课程费用

6800.00 /人

课程时长

2

成为教练

课程简介

大数据平台数据湖和数据治理

目标收益

通过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:

1. 了解数据治理的体系架构
2. 理解数据架构设计与数据治理的基本知识;
2. 掌握数据建模方法,范式建模和维度建模
3. 理解数据标准化、数据质量和元数据等如何建设,和建设中注意的问题
4. 数据治理落地的难点和经验分享
5. XXX银行数据治理真实案例深度分享

培训对象

1、数据开发工程师
2、业务人员
3、架构师
4、项目经理
5、对数据治理赶兴趣的同学

课程大纲

数据治理范围 大数据平台数据建设中存在的问题
数据治理面临的挑战
数据的多元化
数据的复杂性
数据的完整性
数据生命周期管理
统一元数据管理
数据集成方法
数据安全
数据湖架构
基于大数据平台的数据建模
RMDBS数据的增量实时同步采集
数据质量管理 数据质量管理的范围
数据质量评估的维度
数据质量的维护管理
数据质量的改进管理
数据质量管理模型
数据质量管理的监控
案例演示
元数据管理 元数据概念
Hadoop平台元数据处理面临的问题
元数据注册机制
元数据的统一管理
元数据一致性管理
数据字典的概念
元数据的添加和需改管理
基于Hadoop平台元数据处理方案
数据生命周期管理 数据质量
数据标准
数据生命周期管理的重要性
数据生命周期的概念
开源Falcon解决那些问题
Falcon架构和原理
Falcon实战
Falcon+HDFS、Hive实战
Falcon+Oozie实战
数据湖 数据湖定义
数据湖里面数据存储格式
数据湖实现的步骤
HDFS、Hive等实现数据湖
数据湖分区(LCRD)
LCRD详解
某大型银行基于Hadoop的数据湖实战解析
测试数据环境的搭建 测试数据的准备
测试数据的脱敏机制
数据脱敏的方法
数据关联的脱敏机制
测试环境搭建的要求
测试环境性能的评估原则
数据仓库的敏捷开发 敏捷开发的含义
敏捷数据仓库的定义
为什么需要敏捷数据仓库
敏捷数据仓库和传统数据仓库的区别
敏捷数据仓库实现的模型
在Hadoop上面实现敏捷数据仓库的思路
案例分析 Hadoop之上数据仓库案例解析
数据湖案例解析和演示
数据治理范围
大数据平台数据建设中存在的问题
数据治理面临的挑战
数据的多元化
数据的复杂性
数据的完整性
数据生命周期管理
统一元数据管理
数据集成方法
数据安全
数据湖架构
基于大数据平台的数据建模
RMDBS数据的增量实时同步采集
数据质量管理
数据质量管理的范围
数据质量评估的维度
数据质量的维护管理
数据质量的改进管理
数据质量管理模型
数据质量管理的监控
案例演示
元数据管理
元数据概念
Hadoop平台元数据处理面临的问题
元数据注册机制
元数据的统一管理
元数据一致性管理
数据字典的概念
元数据的添加和需改管理
基于Hadoop平台元数据处理方案
数据生命周期管理
数据质量
数据标准
数据生命周期管理的重要性
数据生命周期的概念
开源Falcon解决那些问题
Falcon架构和原理
Falcon实战
Falcon+HDFS、Hive实战
Falcon+Oozie实战
数据湖
数据湖定义
数据湖里面数据存储格式
数据湖实现的步骤
HDFS、Hive等实现数据湖
数据湖分区(LCRD)
LCRD详解
某大型银行基于Hadoop的数据湖实战解析
测试数据环境的搭建
测试数据的准备
测试数据的脱敏机制
数据脱敏的方法
数据关联的脱敏机制
测试环境搭建的要求
测试环境性能的评估原则
数据仓库的敏捷开发
敏捷开发的含义
敏捷数据仓库的定义
为什么需要敏捷数据仓库
敏捷数据仓库和传统数据仓库的区别
敏捷数据仓库实现的模型
在Hadoop上面实现敏捷数据仓库的思路
案例分析
Hadoop之上数据仓库案例解析
数据湖案例解析和演示

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