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
- Mahasiswa mampu memahami fundamental Data Warehouse
- Mahasiswa dapat memahami konteks aplikasi Data Warehouse
- Mahasiswa memiliki kemampuan dasar operasional Data Warehouse
- Mahasiswa mampu memahami fundamental Komputasi Terdistribusi
- Mahasiswa dapat memahami prinsip integrasi ETL Datawarehouse dengan Komputasi Terdistribusi
- Mahasiswa memiliki kemampuan dasar implementasi ETL dengan pendekatan terdistribusi
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep-konsep dasar data warehouse. -
Pertemuan 2 Konsep-konsep dasar data warehouse. -
Pertemuan 3 Desain data warehouse. -
Pertemuan 4 Konsep dan desain data warehouse. -
Pertemuan 5 Melakukan restoring database dengan Docker. -
Pertemuan 6 Operasi-operasi Online Analytical Processing (OLAP) -
Pertemuan 7 Multidimensional expressions (MDX) di dalam Atoti. -
Pertemuan 8 Ujian Tengah Semester -
Pertemuan 9 Multidimensional expressions (MDX) di dalam Atoti dengan beberapa datasource. -
Pertemuan 10 Pengantar komputasi terdistribusi. -
Pertemuan 11 Dan menerapkan message queue di dalam sistem terdistribusi. -
Pertemuan 12 Dan menerapkan message queue di dalam sistem terdistribusi. -
Pertemuan 13 Membuat proyek akhir data warehouse. -
Pertemuan 14 Membuat proyek akhir data warehouse. -
Pertemuan 15 Membuat proyek akhir data warehouse. -
Pertemuan 16 Ujian Akhir Semester
Pustaka
- 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.
- 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.
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Teori Belajar
Kajian tentang prinsip-prinsip dan cara siswa belajar menurut teori belajar perilaku, teori belajar sosial, teori belajar kognitif, teori belajar konstruktivis, pemotivasian siswa untuk belajar, dan
Kewirausahaan
Mata kuliah ini meliputi pembahasan konsep dasar kewirausahaan, memotivasi diri sendiri dalam mewujudkan dream, peluang usaha dan ide bisnis, etika bisnis, rencana bisnis, rencana pemasaran
Kimia Material
Kajian Tentang Polimer Anorganik, Homopolimer, Heteropolimer, material berbasis Polisilika Alumina, Silika, Biomaterial (biomassa, kitin kitosan, asam humat), cara sintesis, karakterisasi material yang dihasilkan dan pengembangan
Copyright © 2025 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved