IBM InfoSphere QualityStage Essentials V11.5 - SPVC

IBM

Kurs

In München

Preis auf Anfrage

Beschreibung

  • Kursart

    Kurs

  • Ort

    München

• Data Analysts responsible for data quality using QualityStage • Data Quality Architects • Data Cleansing Developers Das Zentrum IBM präsentiert das folgende Programm, mit dem Sie Ihre Kompetenzen stärken sowie Ihre gesteckte Ziele erreichen können. In dem Kurs zu dieser Schulung gibt es verschiedene Module zur Auswahl und Sie können mehr über die angebotenen Thematiken erfahren. Einfach anmelden und Zugang zu den folgenden Themen erhalten

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

München (Bayern)

Beginn

auf Anfrage

Hinweise zu diesem Kurs

Participants should have: • Familiarity with the Windows operating system • Familiarity with a text editor Helpful, but not required, would be some understanding of elementary statistics principles such as weighted averages and probability.

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Themen

  • IBM

Inhalte

This course teaches how to build QualityStage parallel jobs that investigate, standardize, match, and consolidate data records. Students will gain experience by building an application that combines customer data from three source systems into a single master customer record.

Über 92% der Teilnehmer/innen erreichen ihr Lehrgangsziel in der vorgegebenen Zeit. Hochqualifizierte Dozenten vermitteln den aktuellen Stand des Wissens in zahlreichen Themenfeldern.


Die Qualität unserer Weiterbildungen ist durch zusätzliche Zertifizierungen wie SAP, Microsoft und LCCI belegt. Unsere Teilnehmer/innen erhalten zu Beginn der Fortbildung ein Welcome-Package.


Über 92% der Teilnehmer/innen erreichen ihr Lehrgangsziel in der vorgegebenen Zeit. Hochqualifizierte Dozenten vermitteln den aktuellen Stand des Wissens in zahlreichen Themenfeldern.


Die Qualität unserer Weiterbildungen ist durch zusätzliche Zertifizierungen wie SAP, Microsoft und LCCI belegt. Unsere Teilnehmer/innen erhalten zu Beginn der Fortbildung ein Welcome-Package.


Zusätzliche Informationen

•List the common data quality contaminants

•Describe each of the following processes:

  • Investigation
  • Standardization
  • Match
  • Survivorship

•Describe QualityStage architecture

•Describe QualityStage clients and their functions

•Import metadata

•Build and run DataStage/QualityStage jobs, review results

•Build Investigate jobs

•Use Character Discrete, Concatenate, and Word Investigations to analyze data fields

•Describe the Standardize stage

•Identify Rule Sets

•Build jobs using the Standardize stage

•Interpret standardization results

•Investigate unhandled data and patterns

•Build a QualityStage job to identify matching records

•Apply multiple Match passes to increase efficiency

•Interpret and improve match results

•Build a QualityStage Survive job that will consolidate matched records into a single master record

•Build a single job to match data using a Two

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