课程培训
 数据治理及数据仓库模型设计培训课程

授课对象:

针对希望学习了解数据治理及企业级数据仓库模型设计的技术爱好者、从业者和学习者。

本课程没有特殊的IT行业技术门槛。如果学习者从事过大型数据仓库、大数据项目的开发、管理、设计,将能够从本课程学习和感受到更多高价值的商业项目经验和心得。

培训内容:

1课数据治理初步介绍,概念、意义、价值、包含内容、官理流程、官理组织架构。

2课数据标准化的概念介绍及重要性,项目的实施流程,包含的内容,以及.量身定制企业级标准单词词典的方法。

3课数据标准化中的标准域和用语词典的制作方法、实施流程、管理组织架构和责权分工、管理流程。

4课数据模型管理的初步介绍,包括数据模型的概念、管理意义、实践中的管理办法以及各层模型中的映射。

5课元数据管理、源代码的应用程序影响度分析、数据质量及数据治理系统的管理模块介绍

6课数据仓库构建整体架构的介绍,包括构建整体步骤,及各步骤的实施方法。

7课详细介绍数据仓库建模的方法及构成,主要介绍构成数据仓库的当事人、协议、产品、服务、资产、事件等数据模型的设计方法。

8课介绍当事人模型的概念,设计方法以及包含的内容。

9课介绍数据模型中协议的概念、内容,设计方法,通过实际柔例进行实战讲解。

10课介绍产品模型的概念及构成,产品模型的设计方法,通过实际案例讲解产品模型的设计方法。




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服务特点:
海量专家资源,精准匹配相关行业,相关项目专家,针对实际需求,顾问式咨询,互动式授课,案例教学,小班授课,实际项目演示,快捷高效,省时省力省钱。

专家力量:
中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
oracle,微软,vmware,MSC,Ansys,candence,Altium,达索等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深专家或讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
多年实际项目经历,大型项目实战案例,热情,乐于技术分享
针对客户实际需求,案例教学,互动式沟通,学有所获
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