-
Тип степени: Сертификат "Аналитик больших данных"
Оригинальный сертификат консультанта SAP -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Data Engineer
Сертификат "Аналитик данных
Сертификат "Специалист по большим данным" -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten/Fallstudie
SAP-Beraterzertifizierung Reporting, Modeling and Data Acquisition mit SAP BW/4HANA C_BW4H -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 28 Недели
Инженер по обработке данных
Основы инженерии данных и архитектуры данных (около 2 дней)
Задачи и области применения в области инженерии данных
Основы современных архитектур данных и платформ данных
Основы и сравнение облачных архитектур данных
OLTP и OLAP
Обработка структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
Управление требованиями и моделирование данных (около 1 дня)
Требования к данным и источникам данных
Концептуальное моделирование данных
Моделирование структур данных и потоков данных
Контракты на данные, управление данными и прослеживаемость данных
Базы данных и обработка данных (около 1 дня)
Архитектура систем баз данных
Сравнение SQL, NoSQL и NewSQL
Реляционное моделирование данных
SQL для запроса и обработки данных
Хранение данных и современные архитектуры данных (около 2 дней)
Основы и архитектура систем хранилищ данных
Многомерное моделирование данных и проектирование схем
Факты, измерения и хранение исторических данных
Сравнение хранилищ данных, озер данных и lakehouse
Введение в dbt
Практическая реализация моделей данных
Интеграция данных и конвейеры данных (около 5 дней)
Интеграция данных и предоставление данных
Процессы ETL и ELT
Построение и оркестрация конвейеров данных
Очистка, валидация и качество данных
Пакетная и потоковая обработка
Практическое применение Airflow и Spark
Программирование и автоматизированная обработка данных (около 4 дней)
Среды Python и управление пакетами
Обработка и преобразование данных с помощью Python
Автоматизация процессов обработки данных
Подключение различных источников данных и интерфейсов
Разработка рабочих процессов в области инженерии данных
Контейнеризация с помощью Docker
ИИ-поддержка в процессах разработки и обработки данных
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Аналитика данных
Введение в аналитику данных (около 1 дня)
Задачи, области применения и типичные сценарии использования аналитики данных
Процессы анализа данных и CRISP-DM
Роль аналитика данных и отличие от таких областей, как наука о данных, инженерия данных и бизнес-аналитика
Место искусственного интеллекта и машинного обучения в этой области
Python для анализа данных (около 1 дня)
Работа с Jupyter Notebooks
NumPy и Pandas для анализа данных
Импорт и экспорт данных из различных источников, например Excel и CSV
Выбор и преобразование данных
Подготовка данных и эксплоративный анализ данных (около 3 дней)
Очистка и преобразование данных с помощью Pandas
Работа с отсутствующими, ошибочными и аномальными данными
Объединение, группировка и агрегирование данных
Эксплоративный анализ данных и вывод первых выводов
Основы статистической обработки данных
SQL и управление данными (около 2 дней)
Реляционные базы данных и модели данных
Запросы и обработка данных с помощью SQL
Связки, агрегации и аналитические запросы
Взаимодействие SQL и Python в анализе данных
Качество данных и защита данных
Подключение и использование различных источников данных и систем баз данных
Визуализация данных и рассказывание историй на основе данных (около 2 дней)
Визуализация с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Выбор подходящих диаграмм и форм визуализации
Обработка и интерпретация результатов анализа
Рассказ на основе данных и коммуникация с учетом аудитории
Power BI и интерактивные информационные панели (около 2 дней)
Импорт и подготовка данных с помощью Power Query
Моделирование данных и связи
Основы DAX и показателей
Создание интерактивных отчетов и панелей мониторинга
Визуализация и представление ключевых показателей эффективности бизнеса
Обзор альтернативных решений в области бизнес-аналитики и визуализации
