В современном мире, где данные играют ключевую роль, эффективная организация информации - основа для качественной аналитики и построения отчётов. Многомерное моделирование данных - это важный подход, позволяющий структурировать данные для быстрого доступа и принятия обоснованных решений.
Этот курс представляет собой подробное введение в основные концепции размерного моделирования. Вы узнаете, как работают фактные и размерные таблицы, что такое медленно изменяющиеся измерения (Slowly Changing Dimensions, SCD), а также какие бывают типы фактных таблиц.
В рамках курса вы получите практический опыт настройки и работы с хранилищем данных, используя реальные инструменты - DuckDB и DBeaver. К концу обучения вы будете уверенно понимать, как проектировать модель данных для высокопроизводительной аналитики и отчётности.
Что входит в курс:
Введение в хранилища данных
Вы изучите основы построения хранилищ и их значение для аналитической обработки. Узнаете, как хранилище данных объединяет информацию из разных источников для быстрого и масштабируемого анализа.
Основы размерного моделирования
Познакомитесь с ключевыми элементами: размерными и фактными таблицами. Вы научитесь проектировать структуру данных для аналитики, определять бизнес-метрики, находить подходящие измерения и связывать их между собой. Через практические примеры вы освоите принципы построения осмысленной и эффективной модели данных.
Настройка хранилища данных
Вы научитесь работать с DuckDB и DBeaver: создавать таблицы, управлять ими и готовить окружение для аналитики. Модуль включает пошаговые инструкции по настройке среды и развертыванию вашего первого хранилища.
Работа с хранилищем данных
Углубитесь в продвинутые темы: научитесь обрабатывать медленно изменяющиеся измерения (SCD), работать с разными типами фактных таблиц - транзакционными и накопительными. Вы разберётесь, как отслеживать бизнес-события и тренды, а также оптимизировать запросы и анализировать большие объёмы данных.
Эка - не просто консультант по работе с данными. Она настоящий энтузиаст в сфере данных с чёткой миссией: помогать малому и среднему бизнесу в странах Африки к югу от Сахары, особенно тем, кто создаёт важные продукты и услуги.Последние шесть лет она ведёт «передвижной» образ жизни и специализируется на запуске проектов с нуля, особенно в рамках так называемых greenfield-инициатив.Как независимый специалист с опытом работы в разных компаниях, она
Eka Ponkratova
Реляционное моделирование широко применяется при построении транзакционных баз данных. Возможно, вы скажете: «Но я не собираюсь становиться backend-инженером». Однако знание не только того, как перемещать данные, но и как грамотно их хранить, - ключевой навык. Это включает в себя создание масштабируемой структуры данных, обеспечивающей быструю обработку запросов и эффективное извлечение информации.
Andreas Kretz
Во время моих коучинг-сессий снова и снова всплывает одна важная тема - проектирование схем. Поэтому я решил создать отдельный курс в академии, чтобы подробнее объяснить, как разрабатывать схемы данных для различных хранилищ.В качестве учебного примера мы будем использовать e-commerce-датасет, знакомый вам из других курсов. Я также включил реальные схемы из коучинга, чтобы показать, как проектирование может выглядеть в разных сценариях.
