Data Modeling

Data Modeling (məlumatların modelləşdirilməsi) — verilənlərin strukturunun, yəni obyektlərin (entity), onların atributlarının və aralarındakı əlaqələrin layihələndirilməsi prosesidir. Nəticə çox vaxt ER-diaqram şəklində təsvir olunur və verilənlər bazasının, analitik anbarların qurulmasının əsasını təşkil edir. İş elanında bu bacarıq altında işəgötürən adətən cədvəl strukturu, normallaşdırma və sxem dizaynı qura bilməyi nəzərdə tutur.

Konseptual model biznes anlayışlarını və onların əlaqələrini yüksək səviyyədə göstərir, texniki detala girmir. Məntiqi model atributları, açarları və əlaqə növlərini dəqiqləşdirir, fiziki model isə artıq konkret verilənlər bazası üçün cədvəl, indeks və məlumat tiplərini təyin edir. Bu üç səviyyə eyni layihənin getdikcə detallaşan mərhələləridir.

Başlanğıc üçün relyasion nəzəriyyəni və normallaşdırma qaydalarını (1NF–3NF) mənimsəmək, sonra ER-diaqram qurmağı praktikada məşq etmək lazımdır. dbdiagram.io, draw.io və ya erwin kimi alətlərlə real biznes ssenarisi üçün sxem çəkin. SQL bilikləri modeli praktikada yoxlamağa kömək edir, ona görə bu ikisini paralel öyrənmək faydalıdır.

Bu bacarıq ən çox Data mühəndisi, Bi developer, Biznes analitiki, Data analitik, Data platforması mühəndisliyi üzrə rəhbər elanlarında rast gəlinir, xüsusən Data mühəndisi üçün əsas tələblərdən biridir. Ümumilikdə onu 13 işəgötürən axtarır və çox vaxt Python (44%), Microsoft Power BI (39%), Data Analysis (33%), Data Governance (33%), Microsoft Excel (28%), SQL (28%) kimi bacarıqlarla birlikdə istənilir.

Vakansiyalar: Data mühəndisi →

Praktikada data modeli təkbaşına işləmir: elanlarda ən çox onunla birlikdə Python (44%), Microsoft Power BI (39%), Data Analysis (33%), Data Governance (33%), Microsoft Excel (28%), SQL (28%) tələb olunur. Xüsusən Python modeli real verilənlər bazasında qurmaq və sorğularla yoxlamaq üçün vacibdir.