تسلط به مدل‌سازی داده‌ - از مفهوم تا پیاده‌سازی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول مدل‌سازی داده - درک اصول اولیه، مفاهیم و اصطلاحات مرتبط با مدل‌سازی داده
• اصول طراحی پایگاه داده - یادگیری نحوه طراحی و ایجاد پایگاه‌ داده‌ها با ساختار مناسب که به‌طور کارآمد داده‌ را ذخیره و مدیریت می‌کنند.
• کسب مهارت در ایجاد نمودارهای رابطه‌-انتیتی (ERDs) برای نمایش ویژوال ساختار و رابطه‌ها در یک پایگاه داده
• تکنیک‌های نرمال‌سازی - درک فرآیند نرمال‌سازی و فرم‌های مختلف آن (از 1NF تا 5NF) برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ و کاهش ریداندنسی در پایگاه داده
• آشنایی با حاشیه‌نویسی‌های مدل‌سازی مختلف (مانند UML و ERD) و ابزارهای نرم‌افزاری مورد استفاده در مدل‌سازی داده (مانند ERwin و SQL Data Modeler)
• یادگیری تفاوت‌ها میان مدل‌های داده مفهومی، منطقی و فیزیکی و نحوه ایجاد هر نوع مدل
• درک بهترین شیوه‌ها در صنعت برای مدل‌سازی داده، از جمله کنوانسیون‌های نامگذاری، استانداردهای مستندات و ملاحظات طراحی
• یادگیری نحوه مستندسازی مؤثر مدل‌های داده، شامل تعریف انتیتی‌ها، جزئیات attribute، روابط، constraints و سایر اطلاعات مرتبط
• توانایی همکاری با ذینفعان، برقراری ارتباط مؤثر و ترجمه الزامات کسب‌وکار به مدل‌های داده

پیش‌نیازهای دوره

• بدون الزامات - اگر اطلاعات اولیه از SQL دارید، عالی است.

توضیحات دوره

به دوره «تسلط به مدل‌سازی داده‌ - از مفهوم تا پیاده‌سازی» خوش آمدید! در این دوره، شما سفری را از اصول اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی داده آغاز خواهید کرد. چه شما یک مبتدی باشید یا یک حرفه‌ای با تجربه در داده‌، این دوره شما را با دانش و مهارت‌های لازم برای طراحی پایگاه‌ داده‌های کارآمد و مقیاس‌پذیر که نیازهای کسب‌وکارهای مدرن را برآورده می‌کند، مجهز خواهد کرد.

در طول دوره، شما خواهید آموخت که چگونه با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای استاندارد صنعت، مدل‌های داده‌ واضح و مختصر ایجاد کنید. از درک مبانی مدل‌سازی رابطه‌-انتیتی تا تسلط به پیچیدگی‌های نرمال‌سازی و بهینه‌سازی، شما درک عمیقی از کل فرآیند مدل‌سازی داده خواهید داشت.

آنچه خواهید آموخت:

• آشنایی با مدل‌سازی داده - درک اهمیت مدل‌سازی داده و نقش آن در طراحی پایگاه داده
• مدل‌سازی رابطه‌-انتیتی (ERD) - یاد می‌گیرید که چگونه نمودارهای رابطه-انتیتی (ERDs) را برای نمایش ساختار و روابط داده خود ایجاد کنید.
• تکنیک‌های نرمال‌سازی - به اصول نرمال‌سازی (از 1NF تا 5NF) پرداخته و نحوه اعمال آنها برای حذف ریداندنسی و اطمینان از یکپارچگی داده را یاد می‌گیرید.
• حاشیه‌نویسی‌ها و ابزارهای مدل‌سازی - با حاشیه‌نویسی‌های مدل‌سازی مختلف (مانند UML) و ابزارهای پرطرفدار مدل‌سازی داده (مانند Erwin و SQL Data Modeler) آشنا می‌شوید.
• مدل‌سازی مفهومی، منطقی و فیزیکی - بررسی تفاوت‌های بین مدل‌های داده مفهومی، منطقی و فیزیکی و یادگیری نحوه ایجاد هر نوع مدل
• بهترین شیوه‌ها و دستورالعمل‌ها - کشف بهترین شیوه‌ها در صنعت برای مدل‌سازی داده، از جمله کنوانسیون‌های نامگذاری، استانداردهای مستندات و ملاحظات طراحی
• مستندسازی مدل‌های داده - یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های داده را به‌طور مؤثر مستند کنید، از جمله تعاریف انتیتی، جزئیات attribute، روابط و constraints
• مدل‌سازی ابعادی - کسب بینش‌هایی درباره تکنیک‌های مدل‌سازی ابعادی برای ساخت انبارهای داده و پایگاه‌ داده‌های تحلیلی
• پیاده‌سازی مدل‌های داده - درک نحوه تبدیل مدل‌های داده به اسکیماهای فیزیکی پایگاه داده، از جمله ملاحظاتی برای ایندکس‌گذاری، بهینه‌سازی و پرفورمنس تیونینگ
• مهارت‌های همکاری و ارتباطات - توسعه توانایی همکاری با ذینفعان، برقراری ارتباط مؤثر و تبدیل الزامات کسب‌وکار به مدل‌های داده

