DATA MODELING & STORAGE EĞİTİMİ

SELECT, JOIN ve gruplama gibi temel SQL kavramlarına aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.

Herhangi bir ilişkisel veri tabanıyla tablo ve kayıt düzeyinde çalışmış olmak faydalıdır.

Dosya, disk ve sunucu gibi altyapı kavramlarına genel aşinalık yeterlidir.

İş kurallarını varlık ve ilişkilere dönüştürebilecek soyutlama becerisi öğrenmeyi destekler.

Kavramsal, mantıksal ve fiziksel model katmanlarını ayırarak iş gereksinimini tutarlı bir veri modeline dönüştürürsünüz.

Varlık, ilişki ve kardinaliteyi doğru belirleyerek Crow's foot notasyonuyla okunabilir ER diyagramları çizersiniz.

1NF'den BCNF'e kadar normalizasyonu uygular, anomalileri giderir ve gerektiğinde bilinçli denormalizasyon kararı alırsınız.

Anahtar, kısıt ve indeks tasarımıyla bütünlüğü koruyan ve performanslı ilişkisel şemalar oluşturursunuz.

Fact ve dimension ayrımıyla star ve snowflake şemaları tasarlar, uygun grain ve ölçüt seçimini yaparsınız.

Yavaş değişen boyutları Type 1, 2 ve 3 yöntemleriyle modelleyerek geçmiş veriyi doğru biçimde saklarsınız.

Document, key-value ve graph modellerinde erişim desenine göre embedding ve referencing kararlarını verirsiniz.

İlişkisel, NoSQL, data lake ve object storage seçenekleri arasında iş yüküne en uygun depolamayı seçersiniz.