पाठ 1एनालिटिक्स के लिए डाइमेंशनल मॉडल डिजाइन: फैक्ट्स और डाइमेंशन्स मैपिंगएनालिटिक्स के लिए डाइमेंशनल मॉडलिंग जानें। बिजनेस प्रोसेसेस को फैक्ट टेबल्स में मैप करें, डाइमेंशन्स और ग्रेन परिभाषित करें, मैनिटू-मैनिटू रिलेशनशिप्स हैंडल करें, तथा सेल्फ-सर्विस BI और परफॉर्मेंट क्वेरीज़ सपोर्ट करने वाली स्कीमास डिजाइन करें।
बिजनेस प्रोसेसेस और फैक्ट्स पहचाननाफैक्ट टेबल्स की ग्रेन चुननाकन्फॉर्म्ड डाइमेंशन्स डिजाइनमैनिटू-मैनिटू रिलेशनशिप्स हैंडलिंगस्टार बनाम स्नोफ्लेक स्कीमा ट्रेड-ऑफ्सपाठ 2fact_user_activity: स्कीमा फील्ड्स (event_id, user_id, course_id, event_type, timestamp, duration, device, session_id, ingestion_metadata)बिहेवियरल एनालिटिक्स के लिए fact_user_activity टेबल मॉडल करें। प्रत्येक फील्ड परिभाषित करें, इवेंट ग्रेन चुनें, सेशन्स और डिवाइसेस कैप्चर करें, इंगेशन मेटाडेटा स्टोर करें, तथा फनल्स, एंगेजमेंट, और रिटेंशन रिपोर्टिंग सपोर्ट करें।
इवेंट-लेवल ग्रेन परिभाषित करनाevent_type और टैक्सोनॉमी मॉडलिंगसेशन और डिवाइस अTRIB्यूशनingestion_metadata फील्ड्स उपयोगफनल्स और रिटेंशन सपोर्टपाठ 3डिराइव्ड मेट्रिक्स और एग्रीगेशन्स: दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता (DAU), कोर्स प्रति सक्रिय उपयोगकर्ता, देश अनुसार कोर्स पूर्णता दर, कोर्स और कोहोर्ट अनुसार राजस्वफैक्ट टेबल्स से डिराइव्ड मेट्रिक्स और एग्रीगेशन्स बनाना सीखें। DAU, प्रति-कोर्स एक्टिविटी, पूर्णता दरें, और कोहोर्ट राजस्व कम्प्यूट करें, तथा रीप्रोड्यूसिबल परिभाषाएँ और कुशल मटेरियलाइजेशन पैटर्न पर जोर दें।
DAU और MAU कंसिस्टेंटली परिभाषित करनाकोर्स प्रति सक्रिय उपयोगकर्ता मेट्रिक्ससेगमेंट और देश अनुसार पूर्णता दरकोर्स और कोहोर्ट अनुसार राजस्ववेयरहाउसेस में एग्रीगेट्स मटेरियलाइज करनापाठ 4धीमे बदलते डाइमेंशन्स (SCD टाइप 1/2) और टाइम-ट्रैवल/वर्जनिंग हैंडलिंगधीमे बदलते डाइमेंशन्स और टाइम-ट्रैवल मैनेज करने का तरीका सीखें। SCD टाइप 1 और टाइप 2 की तुलना करें, प्रभावी तारीख रेंज डिजाइन करें, वर्जन मेटाडेटा स्टोर करें, तथा हिस्टोरिकल डाइमेंशन स्टेट्स क्वेरी करने के लिए वेयरहाउस फीचर्स उपयोग करें।
SCD टाइप 1 बनाम टाइप 2 कब उपयोग करेंप्रभावी तारीखें और करंट फ्लैग्सSQL और dbt में SCD इम्प्लीमेंट करनावेयरहाउस टाइम-ट्रैवल फीचर्स उपयोगहिस्टोरिकल डाइमेंशन करेक्टनेस टेस्टिंगपाठ 5नियर-रियल-टाइम KPI के लिए डेटा फ्रेशनेस और विंडोइंग स्ट्रेटेजीनियर-रियल-टाइम KPI के लिए फ्रेशनेस स्ट्रेटेजी डिजाइन करें। लेटेंसी बजट्स, वॉटरमार्किंग, स्ट्रीमिंग मेट्रिक्स के लिए विंडोइंग, लेट-अराइविंग डेटा हैंडलिंग, तथा डैशबोर्ड्स को विश्वसनीय और एक्शनेबल रखने के लिए फ्रेशनेस मॉनिटरिंग कवर करें।
फ्रेशनेस और लेटेंसी टारगेट्स परिभाषित करनावॉटरमार्क्स और लेट डेटा हैंडलिंगटंबलिंग, स्लाइडिंग, और सेशन विंडोजनियर-रियल-टाइम KPI कम्प्यूटेशनफ्रेशनेस पर मॉनिटरिंग और अलर्टिंगपाठ 6डेटा क्लेंजिंग स्टेप्स: पार्सिंग, टाइप कोर्सियन, टाइमस्टैंप नॉर्मलाइजेशन, डिडुप्लिकेशन, एनरिचमेंटमॉडलिंग से पहले कच्चे डेटा को व्यवस्थित रूप से क्लीन करने का तरीका सीखें। सेमी-स्ट्रक्चर्ड फील्ड्स पार्सिंग, डेटा टाइप्स लागू करना, टाइम जोन्स पर टाइमस्टैंप्स नॉर्मलाइज करना, रिकॉर्ड्स डिडुप्लिकेट करना, तथा रेफरेंस और लुकअप डेटा से डेटासेट्स एनरिच करना कवर करें।