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که به دنبال یادگیری مبانی مدل‌سازی داده‌ هستند.
• کاربران سطح متوسط ​​که به دنبال تعمیق درک خود از مفاهیم پیشرفته مدل‌سازی داده‌ هستند.
• متخصصان داده، از جمله مدیران پایگاه داده، تحلیلگران و توسعه‌دهندگان که می‌خواهند مهارت‌های خود را در طراحی و پیاده‌سازی پایگاه‌ داده‌ها افزایش دهند.

در پایان دوره، شما دانش و اعتمادبه‌نفس لازم برای انجام آسان پروژه‌های مدل‌سازی داده‌ را خواهید داشت که شما را به یک سرمایه ارزشمند در هر سازمان داده‌ محور تبدیل می‌کند. همین حالا در دوره شرکت کرده و مهارت‌های مدل‌سازی داده‌ خود را به سطح بالاتری ببرید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیان در مدل‌سازی داده: افرادی که به تازگی با مدل‌سازی داده و طراحی پایگاه داده آشنا شده‌اند، پایه‌ای قوی در اصول، تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌های مدل‌سازی داده کسب خواهند کرد.
• حرفه‌ای‌های داده سطح متوسط - کسانی که تجربه‌ای در مدل‌سازی داده دارند با مفاهیم پیشرفته‌ مانند نرمال‌سازی، مدل‌سازی ابعادی و بهینه‌سازی آشنا شده و می‌توانند پروژه‌های پیچیده‌تر را مدیریت کنند.
• مدیران پایگاه داده (DBAs) - DBAs که مسئول طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری پایگاه‌ داده‌ها هستند، مهارت‌های خود را در ایجاد اسکیماهای پایگاه داده کارآمد و مقیاس‌پذیر، بهبود عملکرد و اطمینان از یکپارچگی داده افزایش خواهند داد.
• تحلیلگران داده و دانشمندان داده - حرفه‌ای‌هایی که با مجموعه‌ داده‌های بزرگ کار می‌کنند، برای تحلیل، گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری، از درک ساختار و سازماندهی مدل‌های داده بهره‌مند خواهند شد.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار - توسعه‌دهندگانی که در ساخت اپلیکیشن‌های مرتبط با پایگاه داده مشغول به‌کار هستند، یاد خواهند گرفت که چگونه اسکیماهای پایگاه داده را طراحی کنند که الزامات اپلیکیشن خود را برآورده سازند، عملکرد و قابلیت اطمینان نرم‌افزار خود را بهبود بخشند.
• تحلیلگران کسب‌وکار - تحلیلگرانی که مسئول جمع‌آوری و مستندسازی الزامات کسب‌وکار هستند، بینش‌هایی درباره ترجمه نیازهای کسب‌وکار به مدل‌های داده کسب خواهند کرد، که این امر ارتباط بهتر بین ذینفعان فنی و غیرفنی را تسهیل می‌کند.
• مدیران پروژه - مدیران پروژه‌ که نظارت بر پروژه‌های مرتبط با پایگاه داده را بر عهده دارند، درک بهتری از فرآیند مدل‌سازی داده خواهند داشت که به آنها امکان می‌دهد به‌طور مؤثر برنامه‌ریزی، نظارت و ارزیابی پیشرفت طرح‌های مدل‌سازی داده را در سازمان‌های خود انجام دهند.
• حرفه‌ای‌های IT که به دنبال پیشرفت شغلی هستند - افرادی که به دنبال پیشرفت در صنعت IT، به ویژه در نقش‌های مرتبط با مدیریت داده و توسعه پایگاه داده هستند، با کسب مهارت‌های مورد نیاز در مدل‌سازی داده بهره‌مند خواهند شد.