Trainer und Dozenten
Uli Zellbeck ist erfahrener Trainer und verfügt über 25 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Als Senior Data Architect bringt er ein tiefgreifendes Know-how im Aufbau von Datenarchitekturen mit. Seine Expertise erstreckt sich über verschiedene Bereiche der Informationstechnologie, und er hat sich insbesondere auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenlösungen on Premise und in der Cloud spezialisiert.
Die Teilnehmer können von seinem reichen Erfahrungsschatz profitieren, während er praxisnahe Einblicke in den Aufbau von Datenarchitekturen vermittelt.
Voraussetzungen
er Kurs richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenen Kenntnissen in der Datenmodellierung und einem soliden Verständnis von grundlegenden Konzepten wie Entity-Relationship-Modellen (ER-Modellen) und Datenbankdesign. Es wird erwartet, dass die Teilnehmer Erfahrung in der Erstellung von Datenmodellen haben und mit gängigen Datenbanktechnologien vertraut sind. Zudem sollten sie ein grundlegendes Verständnis von Big Data, zeitlicher Datenmodellierung und räumlicher Datenmodellierung mitbringen.
Inhalt
- Advanced Conceptual Modeling
- Diskussion über abstrakte Entitäten und deren Anwendungsfälle
- Vertiefung in die Generalisierung und Spezialisierung von Entitäten
- Praktische Übungen zur Anwendung fortgeschrittener Konzepte
- Advanced Logical Modeling
- Analyse komplexer Beziehungen, einschließlich Rekursion und Aggregation
- Fallstudien zur Veranschaulichung von komplexen Modellierungsproblemen
- Diskussion über bewährte Methoden zur Bewältigung solcher Herausforderungen
- Data Modeling Patterns
- Vorstellung gängiger Muster und Best Practices in der Datenmodellierung
- Detaillierte Untersuchung von Sternschema, Schneeflockenschema und Faktentabellenmodellierung
- Anwendungsbeispiele und Diskussion über deren Vor- und Nachteile
- Big Data Modeling
- Herausforderungen und Techniken bei der Modellierung von Big Data
- Einführung in NoSQL-Datenbanken, verteilte Systeme und unstrukturierte Daten
- Praktische Beispiele und Diskussion über Big Data-Modellierungsmethoden
- Temporal Data Modeling
- Einführung in die Modellierung von Daten mit zeitlichen Aspekten
- Diskussion über Versionierung, Effektivitätszeitraum und Zeitreihen
- Praktische Übungen zur Modellierung temporaler Daten
- Geospatial Data Modeling
- Grundlagen der Modellierung räumlicher Daten und Geoinformationssysteme (GIS)
- Vertiefte Analyse geometrischer Datentypen und räumlicher Abfragen
- Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
- Data Warehouse Modeling
- Konzeption und Design von Datenmodellen für Data Warehouses und Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS)
- Fokus auf Sternschema, Faktentabellenmodellierung und Aggregation
- Praktische Übungen zur Modellierung von Data Warehouse-Szenarien
- Data Vault Modeling
- Einführung in das Data Vault-Konzept und seine Anwendung für die Modellierung von Data Warehouses
- Betonung von Skalierbarkeit, Flexibilität und Historisierung
- Fallstudien und Beispiele aus der Praxis
Kurszeiten
Wer möchte, reist bis 22 Uhr am Vortag an und nutzt den Abend bereits zum Fachsimpeln am Kamin oder im Park.
An Kurstagen gibt es bei uns ab 8 Uhr Frühstück.
Unsere Kurse beginnen um 9 Uhr und enden um 18 Uhr.
Neben den kleinen Pausen gibt es eine Stunde Mittagspause mit leckerem, frisch in unserer Küche zubereitetem Essen.
Nach der Schulung anschließend Abendessen und Angebote für Fachsimpeln, Ausflüge uvm. Wir schaffen eine Atmosphäre, in der Fachleute sich ungezwungen austauschen. Wer das nicht will, wird zu nichts gezwungen und findet auch jederzeit Ruhe.
Termine und Anmeldung
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15. Mai 2025, 2 Tage
Datenmodellierung und Architekturen anmelden -
18. September 2025, 2 Tage
Datenmodellierung und Architekturen anmelden
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