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Modelagem de Bases de Dados Dimensionais.

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" cs_icon_box_content_align="center" cs_icon_box_content_col="3" icon_box_element_size="100" ][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-clock-o" cs_icon_box_icon_color="#dd9933" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="Carga horaria" ]20 horas. 

As datas e horários serão definidas conforme a formação de turma.

Local: Alphaville - Barueri - SP.

[/cs_icon_box_item][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-dollar3" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="Investimento" ]RS 870,00

*Ligue e confira nossas condições especiais.

[/cs_icon_box_item][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-envelope-o" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="Duvidas ou sugestões" ]

Tel: 011 3616-0120 /11 94231-2457 

[email protected] - Rodrigo Antunes.



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[cs_icon_box column_size="1/1" cs_icon_box_view="simple" cs_title_color="#dd9933" cs_icon_box_icon_color="#dd9933" cs_icon_box_content_align="left" cs_icon_box_content_col="1" icon_box_element_size="50" ][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-book3" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="INTRODUÇÃO" ]

A modelagem dimensional possibilita umamaneira simples e objetiva para projetar dataWarehouses e dataMarts. 

[/cs_icon_box_item][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-crosshairs" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="OBJETIVO" ]

O objetivo deste treinamento é abordar osconceitos, fundamentos e aplicação dos princípios para modelagem de bases dedados dimensionais Star Schema ou Snow Flake aplicados a Data Marts através deexercícios e estudos de caso.

[/cs_icon_box_item][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-group" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="PUBLICO ALVO" ]Recomendado a Gerentes de TI, gerentes desistemas, analistas, consultores, projetistas ou analistas de negócio quenecessitam aplicar conceitos e melhores práticas em  projetos de BI.
[/cs_icon_box_item][cs_icon_box_item cs_icon_box_icon="icon-check-square-o" cs_icon_box_icon_type="icon" cs_icon_box_title="CONTEUDO PROGRAMADO" ]

  • Fundamentosde Data Warehouse.
  • Arquiteturade um Data warehouse (Kimball, Immon e abordagem Híbrida)
  • DataMarts.
  • Granularidade.
  • ModelagemMultidimensional.
  • Fatos.
  • Dimensões.
  • Variáveis.
  • ModeloEstrela.
  • ModeloFloco de Neve.
  • OperaçõesOLAP.
  • Metadados.
  •  
  • Observação: Esse curso pode ser ministrado noformato  teórico-conceitual outeórico-prático com o uso de ferramentas para modelagem, por exemplo com autilização do Erwin, Jude, DBdesigner, entre outras. Em ambos os casos o cursoserá baseado em estudos de caso. 

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