Tổng kết

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các khái niệm về Kho dữ liệu (Data Warehouse)

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Chuẩn bị cho hành trình học về kho dữ liệu bằng cách nắm vững một số khái niệm nền tảng. Ở phần mở đầu này, bạn sẽ học kho dữ liệu là gì và cách nó giống và khác so với các công nghệ có tên gọi tương tự như data mart và data lake. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách các vai trò khác nhau hỗ trợ các giai đoạn của một dự án kho dữ liệu.

Exercise 1: Data warehouse là gì?Exercise 2: Hiểu cái gì và vì sao Exercise 3: Các trường hợp sử dụng khả dĩ của data warehouse cho Zynga Exercise 4: Sự khác nhau giữa data warehouse và data lake là gì?Exercise 5: Data warehouse so với data lake Exercise 6: Data warehouse và data mart Exercise 7: Quyết định giữa data lake, data warehouse và data mart Exercise 8: Kho dữ liệu hỗ trợ phân tích trong tổ chức Exercise 9: Vòng đời kho dữ liệu Exercise 10: Hỗ trợ đúng chỗ cần Exercise 11: Ai làm gì?

Bây giờ, bạn sẽ hiểu rõ hơn về kiến trúc kho dữ liệu bằng cách tìm hiểu các lớp điển hình của một kho dữ liệu và cách lớp trình bày hỗ trợ nhà phân tích. Ngoài ra, bạn sẽ học về Bill Inmon với phương pháp từ trên xuống và cách so sánh với Ralph Kimball và phương pháp từ dưới lên. Cuối cùng, bạn sẽ hiểu sự khác biệt giữa hệ thống OLAP và OLTP.

Exercise 1: Các lớp khác nhau của một kho dữ liệu là gì?Exercise 2: Sắp xếp các lớp của kho dữ liệu Exercise 3: Tìm hiểu ETL Exercise 4: Chọn đúng lớp Exercise 5: Lớp trình bày Exercise 6: Hóa thân thành tư vấn viên Exercise 7: Hỗ trợ nhà phân tích và người dùng data scientist Exercise 8: Kiến trúc kho dữ liệu Exercise 9: Top-down vs bottom-up Exercise 10: Đặc điểm của cách tiếp cận từ trên xuống và từ dưới lên Exercise 11: Lựa chọn cách tiếp cận top-down Exercise 12: Hệ thống OLAP và OLTP Exercise 13: Khối dữ liệu OLAP Exercise 14: Kịch bản OLAP vs. OLTP Exercise 15: Tìm hiểu về OLTP

Tại đây, bạn sẽ học cách tổ chức dữ liệu trong kho dữ liệu của mình với một mô hình dữ liệu tốt. Trước tiên, bạn sẽ đi qua những kiến thức cơ bản về mô hình dữ liệu: bảng fact và bảng dimension là gì, và cách sử dụng chúng trong sơ đồ hình sao (star) và bông tuyết (snowflake). Sau đó, bạn sẽ xem lại cách tạo mô hình dữ liệu theo quy trình bốn bước của Kimball và cách xử lý dimension thay đổi chậm (slowly changing dimensions).

Exercise 1: Mô hình hóa dữ liệu kho dữ liệu Exercise 2: Hiểu về bảng fact và bảng dimension Exercise 3: Một đêm sao sáng và tuyết rơi Exercise 4: Fact hay dimension?Exercise 5: Quy trình bốn bước của Kimball Exercise 6: Sắp xếp các bước của Kimball Exercise 7: Quyết định mức grain Exercise 8: Chọn các fact hợp lý Exercise 9: Chiều thay đổi chậm (Slowly Changing Dimensions)Exercise 10: Câu đố nhanh về thay đổi chậm Exercise 11: Khác biệt giữa loại I, II và III Exercise 12: Kho dữ liệu dạng hàng so với dạng cột Exercise 13: Phân loại tình huống cho row store và column store Exercise 14: Vì sao column store nhanh hơn?Exercise 15: Truy vấn nào nhanh hơn?

Bạn sẽ kết thúc khóa học bằng cách tìm hiểu ưu và nhược điểm của quy trình ETL và ELT, cũng như so sánh triển khai on-premise với triển khai trên cloud. Cuối cùng, bạn sẽ đi qua một ví dụ minh họa, đưa ra các quyết định quan trọng về thiết kế và triển khai kho dữ liệu.

Exercise 1: ETL và ELT Exercise 2: So sánh ETL và ELT Exercise 3: Sự khác nhau giữa ETL và ELT Exercise 4: Chọn ELT Exercise 5: Làm sạch dữ liệu Exercise 6: Các thao tác làm sạch dữ liệu Exercise 7: Tìm sự thật trong các phép biến đổi dữ liệu Exercise 8: Tìm hiểu về quản trị dữ liệu Exercise 9: Kho dữ liệu on-premise và trên đám mây Exercise 10: Nhận biết khác biệt giữa on-premise và đám mây Exercise 11: Ghép cách triển khai với lý do biện minh Exercise 12: Ví dụ thiết kế kho dữ liệu Exercise 13: Kết nối mọi thứ lại với nhau Exercise 14: Chọn mô hình bottom-up Exercise 15: Bạn đã nắm hết chưa?Exercise 16: Tổng kết

Bài tập hiện tại