Data Modeling Fundamentals APK

➢Data Modeling Fundamentals Course
➢Great user interface
➢Day mode, Night mode added
➢Make your Notes
➢Text to Voice Feature
➢Last Read Added

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!