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[IT SW 스쿨] 데이터 모델링 (대면)
과정소개
- 효율적이고 확장 가능한 데이터베이스 설계를 위한 데이터베이스 모델링 기법을 학습하는 과정입니다.
- 논리적, 물리적 설계의 원칙부터 정규화, ERD 작성까지 실습을 통해 체계적으로 배울 수 있습니다.
과정 목표
- 데이터베이스 모델링의 기본 원칙과 중요성을 이해한다.
- ERD(Entity Relationship Diagram)를 활용한 논리적 데이터 모델링을 학습한다.
- 실무에 필요한 설계 최적화 기법을 익힌다.
- 실습을 통해 설계 과정을 학습한다.
추천 대상
- 데이터베이스 설계에 관심 있는 IT 전문가 및 엔지니어
- 비효율적인 데이터 모델링으로 어려움을 겪는 개발자
사전 체크리스트
- 기본적인 데이터베이스 용어(SQL, 테이블, 키 등)를 이해하고 있다.
- 간단한 데이터베이스를 설계하거나 사용해 본 경험이 있다.
- 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 종류를 알고 있다.
- 정규화의 개념을 이해하고 있다.
- 데이터 구조를 설계한 경험이 있다.
체크리스트 결과
- 5개 중 3개 이상 "아니오"를 선택한 경우, 아래 사전 학습이 필요합니다:
- 사전 학습 필요 지식:
- 데이터베이스 기본 개념 학습(SQL, 테이블, 키 등)
- 정규화의 기본 원칙 학습
- ERD 작성 기초 학습
강사 소개
- 별도 정보 없음
준비 사항
- ERD 작성 도구 설치 (Lucidchart, ERwin, 또는 Draw.io)
- 개인용 노트북
교육 정보
- 장소: 한양대학교
- 기간: 2일 (14시간)
- 방식: 이론 80%, 실습 20%
평가 방식
- 객관식 8문항 (5점/문항)
- 주관식 1문항 (20점)
- 서술형 1문항 (40점)
수료 기준
- 출석 80% 이상
- 종합평가 60점 이상
- 총합 70점 이상 (출석 50%, 종합평가 50%)
교육 시간표
- **1일차**
- 09:00~10:00: 데이터 모델링 개요
- 10:00~12:00: 논리 데이터 모델링 (엔터티, 식별자)
- 12:00~13:00: 점심시간
- 13:00~14:00: 논리 데이터 모델링 (관계, 속성, 정규화, 이력관리)
- 15:00~16:00: 물리 데이터 모델링
- 16:00~17:00: 실습
- **2일차**
- 09:00~09:30: 현행(AS-IS)/목표(TO-BE) 데이터 모델링 개요
- 09:30~12:00: 현행 데이터 모델링 (현행 논리 데이터 모델링, 현행화 및 상세화, 현행 개념 데이터 모델링)
- 12:00~13:00: 점심시간
- 13:00~14:30: 현행 모델 문제점 분석 (프로파일링, 현행 모델 문제점 분석 및 개선 방안 수립)
- 14:30~16:00: 목표 데이터 모델링
- 주제영역 정의
- 목표 개념 데이터 모델링
- 목표 논리 데이터 모델링
- TO-BE vs AS-IS 매핑
- 논리적, 물리적 설계의 원칙부터 정규화, ERD 작성까지 실습을 통해 체계적으로 배울 수 있습니다.
과정 목표
- 데이터베이스 모델링의 기본 원칙과 중요성을 이해한다.
- ERD(Entity Relationship Diagram)를 활용한 논리적 데이터 모델링을 학습한다.
- 실무에 필요한 설계 최적화 기법을 익힌다.
- 실습을 통해 설계 과정을 학습한다.
추천 대상
- 데이터베이스 설계에 관심 있는 IT 전문가 및 엔지니어
- 비효율적인 데이터 모델링으로 어려움을 겪는 개발자
사전 체크리스트
- 기본적인 데이터베이스 용어(SQL, 테이블, 키 등)를 이해하고 있다.
- 간단한 데이터베이스를 설계하거나 사용해 본 경험이 있다.
- 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 종류를 알고 있다.
- 정규화의 개념을 이해하고 있다.
- 데이터 구조를 설계한 경험이 있다.
체크리스트 결과
- 5개 중 3개 이상 "아니오"를 선택한 경우, 아래 사전 학습이 필요합니다:
- 사전 학습 필요 지식:
- 데이터베이스 기본 개념 학습(SQL, 테이블, 키 등)
- 정규화의 기본 원칙 학습
- ERD 작성 기초 학습
강사 소개
- 별도 정보 없음
준비 사항
- ERD 작성 도구 설치 (Lucidchart, ERwin, 또는 Draw.io)
- 개인용 노트북
교육 정보
- 장소: 한양대학교
- 기간: 2일 (14시간)
- 방식: 이론 80%, 실습 20%
평가 방식
- 객관식 8문항 (5점/문항)
- 주관식 1문항 (20점)
- 서술형 1문항 (40점)
수료 기준
- 출석 80% 이상
- 종합평가 60점 이상
- 총합 70점 이상 (출석 50%, 종합평가 50%)
교육 시간표
- **1일차**
- 09:00~10:00: 데이터 모델링 개요
- 10:00~12:00: 논리 데이터 모델링 (엔터티, 식별자)
- 12:00~13:00: 점심시간
- 13:00~14:00: 논리 데이터 모델링 (관계, 속성, 정규화, 이력관리)
- 15:00~16:00: 물리 데이터 모델링
- 16:00~17:00: 실습
- **2일차**
- 09:00~09:30: 현행(AS-IS)/목표(TO-BE) 데이터 모델링 개요
- 09:30~12:00: 현행 데이터 모델링 (현행 논리 데이터 모델링, 현행화 및 상세화, 현행 개념 데이터 모델링)
- 12:00~13:00: 점심시간
- 13:00~14:30: 현행 모델 문제점 분석 (프로파일링, 현행 모델 문제점 분석 및 개선 방안 수립)
- 14:30~16:00: 목표 데이터 모델링
- 주제영역 정의
- 목표 개념 데이터 모델링
- 목표 논리 데이터 모델링
- TO-BE vs AS-IS 매핑
수료기준
평가기준 | 총점 |
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배점 | 100점 |
수료기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
차시 | 일시 | 강의명 |
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강의 목차가 없습니다. |