Veriyi doğru modelle, tutarlı tasarla
Kavramsal modelden fiziksel şemaya veri tasarımı: ER diyagramı, kardinalite, 1NF'ten BCNF'e normalleştirme, anahtar ve bütünlük kuralları ile denormalleştirme kararları SQL DDL üzerinden uygulamalı işlenir.
Kavramsal modelden fiziksel şemaya veri tasarımı
Bu eğitim, bir uygulamanın verisini doğru biçimde temsil eden sağlam veri modelleri tasarlamayı öğretir. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel model katmanlarını, varlık-ilişki (ER) diyagramlarını, varlık, öznitelik ve ilişki kardinalitelerini (bire-bir, bire-çok, çoka-çok) ele alır. Birincil ve yabancı anahtarlar, aday anahtar ve referansal bütünlük kurgulanır; 1NF'ten BCNF'e normalleştirme ve bilinçli denormalleştirme uygulanır. Sürrogat ve doğal anahtar seçimi, kalıtım/alt tip modelleme, slowly changing dimension yaklaşımları ve ilişkiselden belge (NoSQL) modeline geçiş farkları incelenir. Örnekler bir e-ticaret şeması üzerinde SQL DDL ile somutlaştırılır.
3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından ER diyagramı ve SQL DDL ile tasarım çalışılır.
Orta Seviye — Kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modelleme; varlık-ilişki tasarımı, normalleştirme ve ilişkisel şema.
Bir e-ticaret senaryosu üzerinde ER aracı ve SQL DDL ile adım adım model kurup normalleştirerek uygulamalı çalışılır.
Tutarlı ve genişletilebilir şema tasarlayarak sonraki hataları önlersiniz.
Anahtar ve ilişki kurallarıyla veri bütünlüğünü garanti altına alırsınız.
Tekrarı ve anomalileri normalleştirmeyle sistematik biçimde giderirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT, JOIN ve tablo kavramına giriş düzeyinde aşinalık faydalıdır.
Tablo, satır ve sütun mantığını bilmek örnekleri kolaylaştırır.
Kurallar ve ilişkiler arası tutarlılık kurma alışkanlığı beklenir.
Bir ER modelleme aracı ve PostgreSQL veya MySQL kurulu ortam.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kavramsal, mantıksal ve fiziksel modelleri ayırt eder ve üretirsiniz.
Varlık, ilişki ve kardinaliteyi doğru ER diyagramına dökersiniz.
Bir şemayı 1NF'ten BCNF'e kadar sistematik normalleştirirsiniz.
Doğal ve sürrogat anahtarları yerinde seçip ilişki kurarsınız.
Referansal bütünlük ve kısıtlarla veri tutarlılığını sağlarsınız.
İndeks ve bölümleme ile performanslı fiziksel şema kurarsınız.
Okuma hızı için bilinçli denormalleştirme kararı verirsiniz.
İlişkisel modeli belge modeline erişim desenine göre uyarlarsınız.
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.
Orta seviye Pentaho: yıldız şema boyut/olgu yükleme, SCD Tip 1/2, lookup stratejileri, hata akışı, parametre ve artımlı yükleme ile ambar ETL tasarlayın.
Detayları Gör →
ServiceNow Performance Analytics ileri: automated/formula indicator, breakdown kaynakları, data collector, tarihsel skor ve drill-down panoları uygulamalı öğren
Detayları Gör →
KPI ve metrik tasarımı, öncü/artçı göstergeler, dengeli skor kartı, varyans analizi ve SPC ile güvenilir performans ölçümü kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Excel'de ileri analiz: Power Query, PivotTable, Data Analysis ToolPak regresyon ve FORECAST.ETS zaman serisi tahminiyle uçtan uca veri analizini öğrenin.
Detayları Gör →
Pimcore ile PIM/MDM: class ve data object veri modeli, veri kalitesi, DAM, iş akışı, Data Hub/GraphQL ile çok kanallı ürün verisi yönetimini öğrenin.
Detayları Gör →