Data Modeling Fundamentals

Basisprincipes van gegevensmodellering - cursus

Deze uitgebreide cursus neemt leerlingen mee op een complete reis door de wereld van datamodellering, van fundamentele concepten tot geavanceerde technieken.

Beginnend met een inleiding tot gegevens en sleutelelementen zoals entiteiten, attributen en relaties, onderzoekt de cursus essentiële modelleringsmethoden, waaronder conceptuele, logische en fysieke ontwerpen.

De cursus duikt diep in moderne onderwerpen op het gebied van datamodellering, zoals dimensionale modellering voor datawarehousing, big data-omgevingen, NoSQL-structuren en modellering voor de cloud.

Er wordt speciale aandacht besteed aan data-integriteit, governance, metadatabeheer en prestatie-optimalisatie. Leerlingen zullen ook geavanceerde gebieden verkennen, zoals AI-gestuurde modellering, datameren, semantische modellering en modellering binnen Agile- en DevOps-workflows.

Aan het einde van de cursus kunnen leerlingen met vertrouwen datamodellen ontwerpen, beheren en optimaliseren met behulp van industriestandaard tools, best practices toepassen in verschillende dataomgevingen en complete, efficiënte datamodellen bouwen die zijn afgestemd op zakelijke scenario's uit de echte wereld.

📚 Cursusoverzicht

● Inleiding tot gegevensmodellering

● Gegevens en informatie begrijpen

● Sleutelconcepten: entiteiten, attributen en relaties

● Technieken voor gegevensmodellering: conceptueel, logisch en fysiek

● Entiteitsrelatiediagrammen (ER): basisprincipes en symbolen

● Normalisatie: eerste tot vijfde normaalvorm

● Denormalisatie en wanneer het te gebruiken

● Primaire sleutels, externe sleutels en indexering

● Relationele versus NoSQL-gegevensmodellen

● Gegevensintegriteit en beperkingen

● Dimensionale gegevensmodellering voor datawarehousing

● Gegevensmodellering voor big data- en cloudomgevingen

● Beste praktijken op het gebied van gegevensmodellering

● Veelvoorkomende valkuilen en hoe u ze kunt vermijden

● Casestudies en toepassingen in de echte wereld

● Inleiding tot UML voor gegevensmodellering

● Geavanceerde ER-modelleringstechnieken

● Hulpmiddelen voor gegevensmodellering gebruiken: ERWin, PowerDesigner en meer

● Databeheer en de rol ervan bij modellering

● Beheer en documentatie van metadata

● Modellering voor prestatieoptimalisatie

● Inzicht in datameren en datamesh

● Gegevensmodellering in Agile- en DevOps-omgevingen

● Grafiekgegevensmodellen en hun gebruiksscenario's

● Tijdelijke en tijdreeksgegevensmodellering

● Semantische datamodellering en ontologieën

● AI-gestuurde datamodellering en automatisering

● Naleving van regelgeving en gegevensmodellering

● Reverse Engineering en Legacy-systeemmodellering

● Eindproject: bouwen van een alomvattend datamodel

📲 Zet complexe gegevens om in duidelijkheid. Download nu de cursus Datamodellering!