Data Modeling Fundamentals

พื้นฐานการสร้างแบบจำลองข้อมูล - หลักสูตร

หลักสูตรที่ครอบคลุมนี้จะนำผู้เรียนเดินทางสู่โลกแห่งการสร้างแบบจำลองข้อมูลตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง

เริ่มต้นด้วยการแนะนำข้อมูลและองค์ประกอบสำคัญ เช่น เอนทิตี คุณลักษณะ และความสัมพันธ์ หลักสูตรนี้จะสำรวจวิธีการสร้างแบบจำลองที่จำเป็น รวมถึงการออกแบบเชิงแนวคิด ตรรกะ และกายภาพ

หลักสูตรนี้เจาะลึกหัวข้อการสร้างแบบจำลองข้อมูลสมัยใหม่ เช่น การสร้างแบบจำลองมิติสำหรับคลังข้อมูล สภาพแวดล้อม Big Data โครงสร้าง NoSQL และการสร้างแบบจำลองสำหรับระบบคลาวด์

เน้นเป็นพิเศษไปที่ความสมบูรณ์ของข้อมูล การกำกับดูแล การจัดการเมตาดาต้า และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ผู้เรียนจะได้สำรวจพื้นที่ที่ล้ำสมัย เช่น การสร้างแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วย AI, Data Lake, การสร้างแบบจำลองเชิงความหมาย และการสร้างแบบจำลองภายในเวิร์กโฟลว์ Agile และ DevOps

เมื่อสิ้นสุดหลักสูตร ผู้เรียนจะสามารถออกแบบ จัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลข้อมูลได้อย่างมั่นใจโดยใช้เครื่องมือมาตรฐานอุตสาหกรรม ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมข้อมูลที่หลากหลาย และสร้างแบบจำลองข้อมูลที่สมบูรณ์และมีประสิทธิภาพซึ่งปรับให้เหมาะกับสถานการณ์ทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง

📚 ภาพรวมหลักสูตร

● ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล

● การทำความเข้าใจข้อมูลและสารสนเทศ

● แนวคิดหลัก: เอนทิตี คุณลักษณะ และความสัมพันธ์

● เทคนิคการสร้างแบบจำลองข้อมูล: แนวความคิด ตรรกะ และกายภาพ

● แผนภาพความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี (ER): พื้นฐานและสัญลักษณ์

● การทำให้เป็นมาตรฐาน: แบบฟอร์มปกติที่หนึ่งถึงห้า

● การทำให้เป็นปกติและเมื่อใดจึงควรใช้

● คีย์หลัก คีย์ต่างประเทศ และการจัดทำดัชนี

● โมเดลข้อมูลเชิงสัมพันธ์กับ NoSQL

● ความสมบูรณ์ถูกต้องและข้อจำกัดของข้อมูล

● การสร้างแบบจำลองข้อมูลมิติสำหรับคลังข้อมูล

● การสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์

● แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสร้างแบบจำลองข้อมูล

● ข้อผิดพลาดทั่วไปและวิธีหลีกเลี่ยง

● กรณีศึกษาและการประยุกต์ในโลกแห่งความเป็นจริง

● ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ UML สำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูล

● เทคนิคการสร้างแบบจำลอง ER ขั้นสูง

● การใช้เครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูล: ERWin, PowerDesigner และอื่นๆ

● การกำกับดูแลข้อมูลและบทบาทในการสร้างแบบจำลอง

● การจัดการข้อมูลเมตาและเอกสารประกอบ

● การสร้างแบบจำลองเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพ

● ทำความเข้าใจ Data Lake และ Data Mesh

● การสร้างแบบจำลองข้อมูลในสภาพแวดล้อมแบบ Agile และ DevOps

● โมเดลข้อมูลกราฟและกรณีการใช้งาน

● การสร้างแบบจำลองข้อมูลชั่วคราวและอนุกรมเวลา

● การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงความหมายและอภิปรัชญา

● การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบอัตโนมัติ

● การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการสร้างแบบจำลองข้อมูล

● วิศวกรรมย้อนกลับและการสร้างแบบจำลองระบบเดิม

● โครงการสุดท้าย: การสร้างโมเดลข้อมูลที่ครอบคลุม

📲 เปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้ชัดเจน ดาวน์โหลดหลักสูตรการสร้างแบบจำลองข้อมูลทันที!