کتاب مدل‌سازی پیشرفته داده برای سیستم‌های رابطه‌ای با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیشرفته داده برای سیستم‌های رابطه‌ای

موضوع کلی: مدیریت داده

موضوع میانی: طراحی پایگاه داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده پیشرفته
• 2. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی رابطه‌ای
• 3. تفاوت مدل‌سازی داده‌ای و مدل‌سازی تجاری
• 4. شناسایی موجودیت‌ها و ویژگی‌ها
• 5. تعریف روابط بین موجودیت‌ها
• 6. انواع روابط: یک به یک، یک به چند، چند به چند
• 7. نرمال‌سازی پایگاه داده: اصول و مزایا
• 8. فرم‌های نرمال: ۱NF، ۲NF، ۳NF
• 9. فرم‌های نرمال پیشرفته: BCNF، ۴NF، ۵NF
• 10. دنیلدن (Denormalization): زمان و مکان استفاده
• 11. مدل‌سازی داده برای داده‌های زمانی
• 12. مدل‌سازی داده برای داده‌های جغرافیایی
• 13. مدل‌سازی داده برای داده‌های سلسله مراتبی
• 14. استفاده از Supertype و Subtype در مدل‌سازی
• 15. الگوهای مدل‌سازی رایج: Surrogate Key
• 16. الگوهای مدل‌سازی رایج: Slowly Changing Dimensions
• 17. الگوهای مدل‌سازی رایج: Fact Tables و Dimension Tables
• 18. طراحی Schema برای گزارش‌گیری و تحلیل
• 19. بهینه‌سازی مدل داده برای عملکرد
• 20. استفاده از Indexing برای بهبود سرعت پرس‌وجو
• 21. مدل‌سازی داده برای Big Data
• 22. مقدمه‌ای بر NoSQL و تفاوت آن با مدل‌سازی رابطه‌ای
• 23. انتخاب مدل داده مناسب بر اساس نیازهای تجاری
• 24. پیاده‌سازی مدل داده در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
• 25. استفاده از ابزارهای مدل‌سازی داده (ERwin, PowerDesigner)
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل داده
• 27. مستندسازی مدل داده
• 28. مدیریت تغییرات در مدل داده
• 29. مدل‌سازی داده برای سیستم‌های OLAP
• 30. مدل‌سازی داده برای Data Warehousing
• 31. مدل‌سازی داده برای Data Marts
• 32. طراحی Data Vault
• 33. طراحی Anchor Modeling
• 34. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graph) در مدل‌سازی داده
• 35. مدل‌سازی داده مبتنی بر رویداد (Event-Driven Data Modeling)
• 36. اصول طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های تراکنشی
• 37. اصول طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های تحلیلی
• 38. بهینه‌سازی پرس‌وجو (Query Optimization) در مدل‌سازی داده
• 39. امنیت داده در مدل‌سازی پایگاه داده
• 40. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری در مدل‌سازی داده
• 41. مدل‌سازی داده در محیط‌های ابری
• 42. استفاده از میکروسرویس‌ها و APIها در مدل‌سازی داده
• 43. Data Governance و نقش آن در مدل‌سازی داده