Teknolojilerin kesiştiği nokta!

Must-Have Skills for Modern Data Modeling Eğitimi

Bu eğitime ait planlanmış tarih bulunmamaktadır. Eğitim planlamak istiyorsanız formu doldurarak bize ulaşın.

Önkoşullar

Herhangi birönkoşul yoktur.

Veri gölleri ve NoSQL veritabanları gibi yeni veri yönetimi trendleri, klasik veri mimarilerini önemli ölçüde etkilemiş durumda. Veri yönetimi geliştikçe klasik veri modellemesi uygulamaları bu değişimlere ayak uydurmakta zorlanıyor. Ama modellemede başarısız olunması bu sorunun bir cevabı değil. NoSQL demek hiçbir veri modelinin olmayacağı anlamına gelmiyor! Veri mimarları ve veri modelleyicileri, günümüzün veri yönetimi dünyasında çalışabilmek için yeni beceriler ve teknikler öğrenmeli.


İş zekası ve analitik sistemleri, geçmişin başarısı kanıtlanmış veri modelleme tekniklerine meydan okuyor. Gereksinimlerden uygulamalara dek yeni veri rolleri, kullanımları ve türleri güncellenmiş modelleme becerileri gerektiriyor. Veri modelleyicinin alet kutusunda da ilişkisel verilere, boyutsal verilere, yapılandırılmamış verilere ve ana verilere yönelik aletler olmalıdır. Boyutsal veri, modern iş zekası ve veri ambarı uygulamalarının temel bir bileşeni. Boyutsal açıdan düzenlenmiş veriler, normal veri yapılarına kıyasla iş zekası ve analitik ihtiyaçları için çok daha etkili ve uyarlanabilir bir temel sunuyor. Big Data olgusu da veri modellemenin amacını genişletirken rolünü de değiştiriyor. Veri modellemesi hala önemli bir süreç, belki de geçmişte olmadığı kadar. Ancak veri modellemesinin amacı ve süreçleri, sürekli gelişen veri dünyasına ayak uydurabilmek için değişmek zorunda.


Modern Veri Modellemesi için Sahip Olunması Gereken Beceriler adlı, üç gün sürecek ve etkileşimli bir eğitim şeklinde düzenlenecek olan bu grup çalışması, veri modellemesi için temel teknikleri ve en iyi uygulamaları kapsayacak.

Herhangi birönkoşul yoktur.

  • Veri mimarları, veri modelleyiciler ve veri mühendisleri
  • Veri ambarı ve veri marketi tasarımcıları ve geliştiricileri
  • Veri entegratörleri ve veritabanı tasarımcıları ve geliştiricileri
  • İş zekası ve analitik amaçla kullanmak üzere yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri bir araya getirme gereğini yerine getirmede zorlanan herkes

  • Kurum-ilişki modelleme teknikleri, veri ambarı ve iş zekası için nasıl uyarlanır
  • Genelleştirme ve çıkarım teknikleri veri ambarı tasarımını nasıl zenginleştirir
  • Veri kaynaklarını anlayabilmek için veri modelleme teknikleri nasıl uygulanır
  • İş metrikleri ve boyutsal veriler için gereksinim toplama teknikleri
  • Mantıksal bir boyutsal veri modeli nasıl oluşturulur
  • Mantıksal bir boyutsal model yıldız şema tasarımına nasıl dönüştürülür
  • Veri deposu modelleme ve veri erişimi modelleme arasındaki farkı ayırt etme ve bunların her birinin ne zaman kullanılacağını bilme
  • İlişkisel, boyutsal, NoSQL, NewSQL, grafik ve doküman veritabanlarını içeren modern veri sistemleri için çalışan veri modelleme tekniklerinin kapsamı ve çeşitleri

Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.