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쉽게 배우는 데이터 모델링 : 기본 개념부터 실전 테이블 설계까지

Name: 쉽게 배우는 데이터 모델링 : 기본 개념부터 실전 테이블 설계까지
Price: 51480 KRW

테이블 설계 때문에 답답함을 느끼신 적 있으신가요? "이 테이블이 맞나?", "어떤 컬럼을 PK로 해야 하지?", "관계를 이렇게 연결해도 되나?" "기능 추가할 때 테이블을 다시 만들어야 하는 건 아닐까?" 같은 고민을 하신 적이 있는 분들을 위한 강의입니다.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

Archix

실무모델링

이론 실습 모두

무작정 따라하기

입문자

자격증

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이론 실습 모두

무작정 따라하기

입문자

자격증

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

요구사항을 분석하고 테이블을 설계할 수 있는 방법
엔티티, 속성, 식별자, 관계에 대한 '논리 데이터 모델링' 필수 개념
DASP, DAP 자격증 취득을 위한 지식
성능을 고려한 테이블 설계 방법
ERD를 그리기 위한 표기법 (IE, Barker)

처음에는 괜찮아 보였는데...

많은 개발자분들이 비슷한 경험을 합니다.
프로젝트 초반에는 테이블을 빠르게 만들고 개발 기능을 구현하는 데 집중합니다.
데이터도 적고 요구사항도 크지 않아서 모든 게 순조롭게 느껴지죠.

하지만 시간이 지나면서 프로젝트가 성장하고 복잡도가 높아지면
초기에 "빠르게만" 만든 테이블 구조가 점점 큰 걸림돌이 됩니다.

간단한 기능 추가도 여러 테이블을 수정해야 하고, 데이터 정합성 문제로 버그가 반복되고
결국, "그때 제대로 설계했더라면..." 하고 후회하게 됩니다.

초기 단계

해결책 : 제대로 된 데이터 모델링 (테이블 설계)

같은 요구사항, 다른 설계

같은 기능을 구현할 때도, 어떻게 설계하느냐에 따라 결과는 완전히 달라집니다.
확장성을 고려해서 설계된 테이블은 요구사항이 바뀌어도 쉽게 대응할 수 있습니다.

반면 깊게 고민하지 않고 만든 테이블은 작은 변경에도 많은 수정이 필요하고 예상치 못한 문제가 계속 발생합니다.

초반에는 이런 차이가 잘 보이지 않습니다. 둘 다 잘 작동하는것처럼 보이니까요.
하지만 시간이 지날수록 그 차이는 개발 속도와 유지보수 난이도로 나타납니다.

⭐ 이 강의는 확장 가능한 테이블을 설계하는 방법을 다룹니다.
"나중에 고치면 되지"가 아닌, "처음부터 제대로" 만드는 법을 배웁니다.
강의를 마치면 요구사항을 보고 확장 가능한 구조로 설계할 수 있게 됩니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

업무 영역별 DB 테이블 설계를 필요로 하는 '개발자'
전체 구조에 대해 고민을 하며 데이터 모델링을 해야 하는 '초보 모델러'
DASP, DAP 자격증 취득을 목표로 하시는 분!

선수 지식,
필요할까요?

SQL에서 Join에 대한 개념
Select ~ From ~ Where 쿼리에 대한 기초 이해

안녕하세요
입니다.

안녕하세요 👋

외국계 기업에서 Data Architect로 일하고 있는 Archix입니다.

Back-end 개발자로 출발해 SQLP 🎖, DAP 🎖 자격증을 취득하며 데이터 전문가의 길을 걷게 되었고, 현재는 개발자분들의 데이터 모델 효율화와 쿼리 튜닝을 지원하며 더 나은 데이터 관리를 위해 일하고 있습니다.

여러 프로젝트와 운영을 경험하면서 한 가지를 분명하게 느꼈습니다. 설계가 탄탄한 시스템은 흔들리지 않는다는 것입니다. 반면 설계가 탄탄하지 못한 시스템은 작은 문제들이 반복되고, 결국 불필요한 리소스 낭비로 이어지게 됩니다.

개발자로 일해본 경험이 있기에 이런 상황을 가까이서 겪어왔고, 그 경험을 강의에 녹여 실무에서 바로 활용할 수 있는 내용을 전달드리고자 합니다.

앞으로도 데이터 모델링의 중요성을 다양한 방면에서 알리기 위해 꾸준히 활동할 예정입니다.

강의를 모두 수강하신 후 DA 직무나 커리어에 대해 궁금한 점이 생기신다면, '완강 '인증과 함께 아래 이메일로 편하게 연락 주세요. 가능한 선에서 도움을 드릴 수 있도록 하겠습니다.

📩cherish1058@naver.com

감사합니다.

커리큘럼

전체

37개 ∙ (9시간 42분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 데이터 모델링 기초 강의를 시작합니다

3개 ∙ (39분)

섹션 2. 데이터 모델링을 위한 첫 걸음

3개 ∙ (50분)

4. 요구사항 분석부터 테이블 생성까지의 단계
21:20
5. 데이터 모델링 표기법 (Barker,IE)
14:27
6. 데이터 모델링 도구 (ERwin DA# ERDCloud)
14:58

섹션 3. 엔티티[테이블] : 어떤 정보를 테이블로 도출해야 할까요?

4개 ∙ (58분)

7. 엔티티란
07:27
8. 요구사항에서 엔티티를 도출하는 방법
19:48
9. 엔티티가 ‘잘’ 도출 되었는지 확인하기
18:58
10. 엔티티를 분류하면 어떤 데이터가 저장되는지 알 수 있습니다
11:55

섹션 4. 속성[컬럼] : 요구사항에 있는 모든 컬럼을 추가하지는 않습니다.

4개 ∙ (1시간 13분)

섹션 5. 식별자[PK] : 이런 컬럼을 PK로 선정하세요.

4개 ∙ (1시간 17분)

섹션 6. 관계[FK] : 테이블 간의 연결 - Join

6개 ∙ (1시간 40분)

섹션 7. 서브타입 : 유사한 엔티티들을 전략적으로 관리하는 법

4개 ∙ (46분)

섹션 8. 정규화와 반(비)정규화 : 완벽한 구조 vs 빠른 성능

6개 ∙ (1시간 31분)

섹션 9. 공통 코드와 이력 관리

3개 ∙ (44분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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초기 단계

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1~2년 이 후

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1. 실전 중심 학습

2. 체계적인 강의 자료

3. 누구나 쉽게 실습

강의 구성(상세 목차)

1. 데이터 모델링 기초 강의를 시작합니다

2. 데이터 모델링을 위한 첫 걸음

3. 엔티티[테이블] : 어떤 정보를 테이블로 도출해야 할까요?

4. 속성[컬럼] : 요구사항에 있는 모든 컬럼을 추가하지는 않습니다.

5. 식별자[PK] : 이런 컬럼을 PK로 선정하세요.

6. 관계[FK] : 테이블 간의 연결 - Join

7. 서브타입 : 유사한 엔티티들을 전략적으로 관리하는 법

8. 정규화와 반(비)정규화 : 완벽한 구조 vs 빠른 성능

9. 공통 코드와 이력 관리

이런 분들께
추천드려요

안녕하세요
입니다.

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4. 속성[컬럼] : 요구사항에 있는 모든 컬럼을 추가하지는 않습니다.

5. 식별자[PK] : 이런 컬럼을 PK로 선정하세요.

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