INFORMATION AND DATA MODELLING FOR THE ENTERPRISE EĞİTİMİ

Kurumun verisini kavramdan fiziksele modelle

Kavramsal ve mantıksal modelden ER ve normalizasyona, boyutsal ve NoSQL modelden kurumsal veri mimarisi ve yönetişime kadar.

Kurumsal bilgi ve veri modelleme eğitimi: kavramsal/mantıksal/fiziksel katmanlar, ER modeli ve ilişki türleri, 1NF–BCNF normalizasyon ve denormalizasyon, boyutsal modelleme ve Data Vault, NoSQL erişim örüntüsü tasarımı ve kurumsal veri modeli/yönetişimini kap…

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Kavramsal/mantıksal/fiziksel modelleme, normalizasyon ve kurumsal veri mimarisi

Bu eğitim, bir kurumun bilgi ve veri varlıklarını tutarlı biçimde modellemeyi ele alır. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel modelleme katmanları; varlık-ilişki (ER) modeli, varlık, nitelik, anahtar ve ilişki türleri (bire-bir, bire-çok, çoka-çok) işlenir. Normalizasyon (1NF–BCNF), denormalizasyonun gerekçeleri; anahtar tasarımı, referans bütünlüğü ve kısıtlar açıklanır. Analitik iş yükleri için boyutsal modelleme (yıldız/kar tanesi, fact/dimension) ile operasyonel 3NF ayrımı, Data Vault'a giriş; NoSQL/belge ve graf modeline erişim-örüntü tabanlı yaklaşım ele alınır. Kurumsal veri modeli, kavramsal veri mimarisi, master/referans veri, veri sözlüğü, iş terimleri ve yönetişim; model araçları ve versiyonlama uygulanır. Amaç ölçeklenebilir, paylaşılan ve yönetilebilir bir kurumsal veri modeli kurmaktır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; kavramsal modelden normalizasyon, analitik model ve kurumsal mimariye kadar işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Kurumsal bilgi ve veri modelleme: kavramsal/mantıksal/fiziksel modeller, normalizasyon ve kurumsal veri mimarisi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek bir kurum için ER, normalizasyon, boyutsal model ve kurumsal veri modeli tasarlayarak uygular.

Neden Bu Eğitim?

🧠Katmanlı Modelleme

Kavramsaldan fiziksele katmanları ayırarak tutarlı modeller kurarsınız.

🧩Doğru Yapı

Normalizasyon ve anahtar tasarımıyla veri bütünlüğünü güvence altına alırsınız.

🏢Kurumsal Bakış

Kurumsal veri modeli ve yönetişimle paylaşılan tek doğruluk kurarsınız.

Anahtar Konular

veri modelleme eğitimier modelinormalizasyonboyutsal modellemedata vaultnosql modellemekurumsal veri modeliveri mimarisimantıksal modelveri yönetişimi
“İyi bir veri modeli, kurumun ortak dilini satır ve sütuna döker.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veritabanı Temeli

İlişkisel veritabanı ve tablo kavramlarına aşinalık gereklidir.

2
SQL Bilgisi

Temel SQL bilgisi fiziksel model uygulamasında faydalıdır.

3
İş Süreci Bakışı

İş süreçlerini veri varlıklarına çevirme ilgisi yararlıdır.

