PostgreSQL für Business Intelligence und Massendatenanalyse

Level:

Experte

Dauer:

3 Tage

Termine & Dauer

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Dieser Kurs dauert 3 Tage mit je 8 Stunden (vor Ort) oder 4 Stunden (online).
Der einzige Unterschied besteht darin, dass es in einem Online-Kurs weniger praktische Übungen geben wird. Wir werden Ihnen diese jedoch aushändigen, und Sie können sie immer noch selbst durchführen und bei Bedarf unsere Berater um Feedback oder Hilfe bitten.

Inhalt

Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten und Entwickler, die die SQL-Basics beherrschen und vor der Herausforderung stehen, mit komplexen Problemen und großen Datenmengen effizient umgehen zu müssen.

Zielgruppe

In diesem Workshop lernen Sie große Datenmengen zu importieren, zu verarbeiten und sinnvoll zu analysieren. Dabei erfahren Sie neben grundlegenden SQL Techniken auch die effiziente Modellierung von Massendaten. In einem speziellen Teil sehen Sie, wie externe Business Logik direkt in PostgreSQL eingebunden werden kann.

 

Verfügbare Sprachen

Dieser Kurs kann auf Englisch oder Deutsch abgehalten werden.

AGENDA

TAG 1

Datenbank Design

  • Datenstruktur für Analysen aufbereiten
  • Datenstrukturen im Data Warehouse
  • Normalization vs. denormalization
  • Behandlung von faulty data

Daten Importieren

  • Bulk Loading
  • Tabellen: LOGGED und UNLOGGED
  • Importe tunen

Aggregating data

  • GROUP BY und HAVING
  • Optimierung von aggregations
  • Ordered sets und hypothetical aggregates
  • Optimierung der Reihenfolge der aggregations
  • GROUP SETS (ROLLUP, CUBE, etc.)

 

TAG 2

Analytics und Windowing Funktionen

  • Einfache Windows (rank, dense_rank, etc.)
  • Frame Causes und Sliding windows
  • Performance Tuning

Timeseries analysis

  • Timeseries data effizient speichern
  • Frame clauses und sliding windows
  • Anomaly detection
  • Partitioned time series
  • Timeseries prediction and forecasting
  • Optional: Einstieg in MobilityDB 
    • Handhabung und Analyse von PGS tracks
    • Speicherung von tracking data in PostgreSQL

TAG 3

Serverseitige Business Logik

  • Serverseitige Module einbinden
  • Data Mining und externe Module
  • aggregation functions

Performance Tuning

  • PostgreSQL für Business Intelligence
  • Langsame Abfragen finden und optimieren
  • Große Abfragen optimieren

 

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