本课程以 "数据的性质和关系数据库设计 "为基础,通过数据仓库和数据挖掘扩展数据捕获和处理过程。事务性数据通过 ETL(提取、转换、加载)处理后,会存储在数据仓库中,供管理决策使用。数据挖掘是将存储在数据仓库中的数据转化为可操作的洞察力,以便更好、更快地做出决策的关键手段之一。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
欢迎来到模块 1 "数据仓库概述"。在本模块中,我们将概述数据仓库和数据仓库架构。我们还将定义抽取、转换、加载(ETL)流程,以及云中的数据仓库,并通过一个简短的测验进行练习。最后,我们将在活动中区分数据仓库架构的 Kimball 和 Inmon 设计方法。
涵盖的内容
7篇阅读材料1个作业1个讨论话题
欢迎来到模块 2 "数据仓库的多维建模"。在本模块中,我们将学习数据仓库的数据建模。我们还将学习构建多维数据模型所需的步骤,并区分星形模式和雪花模式。这些都将通过一个简短的测验来练习。最后,我们将在活动中创建一个规范化的雪花模式。
涵盖的内容
6篇阅读材料1个作业1个讨论话题
欢迎来到模块 3 "用于预测和解释的数据挖掘"。在本模块中,我们将概述数据挖掘过程和数据挖掘方法。我们还将确定数据挖掘过程的步骤,并区分不同的数据挖掘方法。我们将通过一个小测验来练习识别这些步骤。在活动中,我们还将选择最适合特定数据集的数据挖掘方法。
涵盖的内容
5篇阅读材料1个作业1个讨论话题
欢迎来到模块 4 "聚类和关联的数据挖掘"。在本模块中,我们将学习用于解释性建模的无监督数据挖掘。我们还将学习聚类和细分、K均值聚类、关联和市场篮子分析的定义,并通过小测验进行练习。最后,我们将通过活动练习识别数据集中的聚类。
涵盖的内容
4篇阅读材料1个作业1个讨论话题
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学生评论
128 条评论
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已于 Mar 9, 2022审阅
Managing and organization of data is very important in every organization, so data warehousing help to organise data for easy access and understanding
已于 Sep 30, 2022审阅
It is Basic course of Date warehousing and learning, which is very much usefull for Begginers.
已于 Feb 19, 2022审阅
This course is an excellent and simple introduction for DWH which is easy to grasp and follow.
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