
Los cursos de capacitación locales, dirigidos por instructores en vivo, demuestran a través de la discusión y la práctica práctico cómo entender, planificar y establecer un almacén de datos.
El entrenamiento de Data Warehouse está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Argentina o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Argentina. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
Data Warehouse también se conoce como Enterprise Data Warehouse (EDW) o almacenamiento de datos.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo y DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Aplicación práctica, ayuda a explicar muchas dudas diferentes.
SGB-Bank S.A.
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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presentando en forma gráfica y discutiendo el siguiente paso, que se llevará a cabo en SQL
Volkswagen Financial Services Polska Sp. z o.o.,
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Algunos de nuestros clientes


















































DWH (Data Warehouse) Subcategorías
Programas de los cursos EDW (Enterprise Data Warehouse)
- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
- Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano
- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)
- Grandes ingenieros de datos
- Analistas de Big Data
Ingenieros de software
Consultores técnicos
Profesionales de DevOps
Ingenieros de arquitectura Formato del curso Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión
- Comprender los conceptos clave y las características de MemSQL
- Instalar, diseñar, mantener y operar MemSQL
- Optimizar esquemas en MemSQL
- Mejorar las consultas en MemSQL
- Rendimiento de referencia en MemSQL
- Construya aplicaciones de datos en tiempo real usando MemSQL
- Desarrolladores
- Administradores
- Ingenieros de operación
- Conferencia de parte, discusiaón en parte, ejercicios y práctica práctica
- Instalar y configurar el Redshift de Amazon
- Cargar, configurar, implementar, consultar y visualizar datos con Amazon Redshift
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
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Instalar y configurar Pivotal Greenplum.
Datos de modelo de acuerdo con las necesidades actuales y los planes de expansión futuras.
Implementar diferentes técnicas para la distribución de datos a través de múltiples nodos.
Mejorar el rendimiento de la base de datos a través del tuning.
Monitoreo y resolución de problemas de una base de datos de Greenplum.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Necesidades de tratamiento de dirección con Greenplum.
Performan operaciones ETL para el procesamiento de datos.
Elaboración de infraestructuras existentes de procesamiento de consultas.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
- Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI.
- Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos
- Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar)
- Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles
- Modeladores de datos
- Especialista en almacenamiento de datos
- Especialistas en inteligencia empresarial
- Ingenieros de datos
- Administradores de bases
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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