Data modeling

DESCRIPTION DU COURS

Les bases de données jouent un rôle important dans presque toutes les applications que nous utilisons. La base de données a un impact direct sur les performances et l’évolutivité de l’application qu’elle prend en charge.

Cela fait du choix du bon type de base de données à utiliser et de la conception correcte de cette base de données un élément essentiel de tout développement, car l’évolutivité et les performances dépendent d’une conception bien choisie. Avec des bases de données hébergées dans le cloud, la conception peut également avoir un impact direct sur les coûts de la base de données.

Toutes ces données sont stockées dans des bases de données. Depuis les années 1980, presque toutes ces bases de données sont des bases de données relationnelles. De nos jours, avec l’avènement du big data, il existe différentes façons de stocker et de traiter d’énormes quantités de données. Certaines d’entre elles peuvent être qualifiées de bases de données dites NoSQL, et d’autres dans des DataLakes et des Lakehouse.

CERTIFICATION

DataTips Learning vous délivre un certificat de complétion.

Aussi on vous aide à préparer un certificat Data Engineering Microsoft Azure ou Databricks Lakehouse.

NOUS ABORDERONS LES SUJETS SUIVANTS

Le plan complet de la formation est bien décrit dans la partie détails, ou vous pouvez le télécharger aussi.

Essentiellement on va aborder les sujets suivants:

• Présentation des données et des bases de données.
• Comprendre SQL.
• Différentier OLTP et OLAP.
• Comprendre les diagrammes de relation d’entité.
• Apprendre à normaliser les données.
• Implémentation d’une base de données Azure SQL.
• Conception d’une base de données NoSQL.
• Implémentation d’une base de données Azure Cosmos DB.
• Apprendre à utiliser la modélisation dimensionnelle.
• Comprendre le schéma en étoile et le schéma Snowflake.
• Présentation de la couche de stockage Data Lake.
• Comprendre Delta Lake et son architecture.
• Présentation de Lakehouse.
• Apprendre la modélisation Data Vault.
• Implémentation de ETL avec Azure Data Factory.