数据仓库的多维建模"。在本模块中,我们将学习数据仓库的数据建模。我们还将学习构建多维数据模型所需的步骤,并区分星形模式和雪花模式。这些都将通过一个简短的测验来练习。最后,我们将在活动中创建一个规范化的雪花模式。
涵盖的内容
6篇阅读材料1个作业1个讨论话题
欢迎来到模块 3 "用于预测和解释的数据挖掘"。在本模块中,我们将概述数据挖掘过程和数据挖掘方法。我们还将确定数据挖掘过程的步骤,并区分不同的数据挖掘方法。我们将通过一个小测验来练习识别这些步骤。在活动中,我们还将选择最适合特定数据集的数据挖掘方法。
涵盖的内容
5篇阅读材料1个作业1个讨论话题
欢迎来到模块 4 "聚类和关联的数据挖掘"。在本模块中,我们将学习用于解释性建模的无监督数据挖掘。我们还将学习聚类和细分、K均值聚类、关联和市场篮子分析的定义,并通过小测验进行练习。最后,我们将通过活动练习识别数据集中的聚类。
涵盖的内容
4篇阅读材料1个作业1个讨论话题
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学生评论
128 条评论
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已于 Nov 29, 2022审阅
There could have been videos to make everything more clear and assignments too!
已于 Aug 27, 2022审阅
Well put together, a concentrated review of the essentials!
已于 Oct 3, 2024审阅
Very insightful, opens one mind to a number of possibilities on how to prepare, review and maintain a data warehouse.
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