Beschreibung
Datenmodellierung und Architekturen
In diesem Seminar vertiefen Sie Ihr Wissen in fortgeschrittenen Konzepten und Techniken der Datenmodellierung. Der Kurs umfasst eine breite Palette von Themen, einschließlich Advanced Conceptual Modeling, Data Modeling Patterns und Big Data Modeling.Sie lernen, komplexe Beziehungen zu analysieren, Datenmodelle für Data Warehouses zu entwerfen und die besonderen Herausforderungen der Big Data- und Geospatial Data-Modellierung zu bewältigen. Praktische Übungen und Fallstudien ermöglichen es Ihnen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
- Advanced Conceptual Modeling
- Diskussion über abstrakte Entitäten und deren Anwendungsfälle
- Vertiefung in die Generalisierung und Spezialisierung von Entitäten
- Praktische Übungen zur Anwendung fortgeschrittener Konzepte
- Advanced Logical Modeling
- Analyse komplexer Beziehungen, einschließlich Rekursion und Aggregation
- Fallstudien zur Veranschaulichung von komplexen Modellierungsproblemen
- Diskussion über bewährte Methoden zur Bewältigung solcher Herausforderungen
- Data Modeling Patterns
- Vorstellung gängiger Muster und Best Practices in der Datenmodellierung
- Detaillierte Untersuchung von Sternschema, Schneeflockenschema und Faktentabellenmodellierung
- Anwendungsbeispiele und Diskussion über deren Vor- und Nachteile
- Big Data Modeling
- Herausforderungen und Techniken bei der Modellierung von Big Data
- Einführung in NoSQL-Datenbanken, verteilte Systeme und unstrukturierte Daten
- Praktische Beispiele und Diskussion über Big Data-Modellierungsmethoden
- Temporal Data Modeling
- Einführung in die Modellierung von Daten mit zeitlichen Aspekten
- Diskussion über Versionierung, Effektivitätszeitraum und Zeitreihen
- Praktische Übungen zur Modellierung temporaler Daten
- Geospatial Data Modeling
- Grundlagen der Modellierung räumlicher Daten und Geoinformationssysteme (GIS)
- Vertiefte Analyse geometrischer Datentypen und räumlicher Abfragen
- Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
- Data Warehouse Modeling
- Konzeption und Design von Datenmodellen für Data Warehouses und Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS)
- Fokus auf Sternschema, Faktentabellenmodellierung und Aggregation
- Praktische Übungen zur Modellierung von Data Warehouse-Szenarien
- Data Vault 2.0 Modeling
- Einführung in das Data Vault-Konzept und seine Anwendung für die Modellierung von Data Warehouses
- Betonung von Skalierbarkeit, Flexibilität und Historisierung
- Fallstudien und Beispiele aus der Praxis
Zielgruppe / Voraussetzungen
- Teilnehmer sollten über fortgeschrittene Kenntnisse in Datenbanken und SQL verfügen.
- Teilnehmer sollten bereits Erfahrungen mit Cloud-Computing und Datenmodellierung haben.
- Interesse an fortgeschrittener Datenmodellierung und -architektur wird vorausgesetzt.
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Eine Informationsanfrage zu diesem Kurs ist nur für Beteiligte aus dem B2B-Bereich sinnvoll.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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