Modelagem de dados - MER e Modelo Dimensional (DW), criado por Gabriel é um curso online de disponibilizado na Hotmart
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.
- Cardinalid...
Modelagem de dados - MER e Modelo Dimensional (DW), Gabriel
Este curso é ideal para:
Analista, Engenheiros e Cientistas de dados, DBA, Desenvolvedores de banco de dados etc.
-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.
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....
Sim, você tem direito a solicitar o seu dinheiro de volta no prazo de 7 dias.
Clique no link abaixo para mais informações.
Não temos como garantir até quando o curso Modelagem de dados - MER e Modelo Dimensional (DW) permanecerá disponível na Hotmart, nem o número de vagas oferecidas. Para mais detalhes, acesse o link no final da página.
Realizamos uma avaliação com base nos dados disponíveis na plataforma Hotmart Além disso, a compra pode ser feita diretamente pela Hotmart, uma plataforma confiável que aceita cartão, boleto e Pix. Você ainda conta com 7 dias de garantia para solicitar o reembolso caso não fique satisfeito com a aquisição.