Explain the strengths of each and the differences among the 12 types of data models. Create business terms, logical, and physical data models across relational, dimensional, document, and graph approaches. Apply practical techniques such as normalization, dimensional grain and meter design, JSON nested arrays, graph patterns (RDF and Property), denormalization, indexing, views, and partitioning.
Data Modeling Scheme
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niveau Débutant
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Business Analysis
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Database Design
- Catégorie : Database Development
- Catégorie : Database Administration
- Catégorie : Graph Theory
- Catégorie : Data Modeling
- Catégorie : Database Architecture and Administration
- Catégorie : Document Management
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Data Strategy
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Database Management
- Catégorie : Data Engineering
- Catégorie : Database Theory
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Database Systems
- Catégorie : Database Software
- Catégorie : Database Management Systems
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mai 2026
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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