University of California, Irvine
数据仓库和商业智能
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数据仓库和商业智能

Tim Carrington

位教师:Tim Carrington

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包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(128 条评论)

初级 等级

推荐体验

6 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 解释不同的数据仓库架构和多维数据建模

  • 开发预测性数据挖掘模型,包括分类和估算模型

  • 开发解释性数据挖掘模型,包括聚类和关联模型

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

4 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累特定领域的专业知识

本课程是 数据库设计和业务智能 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 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

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.5 (26个评价)
Tim Carrington
University of California, Irvine
6 门课程38,143 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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已于 Mar 9, 2022审阅

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已于 Sep 30, 2022审阅

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已于 Feb 19, 2022审阅

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