标签： 数据仓库

课程链接: https://www.coursera.org/learn/dwrelational

在数据驱动的时代，数据仓库已成为企业进行商业智能分析的核心基础。近期我学习了Coursera上的《关系数据库支持数据仓库》课程，收获颇丰，特此分享我的学习体验与推荐理由。

该课程是“数据仓库与商业智能专业化”系列中的第三门课程，内容丰富，系统性强。课程通过详细讲解关系数据库管理系统（RDBMS）在数据仓库中的应用，帮助学员掌握从基础到高级的数据库管理与查询技能。

课程亮点主要包括：

1. **理论与实践结合**：课程从DBMS的扩展、模式设计、数据仓库实例讲起，逐步引导学员掌握SQL的各种扩展技巧，如Subtotal操作符、分析函数以及物化视图的设计与优化，内容紧贴实际工作需求。

2. **实用性强**：课程配备大量实际案例，例如在教育和医疗行业中的数据仓库应用，帮助学员理解概念背后的实际操作，尤其适合希望提升数据分析能力的从业者。

3. **技术前沿**：介绍存储架构、可扩展的并行处理、大数据问题等，帮助学员了解现代数据仓库的技术趋势与治理实践。

4. **高级内容**：对于有志于深入SQL查询编写的学员，课程还提供数据挖掘方向的扩展内容，包括关联规则挖掘与分类算法，极大提升职业竞争力。

我个人建议：

– 具备一定SQL基础的学习者更易掌握课程内容，建议提前安装Oracle Cloud或PostgreSQL进行练习。
– 课程内容深入，建议逐步学习，重点掌握Subtotal与分析函数的应用，为后续数据分析工作打下坚实基础。
– 课程配备丰富的实践任务和测验，务必认真完成，以巩固所学知识。

总结来说，《关系数据库支持数据仓库》是一门实用、系统、前沿的课程，无论是数据分析师、数据库管理员，还是数据科学爱好者，都能从中获益良多。如果你希望提升自己在数据仓库与商业智能领域的技能，这门课程绝对值得一试！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/dwrelational

课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-data-engineering

在当今数据驱动的时代，数据工程成为了一个炙手可热的职业领域。最近我在Coursera平台上发现了一门非常适合初学者的课程——《Introduction to Data Engineering》，它系统介绍了数据工程的核心概念、流程和工具，无论你是对数据科学感兴趣，还是希望转型成为数据工程师，这门课程都值得一试。

课程内容全面而实用，涵盖了数据工程的定义、生态系统、生命周期以及职业发展路径。课程从理解数据工程的基本角色开始，详细讲解了数据工程师、数据科学家和数据分析师在数据生态中的不同职责。接着，课程深入介绍了数据结构、数据仓库、数据湖等不同的数据存储方案，以及ETL、ELT流程和大数据技术，为学习者建立了坚实的基础。

特别值得一提的是，课程还安排了实操环节，如在IBM云平台上创建数据库实例、导入数据、编写SQL查询，帮助学习者将理论知识转化为实际操作能力。此外，课程还涉及数据治理、性能监控与调优，为未来的职业发展提供了良好的准备。

我个人觉得这门课程内容丰富、层层递进，非常适合初学者入门。无论你是否已有一定编程基础，都可以通过这门课程系统学习到数据工程的核心技能。建议有志于进入数据行业的朋友们不要错过，开启你的数据工程师之旅吧！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-data-engineering