Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Tauch ein in die spannende Welt der Datenmodellierung mit Snowflake! Fang damit an, die wichtigsten Konzepte der Datenmodellierung zu entdecken, mit denen du aus Daten-Dschungeln ordentliche, aufschlussreiche Gärten machst. Du lernst die Theorie kennen und wendest sie an, während du miterlebst, wie sich Rohdaten auf magische Weise in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Du lernst die wichtigsten Prinzipien der Datenmodellierung kennen, machst praktische Erfahrungen und erfährst, wie du sie in Snowflake umsetzt. In diesem Kurs geht's um verschiedene Modellierungstechniken, mit denen man das effizienteste Cloud-Data-Warehouse aufbauen kann. Entity-Relationship-Modellierung, dimensionale Modellierung, Data Vault und andere Themen werden Teil der Lernerfahrung sein, während wir die Geheimnisse der Datennormalisierung lüften. Jede Lektion bringt dich ein Stück näher daran, die Kunst zu meistern, rohe Infos in gut organisierte, leicht zu durchsuchende und aufschlussreiche Daten zu verwandeln.
Snowflake ist ein echt starkes Tool, mit dem du die Datenabfrage und -analyse optimieren kannst. Während du weitermachst, zeigt sich die Architektur von Snowflake und lässt ihre massive Parallelverarbeitungsleistung und die Optimierung der Datenansichten erkennen. Es geht nicht nur ums Lernen, sondern darum, ein strategischer Gewinn zu werden, mit dem Selbstvertrauen und den Fähigkeiten, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Am Ende dieser Reise wird Datenmodellierung nicht nur eine Fähigkeit sein – es wird eine Kunstform sein, die du beherrschst. Dein Abenteuer in der Datenmodellierung wartet auf dich!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Grundlagen des Data Modeling
Starte eine grundlegende Erkundung des Data Modeling mit Snowflake und entdecke, wie du Daten effizient strukturierst. Beginne mit den Basics der Konzepte des Data Modeling, verstehe ihre Bedeutung in einer datengetriebenen Welt und lerne, Daten aussagekräftig zu repräsentieren und zu speichern. Indem du die Organisation von Daten im großen Maßstab visualisierst, erkennst du, warum ein gut strukturiertes Datenmodell das Abfragen und Analysieren von Daten deutlich vereinfacht.
- Einführung in das Data Modeling50 XP
- Bestandteile des Data Modeling100 XP
- Eine Entität beschreiben100 XP
- Konzeptionelle und logische Datenmodelle erkunden50 XP
- Konzeptuelles Datenmodell umsetzen100 XP
- Physische Datenmodelle erkunden50 XP
- Eine Entität erstellen100 XP
- Das physische Datenmodell aufbauen100 XP
2
Datenbeziehungen und Normalisierung
Lüfte die Geheimnisse wirksamer Datenorganisation und -verwaltung, mit Fokus auf die zentrale Rolle von Schlüsseln in Datenbeziehungen und die grundlegenden Prinzipien der Normalisierung in Snowflake. Tauche in die Grundlagen relationaler Daten ein und erfahre, wie Primär- und Fremdschlüssel Datenentitäten strukturieren und verknüpfen. Begleite den Normalisierungsprozess: Starte mit der 1NF, um doppelte Daten zu eliminieren, gehe weiter zur 2NF, um partielle Abhängigkeiten zu beheben, und schließe mit der 3NF ab, um transitive Abhängigkeiten zu entfernen.
3
Data-Modeling-Techniken für Data Warehouses
Tauche tiefer in Strategien für Data Warehouses mit Snowflake ein und erkunde drei zentrale Data-Modeling-Ansätze: Entity–Relationship-Modell, Dimensional Modeling und Data Vault. Beginne damit, komplexe Beziehungen in einem Universitätssystem mit dem Entity–Relationship-Modell abzubilden – ideal, um Dateninteraktionen zu visualisieren. Wechsle dann zum Dimensional Modeling, um Analysen mit Fakt- und Dimensionstabellen zu vereinfachen – perfekt für aussagekräftiges Reporting. Anschließend lernst du Data Vault als robusten Rahmen kennen, der bei der Historisierung von Daten und für Flexibilität punktet.
4
Snowflake-Komponenten
Nutze das Potenzial der Snowflake-Architektur, um Abfrageleistung zu optimieren – für mehr Geschwindigkeit und Effizienz deiner Datenmodelle. Erkunde die Vorteile von spaltenorientierter Speicherung, Massively Parallel Processing (MPP) und Mikro-Partitionen in Snowflake und vergleiche sie mit klassischen Datenbanken, um Snowflakes Leistungsvorsprung klar zu verstehen. Lerne Snowflakes Datenobjekte kennen – virtuelle Warehouses, Tabellen, Views und mehr – um deine Daten sinnvoll zu organisieren. Beherrsche Techniken wie Query-Optimierung, den Einsatz von Subqueries und Common Table Expressions (CTEs), um die Datenverarbeitung zu straffen.
S
Einführung in das Data Modeling in Snowflake
Kurs
abgeschlossen
