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Data Modeling Master Class Training Manual: Steve Hoberman's Best Practices Approach to Understanding & Applying Fundamentals Through Advanced Modeling Techniques - Softcover

 
9781935504412: Data Modeling Master Class Training Manual: Steve Hoberman's Best Practices Approach to Understanding & Applying Fundamentals Through Advanced Modeling Techniques

Inhaltsangabe

This is the fourth edition of the training manual for the Data Modeling Master Class that Steve Hoberman teaches onsite and through public classes. This text can be purchased prior to attending the Master Class, the latest course schedule and detailed description can be found on Steve Hoberman's website, stevehoberman.com.

The Master Class is a complete course on requirements elicitation and data modeling, containing three days of practical techniques for producing solid relational and dimensional data models. After learning the styles and steps in capturing and modeling requirements, you will apply a best practices approach to building and validating data models through the Data Model Scorecard. You will know not just how to build a data model, but also how to build a data model well. Two case studies and many exercises reinforce the material and enable you to apply these techniques in your current projects.

By the end of the course, you will know how to…

  1. Explain data modeling building blocks and identify these constructs by following a question-driven approach to ensure model precision
  2. Demonstrate reading a data model of any size and complexity with the same confidence as reading a book
  3. Validate any data model with key "settings" (scope, abstraction, timeframe, function, and format) as well as through the Data Model Scorecard
  4. Apply requirements elicitation techniques including interviewing and prototyping
  5. Build relational and dimensional conceptual, logical, and physical data models through two case studies
  6. Practice finding structural soundness issues and standards violations
  7. Recognize situations where abstraction would be most valuable and situations where abstraction would be most dangerous
  8. Use a series of templates for capturing and validating requirements, and for data profiling
  9. Express how to write clear, complete, and correct definitions
  10. Leverage the Grain Matrix, enterprise data model, and available industry data models for a successful enterprise architecture.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Über die Autorin bzw. den Autor

Steve Hoberman has trained more than 10,000 people in data modeling since 1992. Steve is known for his ability to translate from business requirements to technical specifications. Steve is the author of nine books on data modeling, including the bestseller Data Modeling Made Simple. Steve is also the author of Blockchainopoly. One of Steve's frequent data modeling consulting assignments is to review BTMs using his Data Model Scorecard® technique. He is the creator of the Data Modeling Institute's Data Modeling Certification exam, Data Modeling Zone Conference Chair, lecturer at Columbia University, and recipient of the Data Administration Management Association International Professional Achievement Award.

„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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