Training, Seminar und Workshop - diese Begriffe werden oft synonym verwendet. Sie alle beziehen sich auf Weiterbildungsveranstaltungen, aber die Ziele sind unterschiedlich.
Grob gesagt vermitteln die Seminare und Webinare der TEDAMOH Academy theoretisches Wissen.
Wenn Sie sich im Umgang mit einer neuen Software (Tool) oder einer neuen Methode, wie z.B. dem Umgang mit temporären Daten, weiterbilden möchten, ist ein Training die richtige Wahl. Denn hier können Sie selbst lernen und ausprobieren, wie das Programm oder die Methode funktioniert.
Data Modeling Master Class
Frühjahr 2023
Die Data Modeling Master Class ist ein kompletter Datenmodellierungskurs, der über fünf Module hinweg praktische Techniken zur Erstellung konzeptioneller, logischer und physischer relationaler und dimensionaler sowie NoSQL-Datenmodelle vermittelt.
Nachdem Sie die verschiedenen Arten und die einzelnen Schritte der Anforderungserfassung und -modellierung kennengelernt haben, wenden Sie einen Best-Practice-Ansatz zur Erstellung und Validierung von Datenmodellen mithilfe der Data Model Scorecard® an. Sie verstehen nicht nur, wie man ein Datenmodell erstellt, sondern vor allem, wie man ein Datenmodell optimal gestaltet.
Zahlreiche Übungen vertiefen den Stoff und ermöglichen es Ihnen, das Gelernte in Ihren aktuellen Projekten anzuwenden.
Dieses Training wird von uns in deutscher Sprache unterrichtet.
Data Modeling Master Class +
Frühjahrspaket 2023
Das gesamte Paket umfasst das Training Data Modeling Master Class (Frühjahr 2023) sowie die Data Modeling Certification (DMC) - Webinarserie (Frühjahr 2023) inkl. der Zertifizierung.
Das Ziel des Pakets ist die Teilnehmenden von den ersten Schritten in der Datenmodellierung bis hin zur Zertifizierung zur Datenmodelliererin oder zum Datenmodellierer zu begleiten.
Dieses Training wird von uns in deutscher Sprache unterrichtet.
Temporal data in a fast-changing world!
Dieses Training konzentriert sich auf Methoden und Techniken für den Umgang mit bitemporalen Daten in einem Data Warehouse. Es beinhaltet, wie man bitemporale Daten lädt und anschließend aus dem Core- Layer des Data Warehouse wieder bereitstellt.
Heutzutage speichern die meisten Data Warehouses bereits "eine Art Historie" der Daten. Aber was ist mit Ereignissen, die zu einem anderen Zeitpunkt stattgefunden haben als die, die das Data Warehouse für uns darstellt? Oder mit den Daten, die in der Zukunft gültig sein werden? Zum Beispiel zukünftig geplante Preise für Produkte und Waren oder Sonderpreise für Rabattschlachten oder Verkaufsaktionen wie der “Black Friday” in den Vereinigten Staaten.