4
Araç

Bir modelleme aracı (ör. ER aracı) erişimi önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, modelleme katmanlarını ayırt edip bir ER modeli oluşturabilir.
Modül 1
Modelleme Katmanları
  • Kavramsal (conceptual) model
  • Mantıksal (logical) model
  • Fiziksel (physical) model
  • Katmanlar arası dönüşüm
  • Soyutlama ve hedef kitle
  • Model amaçlarına göre seçim
Modül 2
Varlık-İlişki Temeli
  • Varlık (entity) ve örnek
  • Nitelik (attribute) türleri
  • Anahtar: aday, birincil, yabancı
  • İlişki (relationship) ve derece
  • Kardinalite ve opsiyonellik
  • ER notasyonları (crow's foot)
Modül 3
İlişki Türleri
  • Bire-bir ilişki
  • Bire-çok ilişki
  • Çoka-çok ve çözüm (bağlantı tablosu)
  • Zayıf (weak) varlık
  • Özleştirme/genelleme (supertype/subtype)
  • Özyinelemeli (recursive) ilişki
Modül 4
Kavramsaldan Mantıksala
  • Varlıkları tabloya çevirme
  • İlişkileri yabancı anahtara çevirme
  • Çoka-çok çözümleme
  • Nitelik–sütun eşleme
  • İş kuralı yakalama
  • Model doğrulama
Günün hedefiKatılımcı, normalizasyon uygulayıp fiziksel tasarım kararlarını verebilir.
Modül 1
Normalizasyon
  • Fonksiyonel bağımlılık
  • 1NF: atomiklik
  • 2NF: kısmi bağımlılık giderme
  • 3NF: geçişli bağımlılık giderme
  • BCNF
  • Anomaliler (ekleme/silme/güncelleme)
Modül 2
Denormalizasyon
  • Denormalizasyon gerekçeleri
  • Okuma performansı dengesi
  • Tekrarlı veri riski
  • Türetilmiş/toplu sütun
  • Ne zaman denormalize
  • Bütünlük koruma
Modül 3
Bütünlük ve Kısıtlar
  • Birincil ve yabancı anahtar kısıtı
  • Referans bütünlüğü
  • Benzersizlik ve CHECK kısıtı
  • NULL ve varsayılan değer
  • Silme/güncelleme davranışı (cascade)
  • İş kuralı kısıt olarak
Modül 4
Fiziksel Tasarım
  • Veri tipi ve boyut seçimi
  • Anahtar: natural vs surrogate
  • İndeksleme stratejisi girişi
  • Partition ve büyüme
  • Adlandırma standartları
  • DDL üretimi
Günün hedefiKatılımcı, analitik ve kurumsal modelleme yaklaşımlarını seçip yönetişime bağlayabilir.
Modül 1
Boyutsal Modelleme
  • OLTP (3NF) vs OLAP ayrımı
  • Yıldız ve kar tanesi şema
  • Fact ve dimension
  • Grain ve toplama
  • Yavaş değişen boyut (SCD)
  • Conformed dimension
Modül 2
Data Vault ve Esneklik
  • Data Vault'a giriş (hub/link/satellite)
  • Esnek ve denetlenebilir model
  • Tarihselleştirme yaklaşımı
  • Kaynak çeşitliliği
  • 3NF/boyutsal/Data Vault karşılaştırma
  • Yaklaşım seçimi
Modül 3
NoSQL Modelleme
  • Erişim örüntüsüne göre tasarım
  • Belge (document) modeli
  • Anahtar-değer ve geniş sütun
  • Graf modeli (düğüm/kenar)
  • Gömme (embedding) vs referans
  • Polyglot persistence
Modül 4
Kurumsal Model ve Yönetişim
  • Kurumsal veri modeli (EDM)
  • Master ve referans veri
  • Veri sözlüğü ve iş terimleri
  • Soyağacı ve sahiplik
  • Model versiyonlama ve değişim
  • Veri yönetişimi entegrasyonu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Katmanlar

Kavramsal/mantıksal/fiziksel modelleri ayırt edebilirsiniz.

✅
ER Modeli

Varlık, ilişki ve anahtarlarla ER modeli kurabilirsiniz.

✅
Normalizasyon

1NF–BCNF normalizasyonu uygulayabilirsiniz.

✅
Bütünlük

Kısıtlar ve referans bütünlüğü tasarlayabilirsiniz.

✅
Fiziksel Tasarım

Tip, anahtar ve DDL kararlarını verebilirsiniz.

✅
Boyutsal Model

Analitik için yıldız şema tasarlayabilirsiniz.

✅
NoSQL

Erişim örüntüsüne göre NoSQL modelleyebilirsiniz.

✅
Kurumsal Model

EDM ve veri yönetişimini kurabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mimarları
  • veri modelleyiciler
  • veritabanı tasarımcıları
  • iş analistleri
  • kurumsal veri yönetişimi ilgilileri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mimarları, veri modelleyiciler, veritabanı tasarımcıları ve iş analistleri için uygundur.
Normalizasyon nereye kadar işleniyor?
1NF'den BCNF'e kadar işlenir ve denormalizasyon gerekçeleriyle birlikte ele alınır.
Analitik modelleme var mı?
Evet; boyutsal modelleme (yıldız/kar tanesi) ve Data Vault'a giriş kapsanır.
NoSQL kapsanıyor mu?
Evet; belge, anahtar-değer ve graf modelleri erişim örüntüsü temelli ele alınır.
Sertifika veriliyor mu?
Evet; Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Information and Data Modelling for the Enterprise Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikAdvanced WebdriverIO Features & Reporting Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Advanced WebdriverIO Features & Reporting Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

WebdriverIO ileri otomasyon: Page Object, özel komutlar, akıllı bekleme, paralel çalıştırma, Allure raporlama ve CI/CD entegrasyonunu uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAggregating Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Aggregating Data Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SQL'de veri toplama: COUNT/SUM/AVG, GROUP BY ve HAVING, ROLLUP/CUBE ve pencere fonksiyonları (ROW_NUMBER, RANK, kümülatif toplam) uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAjax Data Requests & Responses Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Ajax Data Requests & Responses Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Ajax ile asenkron veri alışverişi: fetch ve XHR, JSON işleme, async/await, HTTP durum kodları, CORS ve AbortController'ı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAlteryx Gelişmiş Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Alteryx Gelişmiş Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Alteryx Designer ileri: Fuzzy Match ve RegEx, batch/iterative makrolar, analitik uygulamalar, mekansal ve prediktif araçlarla otomasyonu öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAlteryx: Temel & Orta Düzey - Pratik Veri Hazırlama ve Otomasyonu Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Alteryx: Temel & Orta Düzey - Pratik Veri Hazırlama ve Otomasyonu Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Alteryx Designer ile veri alma, Filter/Formula ile temizleme, Join/Union ile birleştirme ve tekrarlanabilir iş akışı otomasyonunu kod yazmadan öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn