Chia Sẻ Khóa Học Analytics Engineering Bootcamp [Khóa 5546 A]
Trở thành một chuyên gia Analytics Engineer chỉ với MỘT khóa học. Học Data Modelling, dbt, Google Bigquery và nhiều hơn nữa!
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Học hỏi tất cả các kỹ năng cần thiết để trở thành một Analytics Engineer.
- ✓ Hiểu biết sâu sắc về các kỹ thuật data modelling.
- ✓ Có khả năng tham gia vào quá trình ra quyết định về kiến trúc và có thể tự mình đưa ra quyết định đó.
- ✓ Các kỹ thuật data modelling sử dụng DBT.
- ✓ Học các kỹ năng thực hành cần thiết để xây dựng một Data Warehouse từ đầu.
- ✓ Nâng tầm resume của bạn với những kỹ năng Analytics Engineer được săn đón nhất.
- ✓ Thiết kế và triển khai một data warehouse.
- ✓ Tạo Data Warehouse Architecture.
- ✓ Thiết kế Conceptual, Logical & Physical Model.
- ✓ Tìm hiểu các phương pháp modelling khác nhau (Inmon, Kimball, Data Vault, OBT).
- ✓ Áp dụng các nguyên tắc dimensional data modeling trong một bài thực hành thực tế.
- ✓ Tìm hiểu tất cả các khái niệm và thuật ngữ như OLTP, OLAP, Facts, Dimensions, Star Schema, Snowflake Schema.
Chào mừng bạn đến với khóa học Analytics Engineering Bootcamp. Khóa học duy nhất bạn cần để trở thành một Analytics Engineer xuất sắc.
Khóa học Analytics Engineering Bootcamp này sẽ hướng dẫn bạn từng bước thông qua các bài giảng hấp dẫn và thú vị, dạy bạn mọi thứ cần thiết để thành công với tư cách là một Analytics Engineer. Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ có được cái nhìn sâu sắc về tất cả các công cụ, công nghệ và khái niệm modelling khác nhau.
Bạn sẽ học cách thiết kế và triển khai một giải pháp Data Warehouse bằng cách sử dụng DBT (Data Build Tool) và BigQuery.
Mỗi phần đều chứa các câu hỏi trắc nghiệm dựa trên tình huống thực tế, giúp củng cố các mục tiêu học tập chính cho từng khái niệm và lý thuyết.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ học được và hiểu rất rõ về:
- ✓ Sự khác biệt giữa database và một data warehouse.
- ✓ Khái niệm giữa hệ thống OLTP và OLAP.
- ✓ Phương pháp Normalisation & De-Normalisation.
- ✓ Các phương pháp Data Modelling như (Inmon, Kimball, Data Vault & OBT).
- ✓ Sự khác biệt giữa ETL và ELT.
- ✓ Các kỹ thuật Data modelling, đặc biệt là sử dụng dbt.
- ✓ Kinh nghiệm thực hành trong việc xây dựng dimensional data warehouse.
CẬP NHẬT MỚI NHẤT:
- ✓ Cập nhật thuật ngữ và bổ sung thêm nội dung.
- ✓ Các bài giảng phát dbt Power User accelerated development (Bao gồm sử dụng Data Pilot, Generative AI driven workflow assistant).
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Data Analyst, BI Analysts hoặc Data Warehouse developer đang muốn trở thành Analytics Engineer hoặc muốn nâng cao kỹ năng hiện có.
- ✓ Dành cho các chuyên gia dữ liệu muốn ôn lại tất cả các khái niệm và thuật ngữ liên quan đến hệ thống OLTP & OLAP.
- ✓ Sinh viên hoặc những người mới tốt nghiệp đang tìm kiếm việc làm Analytics Engineer.
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến lộ trình nghề nghiệp Analytics Engineer.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu.
- ✓ 02. Database là gì?
- ✓ 03. Data warehouse là gì?
- ✓ 04. Data Modelling & ERD Notation.
- ✓ 05. Normalisation & Denormalisation.
- ✓ 6. Các phương pháp Data Warehouse Design.
- ✓ 07. Dimensional Modelling.
- ✓ 8. Thiết lập môi trường.
- ✓ 9. (Thực hành với dbt) Xây dựng dimensional data warehouse.
- ✓ 10. Accelerate dbt Development với Power User cho dbt (DataPilot).
- ✓ 11. Thuật ngữ.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến việc trở thành một Analytics Engineer.
- ✓ Khóa học này dành cho bất cứ ai muốn hiểu thêm về data modelling và data transformation.