Выберите городМосква
Москва
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
Москва+7 495 231-23-51
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Тбилиси
Личный кабинет
Выберите городМосква
Москва
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
Москва+7 495 231-23-51
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Тбилиси
Big Data
ARMG

Архитектура Данных

Вендор
Тематика
Тип курса
Авторский
Формы обучения
Смешанная
СмешаннаяСмешанная
Длительность, формат и расписание ежедневных занятий для каждого курса индивидуальны и будут высланы каждому слушателю до начала обучения.
Длительность
24 ак. часов
Ближайшая дата
26 апр. / Москва
Стоимость
54 000.00 RUB
54 000.00 RUB
Описание

Сегодня любое предприятие управляется данными. Многие компании создают и активно используют корпоративные хранилища данных (КХД, DWH — Data WareHouse), куда стекается информация из множества источников: интернет, внутренние и внешние информационные системы, технологическое оборудование и т.д. Традиционные принципы проектирования таких озер данных не справляются с требованиями современного бизнеса: огромные объемы разноформатных файлов, высокая скорость доступа к информации, облачная инфраструктура, гибкие настройки многопользовательского доступа. Архитектурное проектирование системы, включая построение модели данных — это фундамент, без подготовки которого невозможно построение надежного озера данных, традиционного хранилища или аналитической системы. 

Профиль аудитории

Теоретический курс Архитектура данных предназначен для ИТ-архитекторов, системных аналитиков и разработчиков, которым интересна тема проектирования моделей данных систем аналитического класса (озера и хранилища данных). Курс может быть также полезен руководителям Big Data-проектов и команд в области аналитики, а также специалистам направления Data Governance, ИТ-менеджерам и руководителям проектов по цифровизации.

Необходимая подготовка

День 1

Архитектура данных как часть реализации стратегии Data Centric на уровне предприятия.

Роль и задачи архитектора данных. Data Governance.

  1. Data Driven подход. Успехи. Проблемы. Эволюция. Внедрение Data Lake: что может пойти не так?
  1. Application Centric vs Data Centric. Когда, внедряя Big Data мы приближаемся к Data Centric, а когда отдаляемся?
  1. Какие проблемы мы не можем решить на уровне Data Lake/DWH. Задачи Data Governance.
  1. Корпоративная модель данных (EDM) как часть Data Governance
  2. Архитектор данных. Роли и задачи. 
  3. Стандартизация работы с данными предприятия. 
  4. Внедрение практик культуры работы с данными. Задачи. Процессы. Сложности.

День 2

Основные подходы к проектированию моделей данных ключевых компонентов Big Data-решений.

  1. Обобщенная схема архитектур -решений. Требования к компонентам и моделям данных.
  2. Понятие модели данных. Виды моделей данных. Их назначение и особенности.
  3. Реляционная модель данных. Нормализация и денормализация.
  4. Классическая концептуальная модель «сущность-связь» и ее расширения.
  5. Нотации и инструменты моделирования данных. Концептуальная, логическая и физическая модели данных.
  1. Ключевое отличие к построению моделей данных аналитических систем — работа со временем. Поддержка истории изменений.
  2. BEAM (Business Event Activity Modeling) — подход к проектированию моделей для аналитических задач
  3. Design-паттерны проектирования моделей данных
  4. Моделирования ядра. Подход Data Vault. Его преимущества и ограничения. Развитие подхода.

День 3

Основные подходы к проектированию моделей данных ключевых компонентов Big Data-решений. Метаданные. Эффективная загрузка данных.

  1. Итеративное развитие модели данных ядра
  2. Моделирование аналитических витрин. Подход Р.Кимбалла и его развитие.
  3. Отраслевые примеры моделей данных.
  4. Виды метаданных для аналитических систем.
  5. Эффективное обновление данных. Управление загрузкой.
Цели курса

В результате обучения вы получите следующие знания и навыки:

  • поймете базовые задачи Data Governance;
  • разберетесь с основными положениями теории построения корпоративных хранилищ данных с учетом современных принципов и технологий Big Data;
  • узнаете особенности процессов построения, внедрения и эксплуатации озер данных;
  • получите базовые навыки обеспечения качества данных и эффективной эксплуатации корпоративных репозиториев.
Доступные формы обучения
Описание фомата

Смешанное обучение совмещает в себе очные и дистанционные форматы. Часть программы студенты могут пройти удаленно, а часть – в учебном центре. Некоторые темы в программе не требуют личного присутствия обучающегося, а более сложные для объяснения элементы (в основном уровня advanced) рассматриваются непосредственно в аудитории-лаборатории. Практические занятия проходят под руководством опытного инструктора на территории учебного центра, в то время как теорию обучающиеся проходят в удаленной форме под дистанционным контролем.

Длительность, формат и расписание ежедневных занятий для каждого курса индивидуальны и будут высланы каждому слушателю до начала обучения.

Смешанный формат позволяет оптимизировать процесс обучения и сократить время на ежедневную логистику «до» и «от» учебного центра в часы пик.

Расписание курса
Выберите удобную для вас дату
апр. 2021
26 - 28 апр.
Москва
СмешаннаяСмешанная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
54 000.00 RUB
Если в расписании нет удобных для Вас дат, напишите нам - мы разработаем удобные варианты специально для Вас!
FAQ

По окончании обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного Центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении). Для получения Свидетельства необходимо, чтобы длительность обучения превышала 16 академических часов, а также необходимо предоставить оригинал Диплома о профессиональном или высшем образовании государственного образца.

Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Cisco, Postgres, AstraLinux, Microsoft, ICAgile выдается электронный сертификат вендора.

Возьмите паспорт и Диплом об окончании профессионального или высшего образования. Диплом понадобится для получения Удостоверения о повышении квалификации (в случае отсутствия Диплома, по окончании курса будет выдан Сертификат Учебного Центра, подтверждающий факт пройденного обучения).

За несколько дней до начала обучения (обычно за неделю) все слушатели получают приглашение по указанной электронной почте (если обучение заказывалось централизованно, ваш персональный мейл могли не передать - обратитесь к специалисту вашей организации, кто заказывал курсы, приглашение есть у него). В приглашении указан адрес и прочая полезная для слушателя информация. Если вы не получили приглашение – обратитесь к нам любым удобным для вас способом, и мы сообщим адрес и продублируем приглашение на вашу почту.

В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.

По поводу остальных филиалов и корпусов – уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.

Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, прохладительные напитки и орешки, печеньки и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.

Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.

Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения.

Недостаточно информации? Напишите нам, и мы сделаем вам предложение, от которого невозможно отказаться.

Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!