Einfuhrung in Business Intelligence und Big Data
What you’ll learn
Speicherstrukturen
Multidimensionale Cubes & OLAP
Data Mining
Hadoop
MapReduce
HBase
Hive
Requirements
Sicherer Umgang mit dem PC
Installation von Software (Beherrschung und Berechtigung)
SQL-Statements mit Gruppenklauseln lesen können!
Erfahrung mit dem SQL Server als Benutzer und für einfache Administrationsaufgaben
Etwas Erfahrung mit Softwareenwicklung ist kein Nachteil
Wichtig ist nur der Wunsch, sich das Thema zu erschließen!
Description
Der Kurs bietet eine erste Heranführung an Big Data-Themen. Dabei werden zwei Hauptthemenbereiche angerissen:Business IntelligenceDie Erzeugung und Auswertung von Analysedaten aus operativen Datenbeständen: Erstellen eines multidimensionalen Würfels (›Cube‹). Dieser Würfel wird dann einerseits mit OLAP ad hoc ausgewertet (›Browsen‹) und zum zweien aus den Daten des DWH im Sinne eines gezielten, proaktiven Marketings eine Vorhersage getroffen, welche Empfänger aus der vorhandenen Kundenliste mit größter Wahrscheinlichkeit ein Fahrrad kaufen würden (›Data Mining‹).Dazu dient die AdventureWorksDW-Datenbank, die als Beispiel für ein Data Warehouse fungiert und auf der die Beispiele abgearbeitet werden können.Eine virtuelle Maschine wird zur Verfügung gestellt, die alle nötigen Komponenten vorinstalliert hat.HadoopDer zweite Teil betrifft das Big Data Ökosystem ›Apache Hadoop‹ mit den Hadoop und seinem Dateisystem HDFS sowie dem Dienst Yarn selbst, einerseits. Darauf wird ein MapReduce Prozess aufgesetzt. Zum anderen werden ausgewählte Produkte aus dem Ökosystem einführend vorgestellt: Hbase und Hive.Ziel ist es, erste Einblicke und Eindrücke zu verschaffen, eine ›Vorstellung‹ zu entwickeln, worum es sich bei Big Data hanelt. Ziel ist es nicht, Expertenstatus in einem der genannten Gebiete zu erlangen!Verwendete Software:MS SQL Server Analysis ServicesVisual Studio Data ToolsMultidimensionales ProjektAdventureWorksDWHadoopHBaseHiveev. Pig, Sqoop & SparkÜber den Autor:Matthias Wolf ist seit über 30 Jahren selbständig im IT-Bereich und erstellt und betreut vornehmlich Client/Server-Datenbanksysteme und allgemeine Softwareentwicklungen, begleitet und berät Kunden bei Eigenprojekten und übernimmt Netzwerkbetreuung. Er unterrichtet diese Themen an 2 österreichischen Fachhochschulen.
Overview
Section 1: Einleitung
Lecture 1 1.1 – Der Kurs
Section 2: Business Intelligence / OLAP
Lecture 2 2.1 – Vorbemerkungen
Lecture 3 2.2 – OLAP
Lecture 4 2.3 – OLAP-Operationen
Lecture 5 2.4 – Eine ›händische‹ Analye
Lecture 6 2.5 – Noch eine händische Analyse
Lecture 7 2.6 – Multidimensionales Projekt
Lecture 8 2.7 – Browsing
Lecture 9 2.8 – Modellerweiterungen
Lecture 10 2.Ü1 – Entwurf
Section 3: 3 – Data Mining
Lecture 11 3.1 – Vorbemerkungen
Lecture 12 3.2 – Ein Data Mining Projet erstellen
Lecture 13 3.3 – Modelle
Lecture 14 3.4 – Modelle testen
Lecture 15 3.5 – Modell anweden; Schlussbermerkungen
Section 4: 4 – Big Data
Lecture 16 4.1 – Hadoop Core Services
Lecture 17 4.2 – Dienste
Lecture 18 4.3 – Exkurs Linux
Lecture 19 4.4 – HDFS
Lecture 20 4.5 – HDFS-Commands
Lecture 21 4.5b – Weitere HDFS-Befehle
Lecture 22 4.7 – MapReduce
Lecture 23 4.7b – MapReduce: Codebesprechung
Lecture 24 4.7c – MapReduce: Der laufende Job
Lecture 25 4.8 – HBase
Lecture 26 4.8b – HBase Shell
Section 5: 5 – Extras
Lecture 27 5.1 – Installation der Arbeitsumgebung
Lecture 28 Bonuslektion
Alle, die an einer ersten Einführung in Business Intelligence und Big Data-Techniken interessiert sind.,(Insbesondere TN des Kurses VDB des PIT-Studiengangs der FH des BFI Wien)
Course Information:
Udemy | Deutsch | 10h 33m | 8.20 GB
Created by: Matthias Wolf
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