数据仓库十大主题模型？

一、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

二、数据仓库工程师是什么？

数据仓库工程师是一个专注于数据仓库设计和构建的职业人员。数据仓库是一个特殊的数据库，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。数据仓库工程师的主要工作职责包括：

1. 数据仓库架构设计：设计和构建数据仓库的架构，确保数据仓库能够支持业务需求。

2. 数据仓库管理：确保数据仓库的可靠性、安全性、稳定性和性能。

3. ETL数据集成：设计和开发数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加工（Load）（ETL）过程，使得数据能够从源系统中抽取并预处理到数据仓库中。

4. 数据挖掘和业务智能：使用数据挖掘和业务智能工具，从数据仓库中获取有价值的业务信息，帮助企业提高业务效率、优化业务决策。

5. 数据质量保证：记录、监控和维护数据仓库，确保数据质量符合标准和架构设计规范。

6. 数据仓库优化：诊断数据仓库的性能和瓶颈，采取必要的手段，提高数据仓库的性能。

数据仓库工程师需要具备扎实的数据库、数据仓库和数据挖掘技能，同时也需要具备业务分析能力和团队协作精神。越来越多的企业需要数据仓库工程师来帮助他们解决数据相关问题，因此该职位也愈发重要。

三、数据仓库的数据模型是什么？

数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动，倡导总线架构：一致的事实和一致的维度，这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业的所有数据，站在企业级的高度对数据进行抽象，整合，采用3NF的实体关系理论建模，这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的数据模型，并能描述企业级的数据关系。在工业界往往把两种方式结合起来运用数据仓库的不同数据层次结构中。

我们上周主要是针对采用基于主题域的实体关系建模中数据整合的方式进行较为深入的讨论，讨论了以下三种思路：

以属性聚集的方式同一主题域中不同实体的属性。比如对于会员、公司、客户等等实体对象我们都有地址属性信息、名称标识属性信息等等，这种思路就是把属性内聚性高的字段整合在一起，并把不同的属性打上类型标识以树表的形式存放。它的优点是：第一，模型稳定性好，外围系统变化了字段，只需要添加不同的类型，不需要进行表结构的变更；第二，减少大量冗余记历史数据。它的缺点是：第一，丢失了很多实体的属性标识信息，我们从模型上将看不到一个会员究竟有哪些地址属性，只能通过查询类型代码才能获取这些信息；第二，它极度的膨胀数据表的记录数，因为它采用竖表的形式存放；第三，应用起来很难，效率是一个大问题，因为我们往往要使用一个实体的多个字段，就会有很多join操作和竖转横的操作。第四：属性聚集也是一件比较难操作的过程，应为这是一个抽象的过程，对建模人员的业务背景知识和抽象能力都提出了很高的要求；第五：虽然减少了冗余的记历史数据，但是记历史的操作也较为复杂。

采用面向对象建模的方式，抽象不同实体的共同属性，然后再一步步采用继承、组合等面向对象的思想具体化实体。他的优点是模型模型概念比较清晰，缺点也是模型相对不是很稳定，整合后的数据的后续应该也面临重新组合的问题。

贴源的建模方式：

采用基本保持源系统的方式进行建模，重点放在数据的标准化，一致化，和数据业务意义的梳理。这种做法和我们目前数据仓库的做法比较类似。它具有实施比较容易，快速实现，前台可以直接使用数据；缺点是整合度不高，模型不稳定。

模型终究是为数据分析应用服务的，具体采用什么方式建模需要根据实际业务特点和源系统的特点决定。的源系统具有变化快，数据分析应该变化快的特点，也要快的特点，而且我们要求不同系统之间整合的需求并不是很大，往往深度的数据整合带来的是应用上的不方便。因此，我个人觉得采用贴源的方式是当前更优的方案。

四、数据仓库与数据模型的区别？

数据模型是负责读取数据，数据仓库负责存储数据，功能不同

五、数据仓库工程师有前途吗？

当然有了，还得看你工作经验丰富不，大公司会设置这个岗位，小公司没有这个需求！

六、etl和数据仓库工程师有什么区别？

BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师都属于大数据工程技术人员，三种的主要区别如下：

一、工作内容不同

1、BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。

2、数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

3、ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。

二、要求不同

1、BI工程师：要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQLServer、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。

2、数据库工程师：理解数据备份/恢复与灾难恢复；工具集的使用。

3、ETL工程师：要掌握各百种常用的编程语言。

七、机器学习模型工程师

机器学习模型工程师的职责和技能要求

在现代科技领域迅速发展的时代，机器学习模型工程师扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备深厚的技术知识，还需要具备一系列特定的技能和能力才能胜任这一职位。本文将探讨机器学习模型工程师的职责和技能要求，以帮助有志于从事这一职业的人士更好地了解这一行业。

机器学习模型工程师的职责

作为一名机器学习模型工程师，您将承担着设计、开发和优化机器学习模型的重要责任。您需要通过数据分析、特征工程等工作，构建准确且高效的机器学习模型，以解决各种复杂问题。除此之外，您还需要持续监测模型性能，进行调优和改进，确保模型的效果和稳定性。

机器学习模型工程师的技能要求

• 熟练掌握Python、Java等编程语言，具备扎实的编程能力；
• 具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论等相关知识；
• 熟悉常用的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等；
• 具备良好的数据分析能力和逻辑思维能力；
• 熟练使用常见的数据处理工具，如NumPy、Pandas等；
• 具备扎实的机器学习模型调优和评估能力；
• 了解深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；
• 具备良好的沟通能力和团队合作精神。

如何成为一名优秀的机器学习模型工程师

要成为一名优秀的机器学习模型工程师，除了具备以上所述的基本要求外，还需要不断学习和提升自己的技能。首先，您可以通过参与项目实践，提升解决问题的能力和经验积累；其次，可以参加相关的培训课程和学术研讨会，跟踪行业最新发展动态；此外，建议积极参与开源社区的讨论和贡献，扩展人脉和学习资源。

总的来说，机器学习模型工程师是一个高度专业化且具有挑战性的职业，需要不断学习和提升自己的能力。如果您对数据、算法和技术充满热情，并具备相关的技能和背景，那么成为一名机器学习模型工程师将是一个极具吸引力的职业选择。

希望以上内容能够帮助您更好地了解机器学习模型工程师这一职业，对于有志于从事这一领域的人士有所启发和帮助。祝您在追求自身职业发展的道路上取得成功！

八、数据仓库包括操作？

高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。

九、大数据仓库前景？

绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万

数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。

没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。

十、BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别？

这几个职位都是跟数据有关的工作。BI 是商业智能，职位包括etl,数据仓库，数据展示工作。数据仓库，是按设定好的一种数据库模型ETL，负责清洗原始数据的一个过程，清洗完之后将数据加载至数据仓库。

大数据开发，数据量较大，上千万乃至亿级的数据量开发