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IBM InfoSphere QualityStage Essentials v11.7

  • Référence KM214G
  • Durée 4 jour(s)

Modalité pédagogique

Classe inter à distance Prix

EUR3,400.00

hors TVA

Demander une formation en intra-entreprise S'inscrire

Modalité pédagogique

La formation est disponible dans les formats suivants:

  • Classe inter à distance

    Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.

  • Classe inter en présentiel

    Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.

Demander cette formation dans un format différent

Cette formation explique comment créer des jobs parallèles QualityStage qui examinent, normalisent, font correspondre et consolident les enregistrements de données.

Ce cours couvre les problèmes courants de qualité des données, l'architecture de QualityStage, les clients QualityStage et leurs fonctions, l'importation de métadonnées, l'exécution de tâches et l'examen des résultats, la création de tâches d'investigation, l'étape de normalisation et les ensembles de règles, l'identification des enregistrements correspondants et l'application de plusieurs passes de normalisation, la création d'une tâche Survive et l'utilisation d'une normalisation à deux sources.

Les participants acquerront de l'expérience en créant une application qui combine des données clients provenant de trois systèmes sources en une seule base de données clients.

Mis à jour 20/02/2025

Classe à Distance - site Client

Cette formation peut être suivie à distance en synchrone depuis n'importe quel site pourvu d'une connexion internet (2 Mb/s en symétrique recommandés). Le programme (théorie et pratique) suit le même déroulé pédagogique qu'en présentiel. La solution technologique adoptée permet aux apprenants à distance de suivre les présentations faites au tableau, de voir et d'entendre l'instructeur et les participants en temps réel, mais également d'échanger avec eux.

Prochaines dates

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  • Analystes de données responsables de la qualité des données à l'aide de QualityStage
  • Architectes de la qualité des données
  • Concepteurs de programmes d'épuration des données

Objectifs de la formation

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A l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

  • Énumérer les éléments contaminants fréquents en matière de qualité des données
  • Décrire l'architecture de QualityStage, les clients et leurs fonctions
  • Construire et exécuter des tâches DataStage et QualityStage et examiner les résultats
  • Utiliser les fonctions Character Discrete, Concatenate et Word Investigations pour analyser les champs de
  • données
  • Créer des traitements à l'aide de l'étape de normalisation
  • Créer un traitement QualityStage pour identifier les enregistrements correspondants
  • Interpréter, améliorer et consolider les résultats des correspondances

Programme détaillé

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  • Problèmes de qualité des données
    • Exercice 1 : Préparation des exercices pratiques (Pre-lab)
  • Présentation de QualityStage
    • Exercice 1 : Connexion à QualityStage
  • Développement avec QualityStage
    • Exercice 1 : Importation des métadonnées de définition des tables
    • Exercice 2 : Création d'un script QualityStage
  • Investigation
  • Création de travaux d'investigation
  • Normalisation
    • Exercice 1 : normaliser le pays
    • Exercice 2 : sélectionner les enregistrements américains
    • Exercice 3 : normalisation de l'USPREP
    • Exercice 4 : normaliser USNAME, USADDR et USAREA
    • Exercice 5 : recherche de modèles non traités
    • Exercice 6 : Appliquer des dérogations à l'ensemble des règles
  • Correspondance
    • Exercice 1 : création d'un travail sur la fréquence des correspondances
    • Exercice 2 : spécification de correspondance à source unique
    • Exercice 3 : Construire une tâche à source unique en utilisant la spécification de correspondance
  • Survivre
    • Exercice 1 : Survivance
    • Exercice 2 : création d'un fichier de chargement client
  • Correspondance à deux tris
    • Exercice 1 : lire l'étude de cas
    • Exercice 2 : préparer l'environnement de données
    • Exercice 3 : Exécuter le processus d'appariement à deux sources

Pré-requis

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Les participants doivent avoir les compétences suivantes :

  • Connaître le système d'exploitation Windows
  • Etre familiarisé avec un éditeur de texte.
  • Utile, mais pas obligatoire : Une certaine compréhension des principes statistiques élémentaires tels que les moyennes pondérées et les probabilités.

Certification

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Bon à savoir

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Un support de cours officiel sera fourni aux participants.

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