Einfuhrung in Business Intelligence und Big Data

OLAP am Beispiel MS SQL Server und Hadoop
Einfuhrung in Business Intelligence und Big Data
File Size :
8.20 GB
Total length :
10h 33m

Category

Instructor

Matthias Wolf

Language

Last update

Zuletzt aktualisiert am 9/2022

Ratings

4.9/5

Einfuhrung in Business Intelligence und Big Data

What you’ll learn

Speicherstrukturen
Multidimensionale Cubes & OLAP
Data Mining
Hadoop
MapReduce
HBase
Hive

Einfuhrung in Business Intelligence und Big Data

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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