Sidia is a education Platform website.
Deskripsi Mata Kuliah
Data Warehouse dan Komputasi Terdistribusi merupakan mata kuliah yang membahas tentang bagaimana proses perencanaan, pengumpulan, dan pentranformasian data untuk mendukung pengambilan keputusan berdasarkan data (data-driven decision making). Selain itu mata kuliah ini membahas tentang komputasi paralel dan penerapannya pada data warehouse. Melalui mata kuliah ini diharapkan mahasiswa memiliki kemampuan merancang arsitektur data untuk penyelesaian permasalahan yang mendukung dan berkaitan dengan strategi bisnis.
CPMK
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep-konsep dasar data warehouse. -
Pertemuan 2 Konsep dasar basis data. -
Pertemuan 3 Karakteristik dan struktur data warehouse. -
Pertemuan 4 Jenis -jenis arsitektur data warehouse. -
Pertemuan 5 Mengenal beberapa konsep teknologi yang digunakan di dalam data warehouse. -
Pertemuan 6 Konsep multidimensional modeling, hypercube, konseptual modeling, dan logical data. -
Pertemuan 7 Siklus pengembangan projek dan analisis data di dalam data warehouse. -
Pertemuan 8 Ujian Tengah Semester -
Pertemuan 9 Konsep dasar data warehouse terdistribusi. -
Pertemuan 10 Konsep dasar komputasi paralel. -
Pertemuan 11 Komputasi paralel pada data warehouse. -
Pertemuan 12 Waktu nyata data warehouse untuk aplikasi data streaming. -
Pertemuan 13 Membuat dasboard yang memvisualisasikan data di dalam warehouse. -
Pertemuan 14 Merancang sistem data warehouse untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan lingkup industri. -
Pertemuan 15 Merancang sistem data warehouse untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan lingkup industri. -
Pertemuan 16 Ujian Akhir Semester
Pustaka
- Inmon, W.H., 2005. Building the data warehouse. John wiley & sons.
- Vaisman, A. and Zimányi, E., 2014. Data warehouse systems. Data-Centric Systems and Applications. Springer.
- Beaulieu, A., 2020. Learning SQL: Generate, manipulate, and retrieve data. O'Reilly Media.
- Wolohan, J., 2020. Mastering Large Datasets with Python: Parallelize and Distribute Your Python Code. Simon and Schuster.
- Taniar, D., Leung, C.H., Rahayu, W. and Goel, S., 2008. High-performance parallel database processing and grid databases. John Wiley & Sons.
- Bani, F.C.D. and Girsang, A.S., 2018. Implementation of database massively parallel processing system to build scalability on process data warehouse. Procedia Computer Science, 135, pp.68-79.
- Datta, A., VanderMeer, D., Ramamritham, K. and Moon, B., 1998. Applying parallel processing techniques in data warehousing and OLAP.
- Scott, D., Gamov, V. and Klein, D., 2022. Kafka in Action. Simon and Schuster.
- Kumar, M. and Singh, C., 2017. Building Data Streaming Applications with Apache Kafka. Packt Publishing Ltd.
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
MICROTEACHING
Mata kuliah ini mengkaji tentang Kurikulum 2022, pengembangan perangkat pembelajaran berbasis PBL dan PjBl, pengembangan asesmen dan keterampilan dasar mengajar melalui presentasi dan diskusi. Selain
Kewirausahaan
Matakuliah ini membahas tentang konsep-konsep kewirausahaan, definisi kewirausahaan, jenis-jenis kewirausahaan, nilai-nilai dan perilaku kewirausahaan, berbagai teori tentang kewirausahaan, ide dan peluang, kreativitas, inovasi, perencanaan usaha,
Konservasi Sumber Daya Alam dan Lingkungan
Membahas tentang: 1) Ruang lingkup konservasi yang meliputi: Pengertian, tujuan, manfaat dan upaya-upaya konservasi sumber daya alam dan lingkungan (SDAL); 2) Etika lingkungan yang meliputi:
Copyright © 2024 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved