Улучшаемые навыки
Проектирование баз данных
Нормализация
Моделирование данных
SQL
UML
Инструменты
Чему вы научитесь
01
Проектировать реляционные модели данных.
02
Применять нормализацию для улучшения структуры баз данных.
03
Создавать концептуальные, логические и физические модели данных.
04
Оценивать качество моделей данных.
05
Избегать распространенных антипаттернов в моделировании данных.
Программа курса
01
Обзор процесса моделирования данных
Цели, задачи, парадигмы моделирования.
Определение границ модели, масштаба и временных интервалов.
02
Уровни моделей (CDM, LDM, PDM)
Переходы между уровнями, отличия концептуальной, логической и физической моделей.
Преобразование CDM → LDM → PDM на примере модели данных.
Типы связей (1:1, 1:M, M:M), нормализация (1NF, 2NF, 3NF), иерархические структуры.
Нормализация таблиц, построение иерархий.
04
Жизненный цикл сущностей
Жизненный цикл сущностей
Построение жизненного цикла заказа в интернет-магазине.
05
Паттерны и антипаттерны моделирования
Аудит данных, деревья, симметричные связи, искусственные уровни.
Исправление антипаттернов.
Критерии оценки качества модели (корректность, полнота, структура).
Анализ реальной модели по шкале ScoreCard.
Создание CDM/LDM/PDM для системы разграничения прав доступа.
Разбор сложных случаев, ответы на вопросы.
08
Итого на курс 16 часов: теория – 7,5 ч ( 47%), практика – 8,5 ч ( 53%)
Для кого
Разработчик
Системный аналитик
Предварительная подготовка
Базовые навыки программирования. Опыт работы с базами данных желателен, но не обязателен.
Расписание курсов