【Udemy中英字幕】[2024] Mastering Data Modeling: Concept to Implementation

[2024] 掌握数据建模：从概念到实施

数据库建模 | 数据库设计模型 | 数据库规范化 | 关系数据库设计 | 数据建模

讲师：Global Trainers

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您将学到什么

• 数据建模基础：了解与数据建模相关的基本原理、概念和术语。
• 数据库设计原则：了解如何设计和创建结构良好的数据库，以有效存储和管理数据。
• 熟练创建实体关系图 (ERD)，以直观地表示数据库内的结构和关系
• 规范化技术：了解规范化过程及其各种形式（1NF 到 5NF），以确保数据完整性并最大限度地减少数据库中的冗余
• 熟悉不同的建模符号（例如 UML、ERD）和用于数据建模的软件工具（例如 ERwin、SQL 数据建模器）
• 了解概念、逻辑和物理数据模型之间的区别，以及如何创建每种类型
• 了解数据建模的行业最佳实践，包括命名约定、文档标准和设计考虑。
• 了解如何有效地记录数据模型，包括实体定义、属性详细信息、关系、约束和其他相关信息。
• 能够与利益相关者合作、有效沟通并将业务需求转化为数据模型。

探索相关主题

• 数据建模
• 数据库设计与开发
• 发展

要求

• 无需任何先决条件。如果您具备基本的 SQL 知识，那就太好了！

描述

课程名称：掌握数据建模：从概念到实施

课程描述：欢迎来到“掌握数据建模”！在本课程中，您将踏上数据建模的基本原理和高级技术之旅，从概念化到实施。无论您是初学者还是经验丰富的数据专业人士，本课程都将为您提供设计高效且可扩展的数据库所需的知识和技能，以满足现代企业的需求。

在本课程中，您将学习如何使用行业标准技术和工具创建清晰简洁的数据模型。从理解实体关系建模的基础知识到掌握规范化和优化的复杂性，您将深入了解整个数据建模过程。

您将学到的内容：

1. 数据建模简介：了解数据建模的重要性及其在数据库设计中的作用。

2. 实体关系建模 (ERD)：了解如何创建实体关系图 (ERD) 来表示数据的结构和关系。

3. 规范化技术：深入研究规范化原理（1NF 到 5NF）并学习如何应用它们来消除冗余并确保数据完整性。

4. 建模符号和工具：熟悉不同的建模符号（例如，UML）和流行的数据建模工具（例如，Erwin、SQL Data Modeler）。

5. 概念、逻辑和物理建模：探索概念、逻辑和物理数据模型之间的差异，并学习如何创建每种类型。

6. 最佳实践和指南：发现数据建模的行业最佳实践，包括命名约定、文档标准和设计考虑因素。

7. 数据模型文档：了解如何有效地记录数据模型，包括实体定义、属性详细信息、关系和约束。

8. 维度建模：深入了解构建数据仓库和分析数据库的维度建模技术。

9. 数据模型实现：了解如何将数据模型转换为物理数据库模式，包括索引、优化和性能调整的考虑因素。

10. 协作和沟通技能：培养与利益相关者合作、有效沟通以及将业务需求转化为数据模型的能力。

本课程适合哪些人：

• 初学者希望学习数据建模的基础知识。

• 中级用户寻求加深对高级数据建模概念的理解。

• 数据专业人员，包括数据库管理员、分析师和开发人员，希望提高其数据库设计和实施技能。

在本课程结束时，您将拥有轻松处理数据建模项目的知识和信心，让您成为任何数据驱动型组织的宝贵资产。立即报名，将您的数据建模技能提升到新的水平！

本课程适合哪些人：

• 数据建模初学者：数据建模和数据库设计新手将获得数据建模原理、技术和最佳实践的坚实基础。
• 中级数据专业人员：具有一定数据建模经验的人员将加深对规范化、维度建模和优化等高级概念的理解，使他们能够处理更复杂的数据建模项目。
• 数据库管理员 (DBA)：负责设计、实施和维护数据库的 DBA 将提高其创建高效且可扩展的数据库模式、优化性能和确保数据完整性的技能
• 数据分析师和数据科学家：使用大型数据集进行分析、报告和决策的专业人员将受益于了解数据模型的结构和组织方式，从而提高他们有效访问和操作数据的能力。
• 软件开发人员：参与构建与数据库交互的应用程序的开发人员将学习如何设计满足其应用程序要求的数据库模式，从而提高其软件的整体性能和可靠性。
• 业务分析师：负责收集和记录业务需求的分析师将深入了解将业务需求转化为数据模型，促进技术和非技术利益相关者之间的更好沟通。
• 项目经理：负责数据库相关项目的项目经理将更好地了解数据建模过程，从而让他们能够有效地规划、监控和评估组织内数据建模计划的进展。
• 寻求职业发展的 IT 专业人士：希望在 IT 行业中提升职业生涯的个人，尤其是从事与数据管理和数据库开发相关的职位的个人，将受益于获得数据建模方面所需的技能。