 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 培训目标：
通过完整项目案例，客户将学会数据仓库设计和实施的标准方法
客户将学会如何分析问题，如何快速开发本行业的数据仓库项目
客户将学会解决数据仓库实施过程中所遇到的重点和难点问题
通过动手实验，客户将学会微软商业智能相关工具的操作使用
客户将学习最新数据仓库和商业智能领域的前沿技术
培训内容：
数据仓库基础知识
数据仓库概览
数据仓库组织原理
数据仓库三级数据模型
数据仓库的建模
数据仓库的元数据定义
数据仓库的数据转储
数据集成与变换
数据规约
数据仓库设计流程
数据仓库的访问
数据仓库的扩展
数据仓库多维建模方法
星型模型
雪花型模型
如何从商业应用中标识事实表和它们的属性
如何从商业应用中标识维表和它们的属性
两种建模方法与第三范式比较
星型模式 (Star-Schema)的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合
构建多维
数据库
创建多维数据库
定义数据源
定义数据源视图
创建维度
创建多维数据集
设置量度组成员
高级应用
统一维度模型（UDM）
定义业务实体
定义业务逻辑
定义计算成员
UDM高级应用
MDX语言
MDX概念
MDX语法结构
MDX的查询功能
使用MDX定制商务逻辑
MDX复杂案例分析
MDX与权限管理
MDX高级应用
OLAP的聚合方式
ROLAP聚合方式
MOLAP聚合方式
HOLAP聚合方式
OLAP高级应用
专数据仓库的海量数据优化部分
海量数据的特点
什么是海量数据
海量数据的特点
海量数据与行业应用
16种海量数据优化方法详解
海量数据分区处理
使用中间表和临时表
分批次处理
建立广泛的索引
建立缓存机制
使用文本和二进制格式进行处理
定制强大的清洗规则和出错处理机制
建立视图或者物化视图
其他优化方法
数据仓库中海量数据的处理方式
数据仓库中的海量数据特点
数据仓库中的海量数据的处理方式
分布式数据仓库的特点及应用
海量数据高级应用
大型项目中海量数据的优化案例分析
使用海量数据优化工具
数据仓库的性能调优技巧
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