Ce cours s'appuie sur "La nature des données et la conception des bases de données relationnelles" pour étendre le processus de capture et de manipulation des données à l'entreposage et à l'exploration des données. Une fois les données transactionnelles traitées par ETL (Extract, Transform, Load), elles sont stockées dans un entrepôt de données pour être utilisées dans la prise de décision managériale. Le data mining est l'un des principaux outils permettant de convertir les données stockées dans un entrepôt de données en informations exploitables afin d'améliorer et d'accélérer la prise de décision.



Entreposage de données et intelligence économique
Ce cours fait partie de Spécialisation Conception de bases de données et intelligence économique opérationnelle
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Tim Carrington
7 132 déjà inscrits
Inclus avec
(128 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquer les différentes architectures d'entreposage de données et la modélisation des données multidimensionnelles
Développer des modèles prédictifs d'exploration de données, y compris des modèles de classification et d'estimation
Développer des modèles explicatifs d'exploration de données, y compris des modèles de regroupement et d'association
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data mining
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse du marché
- Catégorie : Schéma en étoile
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Mart
- Catégorie : Informatique décisionnelle
- Catégorie : Architecture des données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Bases de données
- Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Schéma du flocon de neige
- Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Méthodes statistiques
Détails à connaître

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4 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue dans le module 1, Aperçu de l'entreposage de données. Dans ce module, nous allons donner un aperçu de l'entreposage de données et des architectures d'entreposage de données. Nous définirons également le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), nous aborderons l'entreposage de données dans le nuage et nous nous exercerons à travers un petit quiz. Enfin, dans notre activité, nous ferons la différence entre les approches de conception Kimball et Inmon pour l'architecture des entrepôts de données.
Inclus
7 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 2, Modélisation multidimensionnelle pour l'entreposage de données. Dans ce module, nous allons étudier la modélisation des données pour l'entreposage de données. Nous apprendrons également les étapes nécessaires à la construction d'un modèle de données multidimensionnel et ferons la différence entre un schéma en étoile et un schéma en flocon de neige. Ces notions seront mises en pratique à l'aide d'un petit quiz. Enfin, nous créerons un schéma en flocon de neige normalisé dans notre activité.
Inclus
6 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 3, Exploration de données pour la prédiction et l'explication. Dans ce module, nous allons présenter le processus de data mining et les méthodes de data mining. Nous allons également identifier les étapes d'un processus de data mining et différencier les méthodes de data mining. Nous nous entraînerons à les identifier à l'aide d'un petit quiz. Dans notre activité, nous sélectionnerons également les méthodes d'exploration de données les mieux adaptées à un ensemble de données particulier.
Inclus
5 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 4, Exploration de données pour le regroupement et l'association. Dans ce module, nous aborderons l'exploration de données non supervisée pour la modélisation explicative. Nous apprendrons également les définitions de clustering et de segmentation, de clustering K-means, d'association et d'analyse de panier de marché et nous nous entraînerons à travers un petit quiz. Enfin, nous nous entraînerons à identifier les grappes dans un ensemble de données grâce à notre activité.
Inclus
4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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Avis des étudiants
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Révisé le 4 oct. 2024
Very insightful, opens one mind to a number of possibilities on how to prepare, review and maintain a data warehouse.
Révisé le 28 août 2022
Well put together, a concentrated review of the essentials!
Révisé le 20 févr. 2022
This course is an excellent and simple introduction for DWH which is easy to grasp and follow.

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