这是商业智能数据仓库专业的第二门课程。在本课程中，您将学习到设计数据仓库和创建数据集成工作流的精彩概念和技能。这些都是数据仓库开发人员和管理员的基本技能。您将获得数据仓库设计的实践经验，并使用开源产品来操作数据透视表和创建数据集成工作流。在数据集成任务中，您可以使用 Oracle、MySQL 或 PostgreSQL 数据库。您还将获得有关成熟度模型、架构、多维模型和管理实践的概念背景，为数据仓库开发提供一个组织视角。如果您目前是一名商业或信息技术专业人士，并希望成为一名数据仓库设计师或管理员，本课程将为您提供相关的知识和技能。课程结束后，您将获得设计经验、软件背景和组织背景，为成功完成数据仓库开发项目做好准备。
数据仓库概念、设计和数据集成
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 商业智能数据仓库 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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5个模块
模块 1 介绍了本课程并涵盖了为本课程其余部分提供背景的概念。在前两课中，您将了解本课程的目标，并知道哪些主题和作业值得期待。在其余课程中，您将了解数据仓库技术发展的历史原因、学习效果、业务架构、成熟度模型、项目管理问题、市场趋势和就业机会。这个信息模块将确保你具备在后面强调细节和动手技能的模块中取得成功的背景知识。你还应该阅读模块 1 结尾课程中的软件要求。我建议在第 2 周开始布置作业之前，尽量在本周安装软件。
涵盖的内容
8个视频13篇阅读材料1个作业
现在您已经掌握了数据仓库开发的概念背景，您将开始使用数据仓库工具。在模块 2 中，您将学习业务分析师使用的数据仓库多维表示法。您将使用 WebPivotTable（一种基于网络的数据透视表操作工具）在实践和分级问题中应用所学知识。本模块结束时，您将具备扎实的背景知识，能够与使用多维数据仓库表示法的业务分析师进行交流并为其提供帮助。要完成本模块的学习，应先完成涉及 WebPivotTable 的作业和测验。
涵盖的内容
6个视频9篇阅读材料2个作业
本模块强调数据仓库设计技能。在了解了业务分析师使用的多维表示法后，您就可以学习使用关系数据库的数据仓库设计了。实际上，业务分析师使用的多维表示法必须来自使用关系数据库管理系统的数据仓库设计。您将学习设计模式、可汇总性问题、模式集成转换和设计方法。您将把这些概念应用到有关数据仓库设计的小型案例研究中。模块结束时，您将根据数据源和假设组织的业务需求创建数据仓库设计。
涵盖的内容
7个视频11篇阅读材料2个作业
模块 4 扩展了数据仓库开发的背景知识。在学习了模式设计概念和实践后，您就可以学习数据集成处理，以填充和刷新数据仓库。模块 4 的信息背景包括数据源概念、数据集成流程以及文本的模式匹配和非精确匹配技术。模块 4 提供了有关数据集成 SQL 语句的详细资料，并附有 Oracle Cloud 和 PostgreSQL 的示例和作业。模块 4 为您将在模块 5 中学习的软件技能提供了背景。
涵盖的内容
7个视频10篇阅读材料3个作业
模块 5 扩展了模块 4 中有关数据集成的背景知识。模块 5 涵盖数据集成工具的架构、功能和细节，以补充模块 4 中的概念背景。您将了解两个开源数据集成工具 Talend Open Studio 和 Pentaho Data Integration 的功能。您将在指导教程中使用 Pentaho Data Integration，为涉及 Pentaho Data Integration 的分级作业做准备。在教程和作业中，您需要连接到 Oracle Cloud 或 PostgreSQL 数据库服务器。如果你有时间，我建议你同时使用 Oracle Cloud 和 PostgreSQL 完成数据集成作业。
涵盖的内容
6个视频9篇阅读材料3个作业
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师
授课教师评分
(68个评价)
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
- 5 stars
61.74%
- 4 stars
27.65%
- 3 stars
5.58%
- 2 stars
2.08%
- 1 star
2.93%
显示 3/1056 个
RK
已于 Apr 12, 2020审阅
Good course for starting DW and ETL. Some of the technologies like Pivot4j are old/ irrelevant today. They should be updated with latest technologies
DL
已于 Oct 28, 2021审阅
Great introduction to DW concepts! Assignments are a little tedious and quizzes ask trivia questions sometimes but overall a solid syllabus.
TT
已于 Mar 4, 2019审阅
The course could be less-detailed. Besides open source ETL tools, other big players (e.g. Informatica, SAP DI, etc.) should be mentioned as well.
从 计算机科学 浏览更多内容
University of Colorado System
Northeastern University
Northeastern University
