Veriyi doğru modelle, hiyerarşiyi doğru kur
Varlık-ilişki modelleme, 1NF-3NF normalizasyon, star/snowflake boyutsal model ve parent-child/ragged hiyerarşileri kapsayan eğitim; bridge tablolar ve yavaş değişen boyutlar (SCD) dahil.
ER modelleme, normalizasyon ve boyutsal hiyerarşiler
Bu eğitim, veriyi doğru yapılandırmak için varlık (entity) modelleme ve hiyerarşi tasarımını kapsar. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel model katmanları; varlık, öznitelik ve ilişki (bir-çok, çok-çok) modelleme; birincil/yabancı anahtarlar ve normalizasyon (1NF, 2NF, 3NF) ile veri tekrarının giderilmesi işlenir. Ardından boyutsal modellemede hiyerarşiler: doğal ve dengeli/dengesiz hiyerarşiler, parent-child ve bridge tabloları, snowflake boyutlar ve ragged hiyerarşi yönetimi ele alınır. Katılımcılar iş gereksiniminden hem işlemsel (OLTP) hem analitik (OLAP) için uygun veri modeli ve hiyerarşi tasarlar.
3 Gün. Her gün dört modül; ER modellemeden normalizasyon ve boyutsal hiyerarşilere ilerlenir.
Orta Seviye — Varlık-ilişki modelleme, normalizasyon ve boyutsal hiyerarşilerin kavramsaldan fiziksel tasarıma kadar ele alınması.
Katılımcılar iş senaryolarından ER diyagramı ve boyutsal model çıkararak hiyerarşileri örnek veri üzerinde tasarlar.
Varlık ve ilişkileri doğru modelleyip veri tekrarını önlersiniz.
Dengesiz ve ragged hiyerarşileri analize uygun biçimde kurarsınız.
Birincil/yabancı anahtarlarla bütünlüğü güvence altına alırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
İlişkisel tablo, satır ve sütun kavramlarına aşinalık beklenir.
Temel SELECT ve JOIN bilgisi faydalıdır.
İş verisi ve raporlama ihtiyacına dair genel fikir faydalıdır.
ER diyagramı çizebilen bir araç veya bilgisayar yeterlidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kavramsal, mantıksal ve fiziksel model katmanlarını ayırt edersiniz.
İş gereksiniminden varlık-ilişki diyagramı çıkarırsınız.
1NF-3NF uygulayarak anomalileri ve tekrarı giderirsiniz.
Anahtar ve kısıtlarla referans bütünlüğünü güvence altına alırsınız.
Star ve snowflake şema ile analitik model tasarlarsınız.
Dengesiz ve ragged hiyerarşileri analize uygun kurarsınız.
Özyinelemeli hiyerarşileri CTE ile modelleyip gezersiniz.
Yavaş değişen boyutlarla tarihsel değişimi yönetirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Çıkarımsal istatistik, hipotez testleri, p-değeri, etki büyüklüğü ve A/B testi tasarımıyla kanıta dayalı veri kararları vermeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI araçlarında dosya, veritabanı, bulut ve API kaynaklarına bağlanma, import/canlı bağlantı modları, yenileme ve veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri bağlı kontroller, veri erişim katmanı, önbellek, dağıtım ve grafik/multimedya ile veri odaklı uygulama ve rapor arayüzleri kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İstatistiğin temel kavramları, veri türleri, ortalama ve standart sapma gibi özet ölçüler ile örnekleme yöntemlerini ve hatasını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ortalama, yüzde, olasılık ve grafik okumayla veri okuryazarlığı kazanın; korelasyon-nedensellik ve yanıltıcı görseller gibi istatistiksel tuzakları ayırt edin.
Detayları Gör →