Los cursos locales de formación de Data Vault en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de prácticas interactivas prácticas los fundamentos de Data Vault. El entrenamiento de Data Vault está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo a distancia". La capacitación en vivo en el lugar se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Ecuador o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Ecuador . El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto e interactivo. NobleProg - Su proveedor local de entrenamiento
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Testimonios
Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo y DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Aplicación práctica, ayuda a explicar muchas dudas diferentes.
SGB-Bank S.A.
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presentando en forma gráfica y discutiendo el siguiente paso, que se llevará a cabo en SQL
Volkswagen Financial Services Polska Sp. z o.o.,
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Algunos de nuestros clientes
Programas de los cursos Data Vault
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
28 horas
El modelado de bóvedas de datos es una técnica de modelado de bases de datos que proporciona almacenamiento histórico a largo plazo de datos que provienen de múltiples fuentes. Una bóveda de datos almacena una única versión de los hechos, o "todos los datos, todo el tiempo". Su diseño flexible, escalable, consistente y adaptable abarca los mejores aspectos de la tercera forma normal (3NF) y el esquema de estrella.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a construir una Bóveda de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI.
- Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos
- Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar)
- Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles
- Modeladores de datos
- Especialista en almacenamiento de datos
- Especialistas en inteligencia empresarial
- Ingenieros de datos
- Administradores de bases
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Consultoría
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