After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
รายละเอียดคอร์ส
ก้าวเข้าสู่โลกอันมีชีวิตชีวาของการสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Snowflake! เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจแนวคิดหลักของการสร้างแบบจำลองข้อมูล ซึ่งคุณจะเปลี่ยนป่าดงดิบของข้อมูลให้กลายเป็นสวนที่เป็นระเบียบและเปี่ยมด้วยข้อมูลเชิงลึก คุณจะได้เรียนรู้และนำทฤษฎีไปใช้ พร้อมทั้งได้เห็นการเปลี่ยนแปลงอันน่าทึ่งของข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะได้เรียนรู้หลักการสำคัญของการสร้างแบบจำลองข้อมูล พร้อมทั้งลงมือปฏิบัติจริงและเรียนรู้วิธีนำไปใช้ใน Snowflake คอร์สนี้จะสำรวจเทคนิคการสร้างแบบจำลองหลายรูปแบบเพื่อวางระบบคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี, การสร้างแบบจำลองเชิงมิติ, data vault และอื่นๆ จะเป็นส่วนหนึ่งของประสบการณ์การเรียนรู้ ขณะเดียวกันก็จะไขความลับของการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน ทุกบทเรียนคืออีกก้าวหนึ่งที่พาคุณเข้าใกล้การเชี่ยวชาญศิลปะในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลที่จัดระเบียบอย่างดี เข้าถึงได้ง่าย และให้ข้อมูลเชิงลึก
Snowflake คือเครื่องมือทรงพลังที่คุณจะนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดึงข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อคุณก้าวไปข้างหน้า สถาปัตยกรรมของ Snowflake จะค่อยๆ เปิดเผยออกมา เผยให้เห็นศักยภาพด้านการประมวลผลแบบขนานจำนวนมากและการปรับให้เหมาะสมของมุมมองข้อมูล ไม่ใช่แค่การเรียนรู้เท่านั้น แต่คือการก้าวขึ้นเป็นทรัพยากรเชิงกลยุทธ์ที่มีความมั่นใจและทักษะในการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเป็นหลัก
เมื่อจบเส้นทางการเรียนรู้นี้ การสร้างแบบจำลองข้อมูลจะไม่ใช่แค่ทักษะอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นศิลปะที่คุณเชี่ยวชาญ การผจญภัยด้านการสร้างแบบจำลองข้อมูลของคุณกำลังรออยู่!
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
พื้นฐาน Data Modeling
เริ่มต้นสำรวจพื้นฐาน data modeling ใน Snowflake และเรียนรู้วิธีจัดระเบียบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของ data modeling ความสำคัญในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และวิธีแสดงและจัดเก็บข้อมูลอย่างเหมาะสม การมองภาพรวมของการจัดระเบียบข้อมูลในขนาดใหญ่จะช่วยให้เข้าใจว่าเหตุใด data model ที่มีโครงสร้างดีจึงช่วยให้การ query และวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น
2
ความสัมพันธ์ของข้อมูลและ Normalization
เจาะลึกหลักการจัดระเบียบและบริหารข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นบทบาทสำคัญของ key ในความสัมพันธ์ของข้อมูล และหลักการพื้นฐานของ data normalization ใน Snowflake ทำความเข้าใจโครงสร้างของข้อมูลเชิงสัมพันธ์ รวมถึงความสำคัญของ primary key และ foreign key ในการเชื่อมโยง data entity จากนั้นเรียนรู้กระบวนการ normalization ตั้งแต่ 1NF เพื่อกำจัดข้อมูลซ้ำ ต่อด้วย 2NF เพื่อแก้ partial dependency และสิ้นสุดที่ 3NF เพื่อกำจัด transitive dependency
3
เทคนิค Data Modeling สำหรับ Data Warehouse
เจาะลึกกลยุทธ์ data warehousing ใน Snowflake ผ่านแนวทาง data modeling 3 รูปแบบหลัก ได้แก่ Entity-Relationship Model, Dimensional Modeling และ Data Vault เริ่มด้วยการจับคู่ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในระบบมหาวิทยาลัยด้วย Entity-Relationship Model ซึ่งเหมาะสำหรับการมองภาพปฏิสัมพันธ์ของข้อมูล จากนั้นเรียนรู้ Dimensional Modeling เพื่อลดความซับซ้อนในการวิเคราะห์ข้อมูลผ่าน fact table และ dimension table ที่เหมาะกับการรายงาน แล้วต่อด้วย Data Vault ซึ่งเป็นกรอบงานที่แข็งแกร่งสำหรับการติดตามข้อมูลย้อนหลังและรองรับการเปลี่ยนแปลง
4
คอมโพเนนต์ของ Snowflake
ปลดล็อกศักยภาพสถาปัตยกรรมของ Snowflake เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการ query และยกระดับความเร็วในการประมวลผล data model สำรวจข้อดีของ columnar storage, Massively Parallel Processing (MPP) และ micro-partition ใน Snowflake เปรียบเทียบกับฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ทำความรู้จัก data object ของ Snowflake ไม่ว่าจะเป็น virtual warehouse, table, view และอื่น ๆ เพื่อจัดระเบียบข้อมูลอย่างชาญฉลาด รวมถึงเทคนิคการปรับแต่ง query การใช้ subquery และ Common Table Expression (CTE) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล
S
Data Modeling ใน Snowflake เบื้องต้น
เรียนจบแล้ว
