Data Modeling Fundamentals

数据建模基础知识 - 课程

这门综合课程将带领学习者踏上数据建模世界的完整旅程，从基础概念到高级技术。

本课程从介绍数据和实体、属性和关系等关键元素开始，探讨基本的建模方法，包括概念、逻辑和物理设计。

该课程深入探讨现代数据建模主题，例如数据仓库的维度建模、大数据环境、NoSQL 结构和云建模。

特别关注数据完整性、治理、元数据管理和性能优化。学习者还将探索人工智能驱动的建模、数据湖、语义建模以及敏捷和 DevOps 工作流程中的建模等前沿领域。

课程结束时，学习者将能够使用行业标准工具自信地设计、管理和优化数据模型，在各种数据环境中应用最佳实践，并构建适合实际业务场景的完整、高效的数据模型。

📚 课程概览

● 数据建模简介

● 了解数据和信息

● 关键概念：实体、属性和关系

● 数据建模技术：概念、逻辑和物理

● 实体关系 (ER) 图：基础知识和符号

● 规范化：第一范式到第五范式

● 非规范化以及何时使用它

● 主键、外键和索引

● 关系数据模型与 NoSQL 数据模型

● 数据完整性和约束

● 数据仓库的维度数据建模

● 大数据和云环境的数据建模

● 数据建模的最佳实践

● 常见陷阱以及如何避免它们

● 案例研究和实际应用

● 数据建模UML 简介

● 先进的 ER 建模技术

● 使用数据建模工具：ERWin、PowerDesigner 等

● 数据治理及其在建模中的作用

● 元数据管理和文档

● 性能优化建模

● 了解数据湖和数据网格

● 敏捷和DevOps 环境中的数据建模

● 图数据模型及其用例

● 时态和时间序列数据建模

● 语义数据建模和本体

● 人工智能驱动的数据建模和自动化

● 法规遵从性和数据建模

● 逆向工程和遗留系统建模

● 最终项目：构建综合数据模型

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