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[기술] DB 설계 및 구축을 위한 실전데이터 분석 모델링 실무

교육상세 옵션정보
교육일정
 
교육시간 3일, 20시간 / [월화] 09:00~18:00, [수] 09:00~13:00
교육장소 한국생산성본부 8층 803호
고용보험 고용보험 비환급 ?
교육비
정상가 700,000 원 1사2인 이상시 1인당 670,000 원 KPC 유료법인회원 630,000 원
교육문의 T.02-724-1830 / ictedu@kpc.or.kr
 

교육시간

[월화] 09:00~18:00, [수] 09:00~13:00




교육목적/특징

■ 성공적 프로젝트이행 및 품질이 우수한 데이터모델링 수행능력의 배양
■ 분석/설계에 참여하는 개발자와 DB담당자가 꼭 알아야하는 데이터 모델 핵심 포인트에 대한 학습/실습
■ 프로젝트 위험의 핵심요소인 데이터 처리 성능저하의 예방을 위해 성능 데이터모델링 능력 강화
실제 프로젝트 상황에서 부딪치게 되는 데이터 모델링, DB설계의 이슈를 알고 이를 해결할 수 있도록 함




교육대상

■ 개발 경험은 충분하지만 전문 분석/설계자로서 역량 강화가 필요한 분
■ IT 프로젝트 위험요소 중 빈번한 데이터모델의 위험을 알고 이를 대처하기 원하는 분
■ 데이터 모델 관점에서 성능 향상의 비법을 알고 싶으신 분
■ 단순한 Operation중심의 DBA직무에서 설계와 컨설팅 기반의 DBA수행 원하는 분




교육내용

일자별 교육내용을 나타낸 표입니다.

일자

내용

1일차

[Phase 01] 데이터모델의 이해
- 정보시스템 구축의 이해
- 모델링의 3가지 관점
- 데이터모델링의 3요소
- 프로젝트의 현실과 문제점

[Phase 02] 논리적데이터 모델링
- 엔티티 정의
- 관계의 기수성 및 종류
- 식별자 정의
- 속성 정의

[Phase 03] 논리데이터모델링 상세화
- 상세 모델링
- 정규화(1~5차, BCNF, 정규화의 실무적 적용)
- 데이터 모델의 통합화
- 이력 관리의 반영
- 용어 사전 및 도메인 정의

2일차

[Phase 04] 논리데이터 모델링 실습
- 엔티티 및 속성 정의 실습
- 데이터 모델링 툴 사용법
- 툴을 이용한 모델링 실습

[Phase 05] 물리적데이터 모델링
- 물리 데이터 모델링 개념
- 관계형 테이블 전환
- 반정규화
- 무결성 제약 정의

[Phase 06] 물리적데이터 모델링 실습
- 식별자 선정의 이슈
- 관계 선정의 이슈
- 이력 모델링의 이슈
- 코드 모델링의 이슈
- 엔티티 통합 및 분리

3일차

[Phase 07] 성능 데이터 모델링 & 데이터 모델 검토
- PK 조정에 의한 성능 향상 사례와 방법
- 대용량 데이터 특성을 고려한 성능향상 방법
- 인덱스 특성을 고려한 성능향상 사례 방법

* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며,
최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강될 수도 있음을 알려드립니다.
(수강신청 완료자분들을 대상으로 개강일 기준 약 7일 전 문자/메일로 안내드리고 있습니다.)

 

수강후기

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자격증명 자격증관련링크

[기술] DB 설계 및 구축을 위한 실전데이터 분석 모델링 실무

2022-10-31~2022-11-02

 
한국생산성본부

슬기로운 직장생활을 위한 한국생산성본부 교육과정 상세 안내

과정명 : [기술] DB 설계 및 구축을 위한 실전데이터 분석 모델링 실무

교육일정 2022-10-31 ~ 2022-11-02 교육시간 09:00 : 13:00 교육장소 한국생산성본부 8층 803호
교육비 지원 고용보험 비환급 담당자 T.02-724-1830 / ictedu@kpc.or.kr

교육비

정상가 1사2인 이상시 1인당 KPC회원(일반,특별)
700,000원 670,000원 630,000원

※ 2일이하 과정은 산업인력공단 실시신고 등록마감으로 인해 훈련 개시 1일전(근무일기준) 18:00까지 신청할 수 있습니다.

상세안내

교육시간

[월화] 09:00~18:00, [수] 09:00~13:00

교육목적/특징

■ 성공적 프로젝트이행 및 품질이 우수한 데이터모델링 수행능력의 배양
■ 분석/설계에 참여하는 개발자와 DB담당자가 꼭 알아야하는 데이터 모델 핵심 포인트에 대한 학습/실습
■ 프로젝트 위험의 핵심요소인 데이터 처리 성능저하의 예방을 위해 성능 데이터모델링 능력 강화
실제 프로젝트 상황에서 부딪치게 되는 데이터 모델링, DB설계의 이슈를 알고 이를 해결할 수 있도록 함

교육대상

■ 개발 경험은 충분하지만 전문 분석/설계자로서 역량 강화가 필요한 분
■ IT 프로젝트 위험요소 중 빈번한 데이터모델의 위험을 알고 이를 대처하기 원하는 분
■ 데이터 모델 관점에서 성능 향상의 비법을 알고 싶으신 분
■ 단순한 Operation중심의 DBA직무에서 설계와 컨설팅 기반의 DBA수행 원하는 분

교육내용

일자별 교육내용을 나타낸 표입니다.

일자

내용

1일차

[Phase 01] 데이터모델의 이해
- 정보시스템 구축의 이해
- 모델링의 3가지 관점
- 데이터모델링의 3요소
- 프로젝트의 현실과 문제점

[Phase 02] 논리적데이터 모델링
- 엔티티 정의
- 관계의 기수성 및 종류
- 식별자 정의
- 속성 정의

[Phase 03] 논리데이터모델링 상세화
- 상세 모델링
- 정규화(1~5차, BCNF, 정규화의 실무적 적용)
- 데이터 모델의 통합화
- 이력 관리의 반영
- 용어 사전 및 도메인 정의

2일차

[Phase 04] 논리데이터 모델링 실습
- 엔티티 및 속성 정의 실습
- 데이터 모델링 툴 사용법
- 툴을 이용한 모델링 실습

[Phase 05] 물리적데이터 모델링
- 물리 데이터 모델링 개념
- 관계형 테이블 전환
- 반정규화
- 무결성 제약 정의

[Phase 06] 물리적데이터 모델링 실습
- 식별자 선정의 이슈
- 관계 선정의 이슈
- 이력 모델링의 이슈
- 코드 모델링의 이슈
- 엔티티 통합 및 분리

3일차

[Phase 07] 성능 데이터 모델링 & 데이터 모델 검토
- PK 조정에 의한 성능 향상 사례와 방법
- 대용량 데이터 특성을 고려한 성능향상 방법
- 인덱스 특성을 고려한 성능향상 사례 방법

* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며,
최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강될 수도 있음을 알려드립니다.
(수강신청 완료자분들을 대상으로 개강일 기준 약 7일 전 문자/메일로 안내드리고 있습니다.)

 

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