Анализ данных с использованием ИИ (около 2 дней)
Использование генеративного ИИ в рабочем процессе анализа данных
Подготовка, анализ и визуализация данных с помощью ИИ
Помощь в составлении запросов на Python и SQL
Составление подсказок для анализа данных и интерпретации результатов
Критическая оценка источников данных, а также выявление синтетических и неправдоподобных данных
Обеспечение качества, защита данных и ответственное использование ИИ
Бизнес-аналитика и основы статистики (около 2 дней)
Показатели и KPI в контексте предприятия
Описательная статистика и статистические взаимосвязи
Корреляция, причинно-следственная связь и простые регрессионные анализы
Основы доверительных интервалов и проверки гипотез
Интерпретация результатов анализа и выработка рекомендаций к действию на основе данных
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Специалист по большим данным
Что такое большие данные? (примерно 1 день)
Объем, скорость, разнообразие, ценность, достоверность
Возможности и риски больших объемов данных
Дифференциация: бизнес-аналитика, аналитика данных, наука о данных
Введение в добычу данных
Роль искусственного интеллекта и систем, управляемых данными, в среде больших данных
Введение во фреймворки для работы с большими данными (около 2 дней)
Решения для работы с большими данными в облаке (обзор AWS, Azure, GCP)
Модели доступа к данным
Хранение данных
Введение в озера данных и хранилища данных
Обзор Apache Hadoop и Spark
Распределенная обработка данных с помощью Spark (около 3 дней)
Основы распределенных систем
Apache Spark (ядро и SQL)
Сравнение различных подходов к обработке данных
Обработка больших объемов данных
Введение в простые рабочие процессы ML с помощью Spark
Конвейеры данных и интеграция данных (около 2 дней)
Процессы ETL и ELT
Пакетная и потоковая обработка
Основы конвейеров данных
Введение в оркестровку (например, обзор Airflow)
Качество и подготовка данных
Компоненты (около 2 дней)
Краткая презентация различных инструментов
Передача данных
Обзор управления ресурсами в системах больших данных
Экосистема Hadoop
Углубленное изучение Apache Spark
Введение в потоковые технологии
NoSQL и хранение данных (около 2 дней)
Теорема CAP
ACID и BASE
Типы баз данных
HBase
Введение в документо-ориентированные базы данных
Введение в форматы хранения данных
Обзор подходов к созданию озер данных
Визуализация больших данных (около 2 дней)
Теории визуализации
Выбор диаграмм
Новые типы диаграмм
Инструменты для визуализации данных
Введение в BI-инструменты (например, Power BI, Tableau)
Основы принятия решений на основе данных
Управление данными и защита данных (около 1 дня)
Основы GDPR в контексте данных
Этика данных и ответственное обращение с данными
Качество данных и концепции управления
Контроль доступа и безопасность
Основы ответственного использования искусственного интеллекта
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Консультант SAP BW/4HANA - отчетность, моделирование и сбор данных
Введение (около 20 дней)
Сначала вы познакомитесь с ландшафтом системы SAP, выбрав одну из следующих тем:
либо:
Элективная тема 1: SAP Финансовый учет (FI) и контроллинг (CO)
S4H00 Обзор SAP S/4HANA
S4F10 Бизнес-процессы в финансовом учете
S4F20 Бизнес-процессы внутреннего учета (Контроллинг)
или:
Элективная тема 2: SAP Управление материалами (MM) и Продажи и дистрибуция (SD)
S4H00 Обзор SAP S/4HANA
S4500 Бизнес-процессы поиска и закупок
S4600 Бизнес-процессы в сфере продаж
За выбранной вами темой следуют специфические для BW темы SAP:
BW405 - Разработка и анализ запросов (около 10 дней)
Введение в SAP HANA и SAP BW/4HANA
Запуск отчетов и навигация в отчетах
Простые запросы
Ключевые цифры в запросах
Структуры в запросах
Характеристики, атрибуты и иерархии
Переменные в запросах
Исключения и условия в запросах
Интерфейс "отчет-отчет
Оптимизация производительности запросов
Администрирование запросов
Обзор авторизаций
Обзор SAP Analytics
BW410 - Хранилище данных (около 10 дней)
Введение в SAP HANA
Основные данные в SAP Business Warehouse BW/4HANA
Транзакционные данные в SAP BW/4HANA
Нативное моделирование в SAP HANA
Открытые представления ODS
