Обучающие видео » Компьютерные видеоуроки и обучающие интерактивные DVD » Программирование (видеоуроки)
Transitioning from Data Warehousing to Big DataГод выпуска: 2015
Производитель: Lynda
Сайт производителя: www.lynda.com/Hadoop-tutorials/Transitioning-from-Data-Warehousing-Big-Data/385663-2.html
Автор: Alan Simon
Продолжительность: 1h 50m
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Английский
Описание: Большой и аналитики привели к совершенно новой эры, идеи для компаний всех отраслей промышленности. К счастью, эти квалифицированных в традиционных бизнес-аналитики (BI) и хранение данных (DW) представляют собой фантастическое пул ресурсов для оказания помощи предприятиям принять это новое поколение технологий. Этот курс будет быстро обучать BI/DW-специалистов в ключевых аспектах большой и аналитики, в том числе ее эволюции на протяжении последних двух десятилетий. Алан Саймон показывает, как использовать преимущества новых архитектур и технологий, например, Hadoop, и строить на том, что вы уже знаете, а на рекламу в более крупные данные решения для вашего бизнеса.
[hr]
Big data and analytics have brought an entirely new era of data-driven insights to companies in all industries. Fortunately, those skilled in traditional business intelligence (BI) and data warehousing (DW) represent a fantastic pool of resources to help businesses adopt this new generation of technologies. This course will quickly educate BI/DW professionals in the key aspects of big data and analytics, including its evolution over the last two decades. Alan Simon shows how to take advantage of new architectures and technologies, such as Hadoop, and build on what you already know to plan a roadmap to a better big data solution for your business.
[spoiler="Содержание"]
Introduction
Welcome
What you should know
1. Business Intelligence, Data Warehousing, and Big Data
Reviewing BI/DW history
Looking at big data
Exploring the Hadoop ecosystem
Understanding today's analytics
2. Challenges with Traditional DW/BI
Taking a critical look at BI
Examining traditional data warehousing
Examining data warehouse methodologies
Confronting data-mart fragmentation problems
Looking at real-time data warehousing
3. Data Warehousing Architectures
Addressing the analytics gap
Looking at two Hadoop DW approaches
Comparing big data ELT with traditional ETL
Applying SQL to Hadoop
Exploring the evolution of DW with Hadoop
4. Data Warehousing and Big Data for You
Assessing the state of your data and analytics
Understanding architectural alternatives
Countering the anti-big-data argument
5. Data-Driven Warehousing and Analytics
Exploring vendor alternatives
Building your roadmap
Assembling your development team
Managing a big-data-driven DW project
Monitoring and measuring success
Conclusion
Next steps
[/spoiler]
Файлы примеров: отсутствуют
Формат видео: MP4
Видео: AVC, 960x540, 16:9, 30.000 fps, ~ 240 Kbps
Аудио: AAC, 48.0 KHz, ~ 128.0 Kbps, 2 channels
[spoiler="Скриншоты"]

[/spoiler]
High Quality is here:
HQ