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Grundlagen der Datenmodellierung – Kurs

Dieser umfassende Kurs nimmt die Lernenden mit auf eine umfassende Reise durch die Welt der Datenmodellierung, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in Daten und Schlüsselelemente wie Entitäten, Attribute und Beziehungen und befasst sich mit wesentlichen Modellierungsmethoden, einschließlich konzeptioneller, logischer und physischer Designs.

Der Kurs befasst sich intensiv mit modernen Datenmodellierungsthemen wie dimensionaler Modellierung für Data Warehousing, Big-Data-Umgebungen, NoSQL-Strukturen und Modellierung für die Cloud.

Besonderer Fokus liegt auf Datenintegrität, Governance, Metadatenmanagement und Leistungsoptimierung. Die Lernenden werden auch innovative Bereiche wie KI-gesteuerte Modellierung, Data Lakes, semantische Modellierung und Modellierung innerhalb von Agile- und DevOps-Workflows erkunden.

Am Ende des Kurses werden die Lernenden in der Lage sein, Datenmodelle mit branchenüblichen Tools sicher zu entwerfen, zu verwalten und zu optimieren, Best Practices in verschiedenen Datenumgebungen anzuwenden und vollständige, effiziente Datenmodelle zu erstellen, die auf reale Geschäftsszenarien zugeschnitten sind.

📚 Kursübersicht
● Einführung in die Datenmodellierung
● Daten und Informationen verstehen
● Schlüsselkonzepte: Entitäten, Attribute und Beziehungen
● Datenmodellierungstechniken: konzeptionell, logisch und physikalisch
● Entity-Relationship (ER)-Diagramme: Grundlagen und Symbole
● Normalisierung: Erste bis fünfte Normalform
● Denormalisierung und wann man sie verwendet
● Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Indizierung
● Relationale vs. NoSQL-Datenmodelle
● Datenintegrität und Einschränkungen
● Dimensionale Datenmodellierung für Data Warehousing
● Datenmodellierung für Big Data und Cloud-Umgebungen
● Best Practices in der Datenmodellierung
● Häufige Fallstricke und wie man sie vermeidet
● Fallstudien und reale Anwendungen
● Einführung in UML zur Datenmodellierung
● Fortgeschrittene ER-Modellierungstechniken
● Verwendung von Datenmodellierungstools: ERWin, PowerDesigner und mehr
● Data Governance und ihre Rolle bei der Modellierung
● Metadatenverwaltung und -dokumentation
● Modellierung zur Leistungsoptimierung
● Data Lakes und Data Mesh verstehen
● Datenmodellierung in agilen und DevOps-Umgebungen
● Diagrammdatenmodelle und ihre Anwendungsfälle
● Zeit- und Zeitreihendatenmodellierung
● Semantische Datenmodellierung und Ontologien
● KI-gesteuerte Datenmodellierung und Automatisierung
● Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenmodellierung
● Reverse Engineering und Legacy-Systemmodellierung
● Abschlussprojekt: Aufbau eines umfassenden Datenmodells

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