کتاب اصول و مبانی مدل‌سازی داده با Data Modeling Essentials با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و مبانی مدل‌سازی داده با Data Modeling Essentials

موضوع کلی: مدل‌سازی داده

موضوع میانی: مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده: چیستی و چرایی
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌سازی داده
• 3. نقش مدل‌سازی داده در توسعه سیستم‌ها
• 4. اهداف اصلی مدل‌سازی داده
• 5. انواع مدل‌های داده: مفهومی، منطقی، فیزیکی
• 6. فرآیند مدل‌سازی داده: گام به گام
• 7. نقش‌های کلیدی در فرآیند مدل‌سازی
• 8. درک نیازمندی‌های کسب‌وکار برای مدل‌سازی
• 9. مزایای مدل‌سازی داده برای سازمان‌ها
• 10. چالش‌های رایج در مدل‌سازی داده
• 11. موجودیت‌ها (Entities): شناسایی و تعریف
• 12. ویژگی‌ها (Attributes): معرفی و طبقه‌بندی
• 13. روابط (Relationships): درک اتصالات داده‌ای
• 14. کلیدهای اصلی (Primary Keys): اهمیت و انتخاب
• 15. کلیدهای خارجی (Foreign Keys): برقراری روابط
• 16. کلیدهای کاندید و کلیدهای جایگزین
• 17. کلیدهای مرکب (Composite Keys)
• 18. ویژگی‌های ساده در مقابل ویژگی‌های مرکب
• 19. ویژگی‌های تک‌مقداره در مقابل چند‌مقداره
• 20. ویژگی‌های مشتق‌شده (Derived Attributes)
• 21. اختیاری بودن ویژگی‌ها (Nullability)
• 22. کاردینالیتی (Cardinality): رابطه یک به یک
• 23. کاردینالیتی: رابطه یک به چند
• 24. کاردینالیتی: رابطه چند به چند
• 25. شناسایی و حل روابط چند به چند: موجودیت‌های پیوندی
• 26. روابط سوپرتایپ و ساب‌تایپ (Generalization/Specialization)
• 27. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی
• 28. روابط بازگشتی (Recursive Relationships)
• 29. روابط انحصاری و فراگیر (Arcs)
• 30. محدودیت‌ها (Constraints): یکپارچگی داده‌ها
• 31. مدل‌سازی مفهومی: دیدگاه کسب‌وکار
• 32. شناسایی موجودیت‌های کلیدی کسب‌وکار
• 33. شناسایی روابط مهم کسب‌وکار
• 34. اجزای اصلی یک مدل داده مفهومی
• 35. ترسیم نمودارهای ER مفهومی
• 36. سطوح انتزاع در مدل‌سازی مفهومی
• 37. واژه‌نامه کسب‌وکار و تعاریف داده‌ای
• 38. همکاری با ذینفعان در مدل‌سازی مفهومی
• 39. بهترین روش‌ها در مدل‌سازی مفهومی
• 40. تبدیل قوانین کسب‌وکار به مدل مفهومی
• 41. مدل‌های مفهومی در سطح سازمانی
• 42. بازبینی و اعتبار سنجی مدل‌های مفهومی
• 43. مزایای مدل‌سازی مفهومی جامع
• 44. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌سازی مفهومی
• 45. ابزارهای مدل‌سازی مفهومی: نگاهی کلی
• 46. مدل‌سازی منطقی: ساختار برای پایگاه داده
• 47. انتقال از مدل مفهومی به مدل منطقی
• 48. اصول مدل رابطه‌ای (Relational Model)
• 49. جداول، ستون‌ها و ردیف‌ها در مدل منطقی
• 50. پیاده‌سازی کلیدهای اصلی در مدل منطقی
• 51. پیاده‌سازی کلیدهای خارجی در مدل منطقی
• 52. کلیدهای یکتا و شاخص‌ها (Indexes) در سطح منطقی
• 53. دامنه‌ها و انواع داده‌ها در مدل منطقی
• 54. مقدمه‌ای بر نرمال‌سازی (Normalization)
• 55. فرم نرمال اول (1NF): حذف گروه‌های تکراری
• 56. فرم نرمال دوم (2NF): وابستگی کامل تابعی
• 57. فرم نرمال سوم (3NF): حذف وابستگی‌های انتقالی
• 58. فرم نرمال بوییس-کاد (BCNF)
• 59. فرم نرمال چهارم (4NF): حذف وابستگی‌های چندمقداری
• 60. فرم نرمال پنجم (5NF): حذف وابستگی‌های پیوندی
• 61. دینرمال‌سازی (Denormalization): چرا و چه زمانی؟
• 62. توسعه نمودارهای ER منطقی
• 63. قراردادهای نام‌گذاری در مدل‌سازی منطقی
• 64. مستندسازی مدل‌های منطقی
• 65. فرهنگ لغت داده و مدیریت فراداده (Metadata) در مدل منطقی
• 66. اعتبارسنجی و بهینه‌سازی مدل‌های منطقی
• 67. ملاحظات کارایی در طراحی منطقی
• 68. ملاحظات امنیتی در طراحی منطقی
• 69. ردیابی منشا داده‌ها (Data Lineage) و مدل‌های منطقی
• 70. ابزارهای مدل‌سازی منطقی
• 71. مدل‌سازی فیزیکی: پیاده‌سازی در پایگاه داده
• 72. انتقال از مدل منطقی به مدل فیزیکی
• 73. ملاحظات خاص سیستم مدیریت پایگاه داده (RDBMS)
• 74. انتخاب انواع داده‌های فیزیکی
• 75. استراتژی‌های انتخاب و پیاده‌سازی شاخص‌ها (Indexes)
• 76. پارتیشن‌بندی و ساختارهای ذخیره‌سازی
• 77. نماها (Views): هدف و پیاده‌سازی
• 78. رویه‌های ذخیره‌شده (Stored Procedures) و توابع
• 79. تریگرها (Triggers) برای حفظ یکپارچگی
• 80. قراردادهای نام‌گذاری در مدل‌سازی فیزیکی
• 81. بهینه‌سازی کارایی در لایه فیزیکی
• 82. پیاده‌سازی امنیت در سطح فیزیکی
• 83. ملاحظات پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 84. مستندسازی مدل فیزیکی
• 85. ابزارهای مدل‌سازی فیزیکی
• 86. حاکمیت داده (Data Governance) و مدیریت داده
• 87. سیستم‌های مدیریت فراداده (Metadata Management Systems)
• 88. کیفیت داده (Data Quality) و پروفایل‌سازی داده
• 89. ردیابی منشا داده‌ها (Data Lineage) و تحلیل تاثیر (Impact Analysis)
• 90. مدل‌سازی داده برای انبار داده (مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ابعادی)
• 91. جداول واقعیت (Fact Tables) و جداول بعد (Dimension Tables)
• 92. شمای ستاره (Star Schema) و شمای دانه برف (Snowflake Schema)
• 93. ابعاد با تغییر آهسته (SCD Type 1, 2, 3)
• 94. مدل‌سازی داده برای داده‌های بزرگ (Big Data) و NoSQL
• 95. مدل‌سازی داده در پایگاه‌های داده سندگرا (Document Databases)
• 96. مدل‌سازی داده در پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
• 97. مدل‌سازی داده در ذخیره‌سازهای کلید-مقدار (Key-Value Stores)
• 98. مدل‌سازی داده در محیط‌های چابک (Agile)
• 99. کنترل نسخه (Version Control) برای مدل‌های داده
• 100. روندهای آتی در مدل‌سازی داده