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Fondamentaux de la modélisation des données - Cours

Ce cours complet emmène les apprenants dans un voyage complet à travers le monde de la modélisation de données, des concepts fondamentaux aux techniques avancées.

Commençant par une introduction aux données et aux éléments clés tels que les entités, les attributs et les relations, le cours explore les méthodes de modélisation essentielles, notamment les conceptions conceptuelles, logiques et physiques.

Le cours approfondit les sujets modernes de modélisation de données tels que la modélisation dimensionnelle pour l'entreposage de données, les environnements Big Data, les structures NoSQL et la modélisation pour le cloud.

Une attention particulière est accordée à l'intégrité des données, à la gouvernance, à la gestion des métadonnées et à l'optimisation des performances. Les apprenants exploreront également des domaines de pointe tels que la modélisation basée sur l'IA, les lacs de données, la modélisation sémantique et la modélisation au sein des flux de travail Agile et DevOps.

À la fin du cours, les apprenants seront capables de concevoir, gérer et optimiser en toute confiance des modèles de données à l'aide d'outils standard de l'industrie, d'appliquer les meilleures pratiques dans divers environnements de données et de créer des modèles de données complets et efficaces adaptés aux scénarios commerciaux réels.

📚 Aperçu du cours
● Introduction à la modélisation des données
● Comprendre les données et les informations
● Concepts clés : entités, attributs et relations
● Techniques de modélisation des données : conceptuelles, logiques et physiques
● Diagrammes Entité-Relation (ER) : principes de base et symboles
● Normalisation : de la première à la cinquième forme normale
● Dénormalisation et quand l'utiliser
● Clés primaires, clés étrangères et indexation
● Modèles de données relationnels et NoSQL
● Intégrité des données et contraintes
● Modélisation de données dimensionnelles pour l'entreposage de données
● Modélisation des données pour les environnements Big Data et Cloud
● Meilleures pratiques en matière de modélisation des données
● Pièges courants et comment les éviter
● Études de cas et applications concrètes
● Introduction à UML pour la modélisation des données
● Techniques avancées de modélisation ER
● Utilisation des outils de modélisation de données : ERWin, PowerDesigner, etc.
● Gouvernance des données et son rôle dans la modélisation
● Gestion des métadonnées et documentation
● Modélisation pour l'optimisation des performances
● Comprendre les lacs de données et le maillage de données
● Modélisation des données dans les environnements Agile et DevOps
● Modèles de données graphiques et leurs cas d'utilisation
● Modélisation de données temporelles et chronologiques
● Modélisation des données sémantiques et ontologies
● Modélisation et automatisation des données basées sur l'IA
● Conformité réglementaire et modélisation des données
● Ingénierie inverse et modélisation des systèmes existants
● Projet final : Création d'un modèle de données complet

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