TDWI Advanced Data Modeling Techniques (Online-Canlı)
Eğitim Süresi
Kontenjan
Ön Koşullar
Herhangi bir ön koşul bulunmamaktadır.
Dökümanlar
Eğitim Hakkında
Her veri modeli aslında soru sormaktadır. Gelişmiş modelleme teknikleri bu soruların cevaplanmasını sağlar. Mantıksal veya teknik olan her veri tasarımı, ölçeklenebilirlik, performans ve paket veritabanları gibi ayrıca fazla karmaşık konularıda göz önünde bulundurur. Eğitimde veri modelleme uygulayıcılarının karşılaştığı değişik sorunları araştırır ve uygun veri modellerini geliştirmelerine yardımcı olacak bilgi beceri ve teknikleri sağlar.
Eğitim İçeriği
Modül 1: Veri Modelleme Kavramları
- Enterprise Architecture
- Higher Normal Forms
- Specialization and Generalization
- Presentation
Modül 2: İş Verileri Modeli Geliştirme
- Business Data Model Development Approaches
- Data Modeling Roles
- Business Data Model Application
- Data Governance
Modül 3: Sistem ve Fiziksel Veri Modeli Geliştirme
- Data Modeling Roles
- Globalization / Localization
- Non-Relational Data Structures
- Business Analytics
Modül 4: Diğer Kavramlar
- Recursive Relationships
- Cloud
- Complementary Models
- Model Management
Modül 5: Sonuç
- Summary of Key Points
Eğitimde Neler Öğreneceksiniz?
- Kurumsal mimari yaklaşımlarını ve nasıl uygulanacağını,
- Farklı veri modelleri ve bunların birbirleriyle ilişkisini,
- Analitikte modellemenin rolünü,
- Daha yüksek normalleştirme formlarını,
- Genelleme ve uzmanlaşma etkili bir şekilde nasıl uygulanır?
- Veri yönetiminde meta veri yönetiminin rolünü,
- Durum ve zaman bağımlılıkları ve bunların nasıl ele alınacağını,
- Veri modeli nasıl doğrulanır?
- Uygulamaya dayalı iş veri modelinin fiziksel modellere dönüştürülmesini,
- Alternatif depolama yaklaşımlarının sonuçlarını,
- Tamamlayıcı modellerin rolleri ve yapılarını,
- Birden çok saat dilimi ve para birimi ile nasıl başa çıkılır? bunları öğreneceksiniz.
Eğitime Kimler Katılabilir
- Bazı Pratik Deneyime Sahip Veri Modelleyicileri
- Veri Mimarları
- Veritabanı Geliştiricileri katılım sağlayabilir.