IBM InfoSphere DataStage v11.5 - Advanced Data Processing (KM423G)

 
Moyens Pédagogiques :
  • Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
  • Réalisation de la formation par un formateur agréé par l’éditeur
  • Formation réalisable en présentiel ou en distanciel
  • Mise à disposition de labs distants/plateforme de lab pour chacun des participants (si applicable à la formation)
  • Distribution de supports de cours officiels en langue anglaise pour chacun des participants
    • Il est nécessaire d'avoir une connaissance de l'anglais technique écrit pour la compréhension des supports de cours
Moyens d'évaluation :
  • Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
  • Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
  • Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences

Who should attend

Experienced DataStage developers seeking training in more advanced DataStage job techniques and who seek techniques for working with complex types of data resources.

Prerequisites

DataStage Essentials course or equivalent.

Course Objectives

  • Use Connector stages to read from and write to database tables
  • Handle SQL errors in Connector stages
  • Use Connector stages with multiple input links
  • Use the File Connector stage to access Hadoop HDFS data
  • Optimize jobs that write to database tables
  • Use the Unstructured Data stage to extract data from Excel spreadsheets
  • Use the Data Masking stage to mask sensitive data processed within a DataStage job
  • Use the Hierarchical stage to parse, compose, and transform XML data
  • Use the Schema Library Manager to import and manage XML schemas
  • Use the Data Rules stage to validate fields of data within a DataStage job
  • Create custom data rules for validating data
  • Design a job that processes a star schema data warehouse with Type 1 and Type 2 slowly changing dimensions

Course Content

This course is designed to introduce you to advanced parallel job data processing techniques in DataStage v11.5. In this course you will develop data techniques for processing different types of complex data resources including relational data, unstructured data (Excel spreadsheets), and XML data. In addition, you will learn advanced techniques for processing data, including techniques for masking data and techniques for validating data using data rules. Finally, you will learn techniques for updating data in a star schema data warehouse using the DataStage SCD (Slowly Changing Dimensions) stage. Even if you are not working with all of these specific types of data, you will benefit from this course by learning advanced DataStage job design techniques, techniques that go beyond those utilized in the DataStage Essentials course.

Prix & Delivery methods

Formation en salle équipée

Durée
2 jours

Prix
  • France : 1 420,– €
Dates et Inscription
Demande de date

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