Explain the strengths of each and the differences among the 12 types of data models. Create business terms, logical, and physical data models across relational, dimensional, document, and graph approaches. Apply practical techniques such as normalization, dimensional grain and meter design, JSON nested arrays, graph patterns (RDF and Property), denormalization, indexing, views, and partitioning.
Data Modeling Scheme

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niveau Débutant
Expérience recommandée
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Business Analysis
- Catégorie : Data Strategy
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Database Architecture and Administration
- Catégorie : Database Development
- Catégorie : Data Engineering
- Catégorie : Database Administration
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Data Modeling
- Catégorie : Graph Theory
- Catégorie : Database Theory
- Catégorie : Database Design
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Document Management
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Database Management
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Database Systems
- Catégorie : Database Management Systems
- Catégorie : Database Software
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mai 2026
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