کتاب اصول و مبانی مدل‌سازی داده با Data Modeling Essentials
, ,

کتاب اصول و مبانی مدل‌سازی داده با Data Modeling Essentials

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019635 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

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

موضوع کلی: مدل‌سازی داده

موضوع میانی: مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اصول و مبانی مدل‌سازی داده با Data Modeling Essentials”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا