Introducción al almacenamiento de datos
Este curso introductorio y conceptual te ayudará a comprender los fundamentos del almacenamiento de datos.
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Descripción del curso
Este curso introductorio y conceptual te ayudará a comprender los fundamentos del almacenamiento de datos. Adquirirás una sólida comprensión de los fundamentos del almacenamiento de datos mediante ejemplos del sector y conjuntos de datos del mundo real.
Algunos han pronosticado que se espera que el mercado mundial de almacenamiento de datos supere los 50 000 millones de dólares en 2028. Este sector ha evolucionado continuamente a lo largo de los años y ha sido un componente fundamental de la revolución de los datos para muchas organizaciones. Nunca ha habido un momento mejor para aprender sobre el almacenamiento de datos.
Some have forecasted that the global data warehousing market is expected to reach over $50 billion in 2028. This industry has continued to evolve over the years and has been a critical component of the data revolution for many organizations. There has never been a better time to learn about data warehousing.
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Conceptos básicos del almacén de datos
GratuitoPrepárate para tu viaje de aprendizaje del almacén de datos afianzándote en algunos conceptos básicos. Para empezar este curso, aprenderás qué es un almacén de datos y cómo se compara y contrasta con tecnologías de nombre similar, los data marts y los data lakes. También aprenderás cómo los distintos personajes ayudan en las distintas fases de un proyecto de almacén de datos.
¿Qué es un almacén de datos?50 xpSaber el qué y el por qué50 xpPosibles casos de uso de un almacén de datos para Zynga50 xp¿Cuál es la diferencia entre los almacenes de datos y los lagos de datos?50 xpAlmacenes de datos frente a lagos de datos100 xpAlmacenes de datos frente a data marts50 xpDecidir entre un lago de datos, un almacén y un mart50 xpLos almacenes de datos permiten el análisis organizativo50 xpData warehouse life cycle100 xpSupport where needed50 xpCiclo de vida del almacén de datos100 xp - 2
Arquitecturas y propiedades de los almacenes
En el capítulo dos, comprenderás mejor la arquitectura de un almacén de datos aprendiendo las capas típicas de un almacén de datos y cómo la capa de presentación ayuda a los analistas. Además, aprenderás sobre Bill Inmon y su enfoque descendente y cómo se compara con Ralph Kimball y su enfoque ascendente. Por último, comprenderás la diferencia entre los sistemas OLAP y OLTP.
¿Cuáles son las distintas capas de un almacén de datos?50 xpOrdenamiento de las capas del almacén de datos100 xpQué es ETL50 xpElige la capa correcta100 xpLa capa de presentación50 xpEn la piel de un consultor50 xpPara analistas y científicos de datos50 xpArquitecturas de almacenes de datos50 xpDescendente o ascendente50 xpCaracterísticas de los enfoques descendentes y ascendentes100 xpSelección de un enfoque descendente50 xpSistemas OLAP y OLTP50 xpEl cubo de datos OLAP50 xpCasos OLAP frente a OLTP100 xpQué es OLTP50 xp - 3
Modelado de datos de almacén de datos
Aquí aprenderás a organizar los datos de tu almacén de datos con un excelente modelo de datos. En primer lugar, cubrirás los aspectos básicos del modelado de datos aprendiendo qué son una tabla de hechos y una tabla de dimensiones y cómo se utilizan en los esquemas de estrella y Snowflake. A continuación, revisarás cómo crear un modelo de datos utilizando el proceso de cuatro pasos de Kimball y cómo tratar con dimensiones que cambian lentamente.
Modelado de datos con almacén de datos50 xpQué son los hechos y las tablas dimensionales50 xpUna noche estrellada y nevada50 xp¿Hecho o dimensión?50 xpEl proceso de cuatro pasos de Kimball50 xpOrdenamiento de los pasos de Kimball100 xpDecisión sobre el nivel de detalle50 xpSelección de hechos razonables50 xpDimensiones que cambian lentamente50 xpExamen sorpresa sobre los cambios lentos50 xpDiferencia entre los tipos I, II y III50 xpAlmacén de datos de filas frente a columnas50 xpCategorización de los casos de almacén de filas y columnas100 xp¿Por qué el almacén de columnas es más rápido?50 xp¿Qué consultas son más rápidas?50 xp - 4
Aplicación y preparación de datos
Terminarás el curso aprendiendo los pros y los contras de los procesos ETL y ELT y de la implantación local frente a la implantación en la nube. Concluirás recorriendo un ejemplo, tomando decisiones clave sobre el diseño y la implementación del almacén.
ETL y ELT50 xpETL comparado con ELT100 xpDiferencias entre ETL y ELT50 xpSelección de ELT50 xpLimpieza de datos50 xpOperaciones de limpieza50 xpBúsqueda de la verdad en las transformaciones de datos50 xpQué es la gobernanza de los datos50 xpAlmacenes de datos locales y en la nube50 xpCuáles son las diferencias entre local y en la nube100 xpAdecuación de la implementación a la justificación50 xpEjemplo de diseño de un almacén de datos50 xpConectarlo todo50 xpSelección de un enfoque ascendente50 xp¿Lo sabes todo?100 xpResumen50 xp
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