Расширенные темы SAP BW/4HANA
BW430 - Моделирование данных (около 15 дней)
Проблемы моделирования данных
Обзор: Бизнес-обоснование
Подходы к моделированию в SAP BW/4HANA
Стандарты передовой практики в моделировании SAP BW/4HANA
Процесс моделирования
Дополнение к контенту SAP BW/4HANA
Внедрение быстрого прототипирования на местах для SAP BW/4HANA
Реализация моделей в SAP BW/4HANA
Внедрение собственных представлений SAP HANA
Внедрение гибких карт данных
Внедрение рабочих пространств SAP BW/4HANA
Расширенное моделирование в SAP BW/4HANA
BW450 - Предоставление данных (около 10 дней)
Предоставление данных в SAP HANA
Обзор SAP BW/4HANA
Предоставление данных в SAP BW/4HANA через исходную систему SAP HANA
Предоставление данных в SAP BW/4HANA через систему предоставления оперативных данных (ODP_SAP)
Управление дельтами в системе Operational Data Provisioning (ODP_SAP)
Извлечение данных из SAP S/4HANA в SAP BW/4HANA
Другие типы предоставления оперативных данных в SAP BW/4HANA
Управление и оптимизация компонентов потока данных в SAP BW/4HANA
Предоставление больших данных в SAP BW/4HANA и SAP Data Hub
Авторизации в SAP BW465 (около 5 дней)
Концепции авторизации
Стандартные объекты авторизации для пользователей отчетности
Полномочия для анализа
Стандартные полномочия для разработчиков моделей и администраторов
Безопасность системных коммуникаций
Введение в авторизацию в SAP HANA
Авторизации в смешанных сценариях
Дополнительные темы в SAP Business Warehouse
Изучение кейсов, подготовка к сертификации и сертификация консультантов SAP BW/4HANA (около 10 дней)
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
Вы освоили процессы, связанные с объединением, подготовкой, обогащением и пересылкой данных, и понимаете, как анализировать большие данные, используя основы программирования на Python, концепции баз данных SQL и NoSQL. Знание отраслевого программного обеспечения для обработки и структурирования больших неструктурированных данных и их визуализации дополняет ваши знания.
Вы также будете обладать необходимой квалификацией, чтобы оказывать своим клиентам всестороннюю и компетентную поддержку в качестве консультанта SAP BW/4HANA. Курс позволит вам использовать технологическую платформу SAP BW/4HANA для автоматизации, анализа и представления статистических данных компании в электронном виде. Ваш профессиональный профиль будет расширен благодаря сертификации SAP Consultant.
Курс рассчитан на людей с высшим образованием в области компьютерных наук, бизнес-информатики, делового администрирования, математики или сопоставимой квалификации.
Систематическая оценка объемов данных необходима компаниям для получения информации о собственной продукции и поведении клиентов. На этом фоне аналитики больших данных становятся все более востребованными во всех отраслях.
Вы также получите признанный во всем мире сертификат SAP. Он считается одним из самых важных сертификатов производителя в ИТ-секторе и улучшит ваши карьерные перспективы на рынке труда во всех отраслях. Менеджеры в области Business Warehouse востребованы как крупными, так и средними компаниями в промышленности, торговле, сфере услуг и финансов. Ваши потенциальные сферы деятельности лежат в области консультирования по вопросам бизнеса и программного обеспечения, разработки и бизнес-анализа и отчетности.
Учебный партнер SAP® Германия
alfatraining Bildungszentrum GmbH В сотрудничестве с партнером по обучению SAP мы предоставим вам индивидуальную квалификацию для работы в промышленности и бизнесе.
Вы будете напрямую подключены к серверам SAP® Germany и будете обучаться на оригинальной учебной системе SAP® (IDES) последней версии. Это позволит вам получить необходимый практический опыт во время обучения.
Все курсы SAP-консультантов также завершаются получением оригинальной сертификации SAP. Наши преподаватели SAP - квалифицированные консультанты SAP, которые окажут вам интенсивную поддержку и оптимально подготовят вас к сдаче сертификационного экзамена.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и в течение всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .