Objectifs
- Comprendre les principes et pratiques d'un entrepôt de données (Data Warehousing).
- Maîtriser la modélisation dimensionnelle (faits, dimensions, granularité, hiérarchies) et la conception de schémas en étoile et en flocon.
- Savoir extraire, transformer et charger (ETL) des données depuis des sources hétérogènes.
- Utiliser des outils ETL (Talend, SSIS, Informatica – selon disponibilité) pour mettre en œuvre des flux robustes.
- Connaître les architectures d'entrepôts (étoile, flocon, bus) et les stratégies de gestion/administration.
- Mettre en œuvre des stratégies de performance (indexation, partitionnement) et d'optimisation de requêtes.
Description
Thème 1 : Modélisation dimensionnelle
Thème 2 : Extraction, Transformation et Chargement (ETL)
Thème 3 : Architecture et gestion des entrepôts de données
Conditions d'accès
Maitrise des bases de donnees relationnelles et des requetes SQL (jointures, agregations, sous-requetes).
Comprehension de la modelisation des donnees et des principes de normalisation.
Notions en programmation (idealement Python) pour la manipulation et la transformation des donnees.
Connaissance des systemes d information et distinction entre environnements OLTP et decisionnels.
Liste des sessions
CAPLOGY DATA
- 0626030474
- l.abiassaf@caplogy.com
Centre de formation
Lieu de formation