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데이터 모델링 기초 - 과정

이 포괄적인 과정에서는 학습자가 기초 개념부터 고급 기술까지 데이터 모델링의 세계를 완벽하게 경험하게 됩니다.

데이터와 엔터티, 속성, 관계와 같은 핵심 요소에 대한 소개를 시작으로 개념적, 논리적, 물리적 설계를 포함한 필수 모델링 방법을 탐구합니다.

이 과정에서는 데이터 웨어하우징을 위한 차원 모델링, 빅 데이터 환경, NoSQL 구조, 클라우드 모델링과 같은 최신 데이터 모델링 주제를 심층적으로 다룹니다.

데이터 무결성, 거버넌스, 메타데이터 관리 및 성능 최적화에 특히 중점을 두고 있습니다. 또한 학습자는 AI 기반 모델링, 데이터 레이크, 의미론적 모델링, Agile 및 DevOps 워크플로 내 모델링과 같은 최첨단 영역을 탐색합니다.

과정이 끝나면 학습자는 업계 표준 도구를 사용하여 데이터 모델을 자신 있게 설계, 관리 및 최적화하고, 다양한 데이터 환경에 모범 사례를 적용하고, 실제 비즈니스 시나리오에 맞는 완전하고 효율적인 데이터 모델을 구축할 수 있게 됩니다.

📚 강좌 개요
● 데이터 모델링 소개
● 데이터와 정보의 이해
● 주요 개념: 엔터티, 속성, 관계
● 데이터 모델링 기법: 개념적, 논리적, 물리적
● ER(엔티티-관계) 다이어그램: 기본 및 기호
● 정규화: 첫 번째 ~ 다섯 번째 정규형
● 비정규화 및 사용 시기
● 기본 키, 외래 키, 인덱싱
● 관계형 데이터 모델과 NoSQL 데이터 모델
● 데이터 무결성 및 제약
● 데이터 웨어하우징을 위한 차원 데이터 모델링
● 빅데이터 및 클라우드 환경을 위한 데이터 모델링
● 데이터 모델링 모범 사례
● 일반적인 함정과 이를 방지하는 방법
● 사례 연구 및 실제 적용
● 데이터 모델링을 위한 UML 소개
● 고급 ER 모델링 기술
● 데이터 모델링 도구 사용: ERWin, PowerDesigner 등
● 데이터 거버넌스와 모델링에서의 역할
● 메타데이터 관리 및 문서화
● 성능 최적화를 위한 모델링
● 데이터 레이크 및 데이터 메시 이해
● Agile 및 DevOps 환경의 데이터 모델링
● 그래프 데이터 모델 및 활용 사례
● 시간 및 시계열 데이터 모델링
● 의미론적 데이터 모델링 및 온톨로지
● AI 기반 데이터 모델링 및 자동화
● 규정 준수 및 데이터 모델링
● 리버스 엔지니어링 및 레거시 시스템 모델링
● 최종 프로젝트: 종합 데이터 모델 구축

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