Data Modeling Fundamentals

مبانی مدل سازی داده ها - دوره

این دوره جامع فراگیران را به سفری کامل در دنیای مدل‌سازی داده‌ها، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، می‌برد.

این دوره با مقدمه‌ای بر داده‌ها و عناصر کلیدی مانند موجودیت‌ها، ویژگی‌ها و روابط آغاز می‌شود، این دوره روش‌های مدل‌سازی ضروری از جمله طرح‌های مفهومی، منطقی و فیزیکی را بررسی می‌کند.

این دوره عمیقاً به موضوعات مدل‌سازی داده مدرن مانند مدل‌سازی ابعادی برای انبار داده، محیط‌های کلان داده، ساختارهای NoSQL و مدل‌سازی برای ابر می‌پردازد.

تمرکز ویژه به یکپارچگی داده ها، حاکمیت، مدیریت ابرداده و بهینه سازی عملکرد داده شده است. همچنین یادگیرندگان حوزه‌های پیشرفته‌ای مانند مدل‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی، دریاچه‌های داده، مدل‌سازی معنایی و مدل‌سازی در گردش‌های کاری Agile و DevOps را بررسی خواهند کرد.

در پایان دوره، فراگیران می‌توانند با اطمینان مدل‌های داده را با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعتی طراحی، مدیریت و بهینه‌سازی کنند، بهترین شیوه‌ها را در محیط‌های مختلف داده اعمال کنند، و مدل‌های داده‌ای کامل و کارآمد را متناسب با سناریوهای کسب‌وکار در دنیای واقعی بسازند.

📚 بررسی اجمالی دوره

● مقدمه ای بر مدل سازی داده ها

● درک داده ها و اطلاعات

● مفاهیم کلیدی: موجودیت ها، ویژگی ها و روابط

● تکنیک های مدل سازی داده ها: مفهومی، منطقی و فیزیکی

● نمودارهای Entity-Relationship (ER): مبانی و نمادها

● عادی سازی: فرم نرمال اول تا پنجم

● غیر عادی سازی و زمان استفاده از آن

● کلیدهای اصلی، کلیدهای خارجی و نمایه سازی

● مدل های داده رابطه ای در مقابل NoSQL

● یکپارچگی داده ها و محدودیت ها

● مدل سازی داده های بعدی برای انبار داده ها

● مدل‌سازی داده‌ها برای داده‌های بزرگ و محیط‌های ابری

● بهترین روش ها در مدل سازی داده ها

● دام های رایج و نحوه اجتناب از آنها

● مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی

● مقدمه ای بر UML برای مدل سازی داده ها

● تکنیک های مدل سازی پیشرفته ER

● استفاده از ابزارهای مدل‌سازی داده: ERWin، PowerDesigner و موارد دیگر

● حاکمیت داده و نقش آن در مدل سازی

● مدیریت و مستندسازی فراداده

● مدل سازی برای بهینه سازی عملکرد

● درک Data Lakes و Data Mesh

● مدل‌سازی داده در محیط‌های Agile و DevOps

● مدل های داده های نموداری و موارد استفاده از آنها

● مدل سازی داده های سری زمانی و زمانی

● مدلسازی و هستی شناسی داده های معنایی

● مدلسازی و اتوماسیون داده مبتنی بر هوش مصنوعی

● انطباق با مقررات و مدل سازی داده ها

● مهندسی معکوس و مدلسازی سیستم میراث

● پروژه نهایی: ساخت یک مدل داده جامع

📲 داده های پیچیده را به وضوح تبدیل کنید. هم اکنون دوره مدلسازی داده را دانلود کنید!