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Durata

3 giorni

Prezzo

1.210,00 €

Lingua

Italiano
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Corso
Modalità di pagamento

Il pagamento dell’intera quota di partecipazione ai corsi deve essere effettuato con Bonifico Bancario anticipato alla conferma di attivazione corso, tramite le seguenti coordinate bancarie intestate a Global learning srl:

UNICREDIT IBAN IT 84 Z 02008 05108 000401453196

Termini e condizioni
Oggetto
Oggetto delle presenti Condizioni Generali è la fornitura da parte di Global learning dei propri servizi formativi.
Iscrizione
Le iscrizioni ai corsi nelle date previste dal Calendario Corsi possono essere effettuate tramite prenotazione telefonica o via mail, a cui deve seguire conferma scritta, attraverso la compilazione del Form di iscrizione o inviando via email, debitamente compilato in ogni sua parte e sottoscritto. L’iscrizione è confermata al ricevimento del corrispettivo da parte di Global learning.
Disdetta
L’iscrizione al corso a calendario o l’ordine per un corso dedicato possono essere annullati o rinviati senza oneri se comunicati almeno 10 giorni lavorativi prima della data di inizio del corso. Dopo tale data o nel caso di mancata disdetta o qualora il partecipante interrompa la frequenza al corso per motivi non attribuibili a Global learning è dovuto l’intero corrispettivo. È ammessa la sostituzione del partecipante.
Rinvio e Annullamento Corsi
Global learning potrà, entro 10 giorni lavorativi dalla data di inizio o per cause di forza maggiore anche in data successiva, rinviare o cancellare i corsi, dandone comunicazione scritta o telefonica al Cliente.
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Tecniche di integrazione dati in ambito Data Warehouse (ETL)

Codice: FDW02

Il corso offre una prospettiva approfondita sulla Data Integration, focalizzandosi sulle fasi chiave del processo ETL (Extract, Transform, Load). Attraverso il corso, i partecipanti acquisiranno competenze fondamentali nella gestione degli aspetti cruciali dell’integrazione dati, dalla estrazione iniziale fino al caricamento finale nel Data Warehouse. Saranno esplorate tecniche avanzate come la Snapshot Extraction, il Change Data Capture (CDC) e l’Incremental Extraction, insieme a pratiche trasformative come Data Cleaning, Data Enrichment, Data Aggregation e Data Validation. Il corso approfondirà inoltre le diverse modalità di caricamento, tra cui Full Load, Incremental Load e Partition Load, fornendo contestualmente casi d’uso ed esempi pratici per illustrare l’applicazione di queste tecniche.

Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom

Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza

Contenuti del corso
  • Concetto di Data Integration nel contesto del Data Warehouse.
  • Le cinque fasi per l’integrazione dati: Estrazione, Trasformazione e Caricamento (ETL).
  • Tecniche avanzate di Estrazione:
    1. Snapshot Extraction.
    2. Change Data Capture (CDC).
    3. Incremental Extraction.
  • Tecniche di Trasformazione Dati:
    1. Data Cleaning.
    2. Data Enrichment.
    3. Data Aggregation.
    4. Data Validation.
  • Modalità di Caricamento Dati:
    1. Full Load.
    2. Incremental Load.
    3. Partition Load.
  • Casi d’Uso ed Esempi Pratici per l’Integrazione dei Dati nel Contesto del Data Warehouse.
Partecipanti

Il corso è progettato per professionisti del settore IT, Data Engineer, analisti dei dati e chiunque sia coinvolto nell’implementazione, gestione o utilizzo di soluzioni di Data Integration, in particolare nel contesto di un Data Warehouse.

Prerequisiti

Per partecipare al corso in modo efficace, è consigliato che i partecipanti abbiano una conoscenza di base dei concetti di gestione dei dati e del funzionamento di un Data Warehouse.

Obiettivi
  • Comprendere il concetto di Data Integration e la sua importanza nel contesto del Data Warehouse.
  • Esplorare le cinque fasi chiave della Data Integration: estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
  • Acquisire competenze avanzate nella fase di estrazione, comprese tecniche come la Snapshot Extraction, il Change Data Capture (CDC) e l’Incremental Extraction.
  • Approfondire le tecniche di trasformazione dati, inclusi concetti come Data Cleaning, Data Enrichment, Data Aggregation e Data Validation.
  • Comprendere le diverse modalità di caricamento dati, come Full Load, Incremental Load e Partition Load.
  • Applicare le competenze acquisite attraverso casi d’uso ed esempi pratici di integrazione dati nel contesto del Data Warehouse.
Database, big data, machine learning e ia

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