Visão Geral

Este curso descreve a evolução dos sistemas de gerenciamento de informações. Você é apresentado ao data warehousing e business intelligence, e seu papel na análise de dados. Você também recebe uma breve introdução às modernas tecnologias de análise de dados, como aprendizado de máquina, inteligência artificial (IA) e big data. Os alunos aprendem a definir os conceitos e terminologia do Data Warehouse com foco nas visualizações analíticas. Eles adquirem conhecimento sobre os conceitos básicos de modelagem de dados e as diferentes técnicas usadas para modelagem de dados. No final do curso, eles são apresentados aos processos ETL e EL-T para extrair, transformar e carregar dados em um Data Warehouse.

Apos realizar este curso você será capaz de:

• Descreva a evolução dos sistemas de gerenciamento de informações.
• Identifique a necessidade de Data Warehousing e gerenciamento de informações em cenários de negócios em tempo real.
• Defina Data Warehousing e BI, conceitos e terminologia relacionados.
• Entenda as limitações do Data Warehousing para análise prescritiva e a evolução do Big Data.
• Defina diferentes técnicas de modelagem de dados usadas com o Data Warehousing.
• Descreva o processo de extração, transformação e carregamento com referência às metodologias ETL e EL-T.
• Explicar modelo multidimensional e vistas analíticas.

Objetivo

• Explicar as diferentes técnicas de modelagem de dados para data warehousing
• Descrever métodos e ferramentas para extrair, transformar e carregar dados
• Discuta as diferentes ferramentas Oracle para implementar o armazenamento de dados no local
• Discutir ADWC (Autonomous Data Warehouse Cloud) e DIPC (Data Integration Platform Cloud)
• Defina a terminologia e explique os conceitos básicos de data warehousing
• Descrever as vistas analíticas e o modelo multidimensional
• Introduzir aprendizado de máquina, inteligência artificial e big data

Publico Alvo

• Administrador
• Analista
• Arquiteto
• Cientista de dados
• Desenvolvedor

Pre-Requisitos

• Não há pré-requisitos necessários para este curso

Informações Gerais

Informações Gerais

• Carga Horaria, 24h
• Se noturno o curso acontece de segunda a sexta das 19h às 23h, total de 6 noites;
• Se aos sábados o curso acontece de 09h às 18h, total de 3 sábados;
• Se in-company o cliente define o melhor período e horário para sua equipe 

Formato de Entrega:

• Presencial em sala de aula na presença de um instrutor/consultor Oralce certificado e experiente no mercado de trabalho com implementação Oracle, sendo assim trazendo toda bagagem de mercado para a sala de aula agregando ainda mais valor ao curso aplicado.
• On-line ao vivo em tempo real, você pode fazer esse curso de qual quer lugar do globo, on-line ao vivo em tempo real, este formato e idêntico ao formato presencial, solicite um teste para avaliar e entender como funciona esta modalidade.

Materiais

Formato de Entrega

Conteúdo Programatico

Visão geral do curso

• Evolução do Gerenciamento de Informações e Data Warehousing
• Evolução do Gerenciamento de Informações
• Data Warehousing e Business Intelligence (DW e BI)
• Aprendizado de máquina e inteligência artificial
• Big Data

Visão geral do Data Warehouse e dos conceitos do modelo multidimensional

• Definição e características do data warehouse
• Arquiteturas de Data Warehouse
• Abordagens de desenvolvimento de data warehouse
• Componentes do Processo de Data Warehousing
• Vistas analíticas e modelo multidimensional

Sobre modelos comerciais, lógicos, dimensionais e físicos

• Problemas de modelagem do data warehouse
• Fases de projeto do data warehouse
• Definindo o modelo de negócios
• Projetando o modelo lógico
• Definindo o modelo dimensional
• Definindo o modelo físico

Introdução à extração, transformação, carregamento de dados

• Processo de extração, transformação e carregamento (ETL)
• Processo de extração, carregamento e transformação (E-LT)
• ETL: tarefas, importância e custo
• Examinando fontes de dados
• Métodos e Técnicas de Extração
• Transformando dados
• Técnicas de Transformação
• Carregando dados no armazém

Introdução às plataformas e ferramentas de data warehousing

• Plataformas de Data Warehousing
• Data Warehousing On-Premise
• Data Warehousing na Nuvem