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Fondamenti di modellazione dei dati - Corso

Questo corso completo accompagna gli studenti in un viaggio completo attraverso il mondo della modellazione dei dati, dai concetti fondamentali alle tecniche avanzate.

Iniziando con un'introduzione ai dati e agli elementi chiave come entità, attributi e relazioni, il corso esplora i metodi di modellazione essenziali, inclusi progetti concettuali, logici e fisici.

Il corso approfondisce i moderni argomenti di modellazione dei dati come la modellazione dimensionale per il data warehousing, gli ambienti di big data, le strutture NoSQL e la modellazione per il cloud.

Particolare attenzione è riservata all'integrità dei dati, alla governance, alla gestione dei metadati e all'ottimizzazione delle prestazioni. Gli studenti esploreranno anche aree all'avanguardia come la modellazione basata sull'intelligenza artificiale, i data lake, la modellazione semantica e la modellazione all'interno dei flussi di lavoro Agile e DevOps.

Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di progettare, gestire e ottimizzare con sicurezza modelli di dati utilizzando strumenti standard del settore, applicare le migliori pratiche in vari ambienti di dati e creare modelli di dati completi ed efficienti su misura per scenari aziendali reali.

📚 Panoramica del corso
● Introduzione alla modellazione dei dati
● Comprendere dati e informazioni
● Concetti chiave: entità, attributi e relazioni
● Tecniche di modellazione dei dati: concettuali, logiche e fisiche
● Diagrammi Entità-Relazione (ER): nozioni di base e simboli
● Normalizzazione: dalla prima alla quinta forma normale
● Denormalizzazione e quando utilizzarla
● Chiavi primarie, chiavi esterne e indicizzazione
● Modelli di dati relazionali e NoSQL
● Integrità e vincoli dei dati
● Modellazione dimensionale dei dati per il data warehousing
● Modellazione dei dati per Big Data e ambienti cloud
● Migliori pratiche nella modellazione dei dati
● Insidie ​​​​comuni e come evitarle
● Casi di studio e applicazioni nel mondo reale
● Introduzione a UML per la modellazione dei dati
● Tecniche avanzate di modellazione ER
● Utilizzo degli strumenti di modellazione dei dati: ERWin, PowerDesigner e altro
● Governance dei dati e il suo ruolo nella modellazione
● Gestione e documentazione dei metadati
● Modellazione per l'ottimizzazione delle prestazioni
● Comprendere i data Lake e la mesh di dati
● Modellazione dei dati in ambienti Agile e DevOps
● Modelli di dati grafici e relativi casi d'uso
● Modellazione dei dati temporali e di serie temporali
● Modellazione semantica dei dati e ontologie
● Modellazione e automazione dei dati basate sull'intelligenza artificiale
● Conformità normativa e modellazione dei dati
● Reverse Engineering e Modellazione di sistemi legacy
● Progetto finale: creazione di un modello di dati completo

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