Maîtriser les fondamentaux de la modélisation des données
Prérequis du cours
- Veuillez noter que ce cours est soumis aux conditions préalables suivantes, qui doivent être remplies avant de pouvoir y accéder
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Intelligence artificielle et apprentissage automatique
À propos de ce cours
Dans ce cours, je vous emmène des fondamentaux et des concepts de la modélisation des données jusqu'à un certain nombre de meilleures pratiques et techniques dont vous aurez besoin pour construire des modèles de données dans votre organisation. Vous trouverez de nombreux exemples qui démontrent clairement les concepts et techniques clés abordés tout au long du cours.
À la fin du cours, vous serez prêt non seulement à mettre ces principes en pratique, mais aussi à prendre les décisions clés en matière de modélisation des données et de conception requises par "l'art" de la modélisation des données, qui transcendent les techniques et les modèles de conception.
Les organisations, ou groupes d'organisations, peuvent établir la nécessité d'une gestion des données de référence lorsqu'elles détiennent plus d'une copie des données relatives à une entité commerciale. Le fait de détenir plus d'une copie de ces données de base signifie intrinsèquement qu'il est inefficace de maintenir une "version unique de la vérité" pour toutes les copies. À moins que des personnes, des processus et des technologies ne soient en place pour garantir que les valeurs des données restent alignées dans toutes les copies, il est presque inévitable que différentes versions des informations concernant une entité commerciale soient détenues.
Objectifs d'apprentissage
Le matériel comprend
- Vidéos
- Livrets
Exigences
- Compréhension de base des concepts et des structures de gestion des données, tels que les tables de bases de données relationnelles.
- Savoir comment les différents éléments de données sont logiquement liés les uns aux autres.
Public cible
- Un analyste commercial
- Ingénieur de données ou concepteur de bases de données
- Qui souhaite se constituer une boîte à outils personnelle des meilleures pratiques et techniques de modélisation des données.