Chia Sẻ Khóa Học Data Modeling Cho Analytics Engineering [Khóa 5205 A]
Tìm hiểu cách các analytics engineer chuyển đổi các OLTP database thành các OLAP model được tối ưu hóa cho reporting và analysis.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Hiểu rõ data model là gì và xác định sự khác biệt giữa modeling cho OLTP & OLAP database (dimensional modeling).
- ✓ Tìm hiểu về các schema design phổ biến như star và snowflake, cùng với cấu trúc fact & dimension table cũng như mức độ chi tiết của chúng.
- ✓ Áp dụng các chiến lược cho handling data change trong một database, tập trung vào các slowly changing dimension (SCD).
- ✓ Hãy cùng tìm hiểu một quy trình data modeling hiện đại từng bước một, từ scoping đến transformation.
Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc về data modeling, từ các khái niệm cốt lõi đến một quy trình từng bước mà bạn có thể áp dụng trong công việc.
Nếu analytics engineering là về việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các tập dữ liệu sạch và đáng tin cậy, thì data modeling chính là bản thiết kế. Đó là cách bạn quyết định xây dựng cái gì, cấu trúc nó như thế nào và làm thế nào để đảm bảo nó vẫn hoạt động tốt khi dữ liệu thay đổi theo thời gian.
Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách giới thiệu các building block chính - data model, entity và relationship - và vạch ra ranh giới rõ ràng giữa data modeling nói chung và dimensional modeling nói riêng.
Từ đó, chúng ta sẽ phân tích core unit của bất kỳ data model nào: table. Bạn sẽ tìm hiểu các đặc điểm chính của các table trong một database, sau đó khám phá hai loại table bạn sẽ tìm thấy trong dimensional modeling - fact table và dimension table - và điều gì làm cho mỗi loại trở nên độc đáo.
Tiếp theo, chúng ta sẽ nhìn tổng quan hơn và xem cách các table đó được kết hợp với nhau. Chúng ta sẽ giới thiệu các schema design phổ biến, như star schema, và thảo luận về cách sắp xếp các fact & dimension sao cho gọn gàng và dễ truy vấn.
Nhưng một data model không phải là tĩnh - dữ liệu thay đổi, và model của bạn cần phải xử lý điều đó. Chúng ta sẽ đề cập đến các chiến lược để quản lý những thay đổi đó, bao gồm cả việc thay đổi dần các dimension, để các model của bạn vẫn chính xác mà không làm hỏng các báo cáo tiếp theo.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, chúng ta sẽ áp dụng tất cả vào thực tiễn. Bạn sẽ thấy dữ liệu luân chuyển như thế nào trong một analytics workflow hiện đại, và sau đó sẽ cùng tìm hiểu toàn bộ quy trình data modeling - từ việc xác định yêu cầu đến thiết kế và chuyển đổi các table - giống như một analytics engineer thực thụ trong công việc.
Cho dù bạn đang xây dựng dimensional model đầu tiên hay muốn hệ thống hóa phương pháp tiếp cận của mình, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn lý thuyết và quy trình để thực hiện điều đó một cách tự tin.
Mục lục:
- ✓ 01. Bắt đầu.
- ✓ 02. Tổng quan về Data Modeling.
- ✓ 03. Table Fundamentals.
- ✓ 04. Fact & Dimension Table.
- ✓ 05. Schema Design.
- ✓ 06. Handling Data Change.
- ✓ 07. Modern Data Workflow.
- ✓ 08. Data Modeling Process.
- ✓ 09. Những điểm chính cần ghi nhớ.
- ✓ 10. Các bước tiếp theo.
Khóa học này dành cho:
- ✓ Các analytics engineer đang tìm cách chuyển đổi hoặc gia nhập lĩnh vực này.
- ✓ Các chuyên gia dữ liệu muốn hiểu rõ hơn về lý thuyết và các bước data modeling.
- ✓ Bất kỳ ai muốn tìm hiểu cách các team data hiện đại tổ chức dữ liệu để phân tích.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU