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Objetivo
O treinamento para modelagem de dados relacionais tem como objetivo preparar o aluno para a atividade de planejamento do armazenamento e consumo dos dados dentro de uma instituição. O profissional responsável pela modelagem de dados possui a responsabilidade de projetar o banco de dados do sistema e garantir que dados sirvam como informação para a obtenção do conhecimento.
Pré-requisitos
Conhecimentos básicos de operação em ambiente Windows e raciocínio lógico.
Idade mínima: 12 anos
Metodologia
A aprendizagem baseada em desafios é uma abordagem multidisciplinar referente ao ensino e aprendizagem que incentiva os alunos a utilizar a tecnologia que eles aplicam em suas vidas diárias para solucionar problemas do mundo real através de esforços em sala de aula. Um desafio é apresentado no início do curso, o aluno aprenderá o fazendo e resolverá o desafio no final do treinamento.
Conteúdo Programático
Aula 1 - Planejamento
* Checkin
- Sobre a Tecnoponta, o professor, o método de ensino, o curso de designer de dados, a profissão de designer de dados, checkin digital e o desafio do curso;
- DBA X Designer de dados.
* Fundamentos da modelagem de dados
- Decisão, conhecimento, informação e os dados;
- Dados estrurados e dados não estruturados;
- Dados relacionais;
- O processo de modelagem dos dados;
- Análise de requisitos;
- Projeto conceitual;
- Projeto lógico;
* Setup do ambiente de modelagem
- Ferramentam de modelagem local;
- Ferramenta de modelagem em nuvem;
Aula 2 - Design TopDown
* Relacionamento;
* Agrupamento de registros;
* Detalhamento de registros;
* Associação de registros;
* Modelo de entidade relacional (MER)
* Minimundos
* Subentidade
* Especialização
* Generalização
* Entidade forte
* Entidade fraca
* Entidade associativa
* Relacionamentos
* Cardinalidade
* Autorelacionamento
* Relacionamento binário
* Relacionamento ternário
Aula 3 - Planejamento - Topdown
* Minimundos
- Criando uma tabela;
- Tipo de dados;
- Índices;
- Arquivoc CSV;
- Importação e exportação de dados;
- Dicionário de dados;
- Extract, Transforme and Load - ETL;
- Higienização de base de dados;
- Servidor de Banco de dados (SGDB);
- SQL: DDL, CDL, DML, DTL, DQL;
- Create, Drop, Alter (DDL);
- Views SQL;
Aula 4 - Tratamento
* Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGDB)
* Modelo lógico
* Modelo físico
* Mysql, Mariadb, Sql Server, Oracle, Postgree, etc
* HeidiSQL
- Backups;
- Restore;
- Import;
- Export;
* Importação de dados para o excel.
Aula 5 - Análise
* Introdução à liguagem SQL - DQL
* Select
* Consulta básica
* Consulta avançada
* Consultas com estatísticas
- Média;
- Mediana;
- Moda.
* Pareto
- Exportação de resultado
- Gráfico dos dados
* Bigdata (4V)
- Datawarehouse
- Analitcs
- Explanação
Aula 6 - Consumo dos dados
* Projeto aplicado
- O desafio
- Desenvolvimento
- Desfecho
* Checkout
- Consideração final
- Suporte e eliminação de dúvidas
- Avaliação
- Certificado de conclusão do curso.