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CURSO DE TECNOLOGIA DATA WAREHOUSE

Este curso tem por objetivos:
- Destacar a Importância e Necessidade das grandes empresas e como essas necessidade podem ser saciadas através da tecnologia de Data Warehouse.
- Introdução dos Aspectos principais e características que envolvem o ambiente de Data Warehouse
- Estudos de todos os Processos, ferramentas e Arquitetura utilizada para construção de projetos baseados em DW
- Técnicas utilizada para Modelagem de dados voltada para um projeto em DW
- Capacitar os interessados na utilização de técnicas que facilitam o trabalho de levantamento das necessidades dos clientes, modelagem multidimensional identificação de fatos, dimensões e medidas
- Planejamento e Construção passo a passo de projetos de DW através de Estudos de Casos concretos
- Identificação e conceituação de Metadados
- Conceitos que envolvem um Data Mining e sua importância junto a qualidade dos dados

Carga Horária : 30(trinta) horas

Público Alvo:

• Analista, Projetistas de Sistemas e Programadores em geral interessados em se atualizar com novas visões e técnicas que envolvem os projetos de Data Warehouse.
• Administradores de Dados e DBA e projetistas de banco com interesse na modelagem multidimensional e na arquitetura e construção de bases de dados voltadas para ambientes DW
• Egressos ou estudantes de cursos superiores de computação com interesse em aprimorar conhecimentos a respeito dessa nova tecnologia


Pré-requisitos : Conhecimentos em "Modelagem e Administração de Dados"

1. Introdução
• 1.1 Necessidades , Motivação e Características para implementação de um DW
• 1.2 Eficiência e Eficácia
• 1.3 Arquitetura do Ambiente

2. Processos e Ferramentas
• 2.1 Características da Tecnologia de Data Warehousing (Dados x Informação)
• 2.2 Componentes e Arquitetura do Ambiente DW
• 2.3 Principais processos e ferramentas
• 2.4 Principais requisitos e Infra Estrutura para uma implementação DW
• 2.5 Data Mart X Data Warehouse
• 2.6 Principais Arquiteturas e Tipos de Implementação

3. Modelagem de dados voltada para DW
• Conceitos Básicos de modelagem ER Entidade Relacionamento
• Modelagem Multidimensional
• Modelagem Multidimensional x Modelagem ER
• Fatos
• Dimensões
• Medidas
• Conceitos envolvendo OLAP e suas operações básicas
• Modelo Star e Snowflake
• Tabelas de Cobertura e de Fatos sem Fatos

4. Projetos práticos de Data Warehouse
• Estudo de Casos
• Utilização de Ferramentas de Data Warehouse
• Criação passo a passo de um Data Warehouse
• Conceitos que envolvem Metadados

5. Conceitos Data Mining
• Principais características de um Data Mining
• Data Mining x DataWarehouse
• Processos de criação de um Data Mining
• Análise e Manipulação qualitativa dos Dados