JSON, CSV, और नेस्टेड फील्ड्स पार्सिंगटाइप कोर्सियन और स्कीमा वैलिडेशनटाइमजोन नॉर्मलाइजेशन और स्टैंडर्ड्सरिकॉर्ड डिडुप्लिकेशन स्ट्रेटेजीएनरिचमेंट के लिए रेफरेंस डेटा जॉइन्सपाठ 7dim_course: स्कीमा फील्ड्स (course_id, title, author_id, category, price, published_date)कोर्स एनालिटिक्स सपोर्ट करने के लिए dim_course डाइमेंशन डिजाइन करें। प्रत्येक फील्ड परिभाषित करें, सरोगेट कीज़ चर्चा करें, प्राइसिंग और कैटेगरी चेंजेस हैंडल करें, तथा एक्युरेट हिस्टोरिकल और कैटलॉग रिपोर्टिंग इनेबल करने के लिए पब्लिश्ड डेट्स मॉडल करें।
dim_course प्रत्येक फील्ड का बिजनेस मतलबनैचुरल कीज़ बनाम सरोगेट course_idकोर्स प्राइस और कैटेगरी चेंजेस हैंडलिंगपब्लिश्ड और अनपब्लिश्ड स्टेट्स मॉडलिंगBI क्वेरीज़ के लिए dim_course इंडेक्सिंगपाठ 8dim_user: स्कीमा फील्ड्स (user_id, email_hash, signup_date, country, subscription_status, cohort)यूजर एनालिटिक्स और सेगमेंटेशन के लिए dim_user डाइमेंशन डिजाइन करें। प्रत्येक फील्ड परिभाषित करें, संवेदनशील डेटा हैश करें, साइनअप और कोहोर्ट्स ट्रैक करें, तथा ग्रोथ, रिटेंशन, और मॉनेटाइजेशन रिपोर्टिंग सपोर्ट करने के लिए सब्सक्रिप्शन स्टेटस मॉडल करें।
यूजर आइडेंटिफायर्स और सरोगेट कीज़ईमेल हैशिंग और प्राइवेसी कंट्रोल्सsignup_date और कोहोर्ट्स मॉडलिंगसब्सक्रिप्शन_स्टेटस लाइफसाइकलदेश और लोकलाइजेशन एTRIB्यूट्सपाठ 9ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न: ELT बनाम ETL, इंक्रीमेंटल ट्रांसफॉर्मेशन्स, बैच बनाम स्ट्रीम ट्रांसफॉर्म्सकोर ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न समझें और कब अप्लाई करें। ETL और ELT की तुलना करें, इंक्रीमेंटल पाइपलाइन्स डिजाइन करें, तथा बैच और स्ट्रीमिंग ट्रांसफॉर्म्स कंट्रास्ट करें, कॉस्ट, लेटेंसी, ऑब्जर्वेबिलिटी, और ऑपरेशनल ट्रेड-ऑफ्स पर फोकस करते हुए।
ETL और ELT आर्किटेक्चर्स की तुलनाइंक्रीमेंटल ट्रांसफॉर्मेशन्स डिजाइनबैच प्रोसेसिंग प्रोस और कॉन्सस्ट्रीमिंग और माइक्रो-बैच पैटर्नSLA और कॉस्ट द्वारा पैटर्न चुननापाठ 10ट्रांसफॉर्मेशन्स के लिए टूल्स: dbt, Spark/Databricks, Beam/Flink, SQL-आधारित ट्रांसफॉर्मेशन फ्रेमवर्क्सकुंजी ट्रांसफॉर्मेशन टूल्स सर्वे करें और उनके बीच चयन कैसे करें। dbt, Spark, Databricks, Beam, Flink, और SQL फ्रेमवर्क्स की तुलना करें, स्केलेबिलिटी, ऑर्केस्ट्रेशन, टेस्टिंग, और मॉडर्न डेटा स्टैक्स के साथ इंटीग्रेशन पर फोकस करते हुए।
SQL-सेंट्रिक ट्रांसफॉर्मेशन्स के लिए dbtबिग डेटा के लिए Spark और Databricksस्ट्रीमिंग जॉब्स के लिए Beam और FlinkSQL-आधारित ट्रांसफॉर्मेशन फ्रेमवर्क्सटूल चयन क्राइटेरिया और ट्रेड-ऑफ्सपाठ 11fact_payments: स्कीमा फील्ड्स (payment_id, user_id, course_id, amount, currency, payment_method, status, timestamp, invoice_id)राजस्व एनालिटिक्स के लिए fact_payments टेबल मॉडल करें। प्रत्येक फील्ड परिभाषित करें, इडेम्पोटेंट इंगेशन चर्चा करें, करेंसी हैंडलिंग, पेमेंट स्टेटस, रिफंड्स, तथा डाउनस्ट्रीम रिपोर्टिंग के लिए पेमेंट्स को यूजर्स, कोर्सेस, और इनवॉयसेस से लिंक करें।
fact_payments की ग्रेन और प्राइमरी कीपेमेंट स्टेटस और लाइफसाइकल मॉडलिंगमल्टी-करेंसी अमाउंट्स हैंडलिंगपेमेंट्स को यूजर्स और कोर्सेस से लिंकिंगरिफंड्स और चार्जबैक्स कैप्चर