Se você chegou aqui é porque deseja saber se Modelagem de dados - MER e Modelo Dimensional (DW) é bom? quais as vantagens e desvantagens. Quem é Gabriel e se vale a pena.
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Neste curso, você aprenderá a criar modelos de dados sólidos, dominando o Modelo Entidade-Relacionamento (MER) e o Modelo Dimensional. Exploraremos desde os fundamentos de normalização e cardinalidade até técnicas avançadas de Star Schema e Snowflake, essenciais para projetos de Business Intelligence (BI) e Analytics. Conteúdo do Curso: - Conceito de banco de dados e sua importância. - Cardinalidade: relacionamentos 1:1, 1:N e N:M. - Formas Normais: 1ª, 2ª e 3ª forma normal. - Modelos Conceitual, Lógico e Físico. - Definição e aplicação de chaves primárias (PK) e chaves estrangeiras (FK). - Diferenças entre modelo conceitual, lógico e físico. - Introdução à Modelagem Dimensional. - Estruturas de Star Schema e Snowflake. - Diferença entre MER e Modelagem Dimensional. - Apresentação e configuração das ferramentas Drawio, Miro e Power Architect. - Análise de requisitos de negócios e tradução em soluções práticas. Ao final do curso, você estará apto a estruturar bancos de dados otimizados, criar modelos analíticos robustos e traduzir requisitos de negócios em soluções práticas e escaláveis. Além disso, terá conhecimento avançado para implementar soluções de BI e Analytics com eficácia, aproveitando ao máximo as melhores práticas de modelagem de dados. Você também ganhará habilidades valiosas que são altamente demandadas no mercado de trabalho atual. Com estas habilidades, você estará preparado para enfrentar desafios complexos.
Informações obtidas na Hotmart.Veja aqui algumas vantagens:
-Dominar os conceitos de normalização, cardinalidade e seus impactos no design de banco de dados. -Diferenciar e aplicar Star Schema e Snowflake Schema em projetos de Data Warehouse. Utilizando o Power Architect -Entender os tipos de modelos de dados (conceitual, lógico e físico) e sua aplicação prática. -Identificar e implementar corretamente a normalização dos dados (1º, 2º e 3º), incluindo a criação de PKs, FKs e outros elementos de integridade referencial.
Analista, Engenheiros e Cientistas de dados, DBA, Desenvolvedores de banco de dados etc.
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Gabriel Siqueira de Lima é um consultor de dados com mais de 8 anos de experiência, atuando no Hospital Albert Einstein. Formado em Big Data pela USP, ele se destaca por sua habilidade em transformar dados complexos em informações úteis, facilitando a tomada de decisões relevantes para as equipes. Sua paixão por dados e sua trajetória profissional o tornaram uma referência na área, onde busca constantemente ajudar outros a entenderem e utilizarem a informação de maneira eficaz.
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Nos vemos no próximo review! Mas fique à vontade em visitar os demais Artigos do Blog. 😀
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