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DM(数据建模)/ DW(数据仓库)建模和ETL方法培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 主题 内容
    第一部分:数据仓库的概念深入
  • 1.在大数据环境下数据仓库的困境和挑战
    2.数据仓库的体系结构多样性解读
    3.数据仓库与数据挖掘的关系
  • 第二部分 基于SQL Server环境下的数据仓库开发应用过程
  • 1.SQL Server下的数据仓库开发应用的特点
    2.数据仓库的规划过程
    3.数据仓库的概念模型设计
    4.数据仓库的逻辑模型
    5. 物理模型的设计
    6.基于Sql Server环境下的数据仓库的实施过程及特点
  • 第三部分 数据仓库的应用与管理
  • 1.数据仓库应用案例
    电信、移动、联通、银行、销售等行业的应用举例
    2.数据仓库的运行技术管理
    3.SQL SERVER下的数据仓库的元数据管理
    4. 数据仓库工程中注意事项
  • 第四部分 SQL SERVER下的ETL应用技术进阶
  • 1、 ETL发展背景与大数据下的SQL SERVER 的ETL技术变迁
    2、 ETL过程阶段重点及注意事项和经验总结
    3、 ETL特性及案例分析,如何高效实现稳定性、安全性、可扩展性、健壮性、可维护性、高可用性?
    4、 大数据环境下的数据仓库ETL体系结构如何应对变化的需求
    5、 如何更好选择ETL工具,它的评价准则怎样?
    6、 SQL SERVER 环境下的ETL的管理
    1)ETL的数据质量管理
    2)ETL的数据集成
    3)ETL的元数据
    7、 ETL展望
  • 第五部分:数据挖掘及数据分析技术
  • 1.数据挖掘主要分析方法:
    1.聚类分析(Clustering)
    2.分类分析(Classification)
    3.关联分析(Association)
    4.预测分析(Prediction)
    5.回归分析
    6.相关分析
    7.数据比较分析
    8.数据挖掘的可视化
    2.数据挖掘的实施
    3.分析图形: 正态性检验 描述性统计 箱型图、区间图、时序图 介绍
    4.数据挖掘的关键技术:数据预处理
    5.数据挖掘效果的评估
    实践:SPSS结合相应的分析算法及展示图形
  • 第六部分:构建**数据挖掘分析体系
  • 1、分析团队建设
    2、分析工作管理
    3、数据分析核心能力建设
    4、分析工作与业务协同
  • 第七部分.数据挖掘应用
  • 1.数据挖掘及管理经验
    2.数据挖掘在金融、电商、运营商行业领域的应用举例
    2.1 客户行为与潜在客户分析
    2.2 用户信用度分析
    2.3 趋势预测
    2.4新产品交叉营销分析 等
    3. 结合业务场景需求,进行数据挖掘实践:
    1.客户细分聚类分析实践
    2.金融贷款防欺诈挖掘分析
    3.金融/电商客户流失预测挖掘分析
    (以上涉及当下主流的聚类、相关、决策树、神经网络及回归分析等数据挖掘算法)
 

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