Data Architect Strategy és Data Governance vállalati környezetben

SQL alapismeretekre van szükség – nem kell profi szintűnek lenned, de értened kell az alapvető SELECT, JOIN és aggregációs lekérdezéseket, valamint az adatbázis-tábla logikát.

Előnyös, de nem kötelező. A képzés érinti a BI fogyasztási réteget, de nem Power BI oktatóanyag, és az alapelvek más BI eszközökre is alkalmazhatók.

Nem. A képzés platform-agnosztikus, az általános architektúra-elvekre és döntési szempontokra fókuszál; a Snowflake, Databricks vagy Fabric ismerete előnyös, de nem kötelező.

Az interaktív digitális tananyagokat 1 évig korlátlan alkalommal visszanézheted a képzés végét követően is.

Igen, a digitális tananyagokat saját időbeosztás szerint dolgozhatod fel, csak az élő konzultációk ütemezésére kell figyelned.

A Data Architect az üzleti igényekből adatkövetelményeket fogalmaz meg, és erre építve tervezi meg, hogyan modellezzük, tároljuk, mozgassuk és tegyük elérhetővé a szervezet adatait. Ő választ architektúra-mintát és platformot, dokumentálja a döntéseket, és közvetít a technikai és az üzleti szereplők között. A képzés első hetében ezt a szerepet és a felelősségi körét veszed végig, külön kitérve arra is, miben különbözik a Data Engineer, a BI és a Data Governance szerepektől.

A data governance azoknak a szabályoknak, felelősségi köröknek és folyamatoknak az összessége, amelyek meghatározzák, ki felel egy adatért, milyen minőségűnek kell lennie, és ki férhet hozzá. Enélkül egy riportban vagy AI-megoldásban könnyen ellentmondásos vagy megbízhatatlan adatok jelennek meg. A képzés nem szabályozási képzés. Azt mutatja meg, hogyan építheted be már tervezési szinten az architektúrába az ownership, a stewardship, az adatminőség, a lineage és a hozzáférés-kezelés szempontjait.

A conceptual modell az üzleti fogalmakat és a köztük lévő kapcsolatokat írja le, technikai részletek nélkül. A logical modell ezt pontosítja: megadja az entitásokat, az attribútumokat, a kapcsolatok számosságát és az üzleti szabályokat. A physical modell már egy konkrét adatbázisban valósítja meg mindezt táblákkal, adattípusokkal és indexekkel. A képzés a conceptual és logical modellezésre, illetve az analitikai célú dimenzionális modellezésre helyezi a hangsúlyt.

A data warehouse strukturált, előre modellezett adatokat tárol elemzési célra, a data lake pedig nyers, akár strukturálatlan adatot is olcsón befogad. A lakehouse a kettő előnyeit ötvözi: a data lake rugalmas tárolására épít, de a data warehouse-ra jellemző táblakezelést és governance-t is biztosítja. A képzésen ezeket a megközelítéseket a medallion architecture és a data mesh mellett hasonlítod össze, költség, governance, skálázhatóság és vendor lock-in szempontjából.

A mentorált képzéseink tananyaga tanegységenként, hétről hétre válik elérhetővé. Ez a módszertanunk része: így mindenki ugyanott tart a tananyagban, és a konzultációkon közösen tudjátok átbeszélni az aktuális témakört és a feladatokat. Az ütemezést egyénileg nem tudjuk módosítani, de egy héten belül te döntöd el, mikor tanulsz. Ha egy-egy héten kevesebb időd jut rá, akkor sem maradsz le végleg: a konzultációk felvételét visszanézheted, a házi feladatokat később is feltöltheted, a képzés végén pedig vizsgaidőszak is van, amikor fel tudsz zárkózni. A tananyagot az indulástól számítva egy évig eléred.

A jelentkezésedet e-mailben visszaigazoljuk, és megküldjük az első számlát. Ha átutalással fizetsz, a közleménybe kizárólag a számla sorszáma kerüljön, mert így tudjuk beazonosítani a befizetésedet. Ezen túl nincs más teendőd: az indulás előtt hozzárendeljük a kurzust a tanulói fiókodhoz, a kezdés előtti napon pedig küldünk egy összefoglaló, eligazító levelet. Részletfizetésnél a további számlákat mindig az esedékességük előtt küldjük ki.

A meghirdetett csoportokat az adatlapon, a „Következő indulási dátumok” szekcióban találod. Ha egyik időpont sem fér bele az időbeosztásodba, add meg az e-mail címed ugyanott, a „Más időpont érdekel?” résznél, és szólunk, amint új időpontot hirdetünk. Ha a jelentkezésed után derül ki, hogy mégis egy másik csoport lenne jobb, írj az info@cubixedu.com címre, és átvezetünk. Ha már kaptál számlát, azt ilyenkor sztornózzuk, így nem marad nyitott tételed.

Igen, mindkettő megoldható. A jelentkezés „Számlázás” lépésénél válaszd a „Munkatársnak vásárolok” lehetőséget, több fő esetén pedig a „Több munkatársat szeretnél beíratni?” gombot. Ha inkább írnál, vagy a munkáltatódnak hivatalos árajánlatra van szüksége a döntéshez, keress minket az info@cubixedu.com címen, és összeállítjuk. Ha a cégnél elhúzódik a jóváhagyás, az sem gond, a képzéseinket rendszeresen újraindítjuk, így egy későbbi csoportra is tudsz jelentkezni.

A kuponkódot a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod megadni: írd be a Kuponkód mezőbe, kattints a Beváltás gombra, és a rendelési összegző rögtön a kedvezményes végösszeget mutatja. A kuponok érvényessége kódonként eltér, ezért ha a tiéd nem működne ennél a képzésnél, írj nekünk az info@cubixedu.com címre, és megnézzük.

Igen, ajánlásért 5% kedvezményt adunk, amit az ajánló és az ajánlott is megkap, és a nálad lévő egyéb kedvezmény mellett is érvényesíthető. Írj nekünk az info@cubixedu.com címre az általad ajánlott jelentkezők nevével, amint biztos a részvételük, és mindenkinek külön kupont küldünk. A kupont a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod beváltani.

Igen, több képzésből kérhetsz csomagot, amit a külön megvásárolt kurzusoknál kedvezőbb csomagáron adunk. Írd meg az info@cubixedu.com címre, mely képzések érdekelnek, és összeállítjuk. Küldünk hozzá egy áttekintést a képzések formátumáról, a tervezett indulásokról és a javasolt tanulási időről, valamint egy naptárnézetet, amiből látod az esetleges átfedéseket. Az összeállítás csak kiindulópont, a csomag bármelyik képzésünkből összerakható, és az ütemezés menet közben is rugalmasan alakítható.

A képzés indulásától számított 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát biztosítunk, ha nem vagy elégedett.