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Fundamentos de modelagem de dados - Curso

Este curso abrangente leva os alunos a uma jornada completa pelo mundo da modelagem de dados, desde conceitos básicos até técnicas avançadas.

Começando com uma introdução aos dados e elementos-chave como entidades, atributos e relacionamentos, o curso explora métodos de modelagem essenciais, incluindo projetos conceituais, lógicos e físicos.

O curso se aprofunda em tópicos modernos de modelagem de dados, como modelagem dimensional para armazenamento de dados, ambientes de big data, estruturas NoSQL e modelagem para nuvem.

Foco especial é dado à integridade de dados, governança, gerenciamento de metadados e otimização de desempenho. Os alunos também explorarão áreas de ponta, como modelagem orientada por IA, data lakes, modelagem semântica e modelagem em fluxos de trabalho Agile e DevOps.

Ao final do curso, os alunos serão capazes de projetar, gerenciar e otimizar modelos de dados com confiança usando ferramentas padrão do setor, aplicar as melhores práticas em vários ambientes de dados e construir modelos de dados completos e eficientes, adaptados a cenários de negócios do mundo real.

📚 Visão geral do curso
● Introdução à modelagem de dados
● Noções básicas sobre dados e informações
● Conceitos-chave: entidades, atributos e relacionamentos
● Técnicas de modelagem de dados: conceitual, lógica e física
● Diagramas Entidade-Relacionamento (ER): Noções Básicas e Símbolos
● Normalização: da primeira à quinta forma normal
● Desnormalização e quando usá-la
● Chaves primárias, chaves estrangeiras e indexação
● Modelos de dados relacionais vs. NoSQL
● Integridade e restrições de dados
● Modelagem Dimensional de Dados para Data Warehousing
● Modelagem de dados para ambientes de Big Data e Cloud
● Melhores práticas em modelagem de dados
● Armadilhas comuns e como evitá-las
● Estudos de caso e aplicações do mundo real
● Introdução à UML para modelagem de dados
● Técnicas avançadas de modelagem de ER
● Usando ferramentas de modelagem de dados: ERWin, PowerDesigner e mais
● Governança de dados e seu papel na modelagem
● Gerenciamento e documentação de metadados
● Modelagem para otimização de desempenho
● Noções básicas sobre data lakes e malha de dados
● Modelagem de dados em ambientes ágeis e DevOps
● Modelos de dados gráficos e seus casos de uso
● Modelagem de dados temporais e de séries temporais
● Modelagem Semântica de Dados e Ontologias
● Modelagem e automação de dados orientadas por IA
● Conformidade regulatória e modelagem de dados
● Engenharia Reversa e Modelagem de Sistemas Legados
● Projeto Final: Construindo um Modelo de Dados Abrangente

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