Formações Data Science Modelagem de dados

Formação Modelagem de dados

Modelos de entidades relacionamento, modelo lógico, normalização e modelo físico

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

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36h

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Conheça a formação Modelagem de dados

A modelagem de dados é uma etapa crucial e inicial em qualquer projeto de banco de dados. Esse processo envolve a criação de um modelo de dados que orienta como o software armazenará informações dentro de um banco de dados. Ao empregar modelos de dados, stakeholders como analistas de dados, especialistas em BI (Business Intelligence) e engenheiros de dados podem definir a utilização dos dados durante o planejamento de bancos de dados ou data warehouses.

Nesta formação, iniciaremos com a modelagem de diagramas de entidade-relacionamento e a modelagem lógica. Posteriormente, abordaremos as regras de normalização de dados e o desenvolvimento do modelo físico.

Está pronto para explorar como o conteúdo será estruturado nos passos a seguir?

Se você está com dúvida de qual sequência seguir nas formações de SQL e banco de dados, sugerimos que comece seus estudos pela formação Modelagem de dados, em seguida, faça a formação Conhecendo SQL e depois avance de acordo com o SGBD de sua preferência

Por que estudar esta formação?

Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
Você dentro do mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

Danielle Oliveira
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Danielle Oliveira
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Igor Nascimento Alves
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Igor Nascimento Alves
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Beatriz Magalhães
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
Beatriz Magalhães
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.

Passo a passo

1 Modelagem de entidade relacionamento
Vamos iniciar nossa jornada de aprendizado explorando o que é modelagem de dados e sua importância. Em seguida, mergulharemos nas definições de MER (Modelo Entidade-Relacionamento) e DER (Diagrama Entidade-Relacionamento), compreendendo como essas ferramentas são fundamentais no design de bancos de dados. Por fim, desenvolveremos nosso primeiro modelo conceitual, no qual abordaremos os conceitos essenciais de entidades, relacionamentos e atributos, estabelecendo uma base sólida para nossos estudos subsequentes.
- Artigo O que é e para que serve a modelagem de dados? | Alura
- Artigo MER e DER: Definições, Banco de Dados e Exemplos | Alura
- Curso Modelagem de dados: identificando entidades, atributos, relacionamentos
  08h
2 Modelagem lógica e normalização dos dados
Neste segundo módulo, iniciaremos nossos estudos desenvolvendo nosso modelo lógico, ao mesmo tempo em que exploramos conceitos fundamentais da modelagem de dados e sua aplicação em projetos de Data Science. Também investigaremos como a modelagem lógica é empregada em ferramentas analíticas, como o Power BI. Prosseguiremos com uma discussão aprofundada sobre normalização, detalhando as formas normais e aplicando esses princípios para aprimorar nosso projeto. Além disso, exploraremos como a normalização se adapta a diferentes tipos de bancos de dados, incluindo bancos de dados relacionais e NoSQL, destacando a importância de escolher a abordagem certa para cada tipo de armazenamento de dados.
- Curso Modelagem de dados: desenvolvendo o modelo lógico
  08h
- Artigo Normalização: o que é, para que serve e como usá-la | Alura
- Curso Modelagem de dados: aplicando a normalização
  08h
3 Criando o modelo físico
Para concluir nossa jornada de estudos, exploraremos as distinções entre o modelo lógico e o modelo físico. Vamos então criar nosso próprio modelo físico, compreendendo como ferramentas, como o Power BI, aplicam os conceitos da modelagem de dados. Além disso, vamos introduzir o que é um dicionário de dados e como a engenharia reversa pode ser utilizada para refinar nossos modelos. Por fim, aprofundaremos nosso conhecimento em álgebra relacional, essencial para manipular e extrair dados de maneira eficiente.
- Artigo Diferenças entre modelo lógico e modelo físico | Alura
- Curso Modelagem de dados: construindo o modelo físico
  08h
- Artigo O que é e para que serve Data Catalog e Dicionário de Dados? | Alura
- Artigo Engenharia reversa com o Power Architect | Alura
- Artigo Conhecendo a Álgebra Relacional para consulta de dados relacionais | Alura