Course: MongoDB Database Design with Best Practices






















หลักสูตรอบรม : MongoDB Database Design with Best Practices
ระยะเวลา: 2 วัน (12 ชม.) 9.00 - 16.00 น
ราคาอบรม/ท่าน : 9,900 บาท/ 12,000 บาท (Public Training with Online/Onsite)
กรณีเป็น In-house Training จะคำนวณราคาตามเงื่อนไขของงานอบรม
*ราคาดังกล่าวยังไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม*
Public Training หมายถึง การอบรมให้กับบุคคล/บริษัท ทั่วไป ที่มีความสนใจอบรมในวิชาเดียวกัน โดยจะมี 2 แบบ
1. อบรมแบบ Online โดย Live ผ่านโปรแกรม Zoom พร้อมทำ Workshop ร่วมกันกับวิทยากร
2. อบรมแบบ Onsite ณ ห้องอบรม ที่บริษัทจัดเตรียมไว้ พร้อมทำ Workshop ร่วมกันกับวิทยากร
หมายเหตุ: - ผู้อบรมต้องนำเครื่องส่วนตัวมาใช้อบรมด้วยตัวเอง
- วันอบรมที่ชัดเจนทางบริษัทจะแจ้งภายหลัง ตามเดือนที่ผู้อบรมแจ้งความประสงค์ไว้ (ทางบริษัทขอสงวนสิทธิ์การปรับเปลี่ยน ตามความเหมาะสม)
In-house Training หมายถึง การอบรมให้กับบริษัทของลูกค้าโดยตรง โดยใช้สถานที่ของลูกค้าที่จัดเตรียมไว้ หรือจะเป็นแบบ Online ก็ได้เช่นกัน และลูกค้าสามารถเลือกวันอบรมได้
ลงทะเบียนอบรมได้ที่
เน้นการทำ Workshop ที่ถูกออกแบบมาอย่างดีเยี่ยม, สนุกสนาน, ครบครัน เพื่อช่วยในการเรียนรู้และทำให้เกิดความเข้าใจได้อย่างง่ายดายที่สุด
#พร้อมเอกสาร lab #ทุกขั้นตอน
(ลิขสิทธิ์ โดย อ.สุรัตน์ เกษมบุญศิริ)
เนื้อหาต่างๆ มีการปรับเปลี่ยน/จัดหมวดหมู่ ใหม่ทั้งหมด เพื่อทำให้ง่ายต่อความเข้าใจ
การันตีครับ ว่า ผู้อบรมทุกคนที่จบจาก course นี้จะได้รับความรู้ทั้งภาคทฤษฏีและภาคปฏิบัติ อย่างครบถ้วน เพื่อนำไปใช้ในการทำงานจริง
📌เริ่มปูตั้งแต่พื้นฐาน skill set ของผู้เริ่มต้นการออกแบบ ฐานข้อมูล MongoDB
📌เหมาะกับ Database Designer, IT Professional ที่จำเป็นต้องวางโครงร่างของ Collection และ Document บน MongoDB ก่อนที่จะเก็บข้อมูลจริงของ Production
📌การออกแบบโครงร่างที่ถูกต้อง คือก้าวแรกที่ดี เพื่อนำไปสู่การ implement บนระบบ Production ได้อย่างราบรื่น, มีประสิทธิภาพ และรองรับกับการขยายตัวของข้อมูลในอนาคต
📌เข้าใจกับ Data Model ของ MongoDB แบบลึกซึ้ง และการนำไปใช้งานได้อย่างถูกต้อง
📌กรณีศึกษาในระบบงานประเภทต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น IOT, Retail, Online Service, Mobile, Machine และอื่นๆ จากตัวอย่างระดับโลกของ MongoDB
📌เจาะลึกกับ Design Patterns และ Use Case ที่เหมาะสมในแต่ละระบบงาน
📌สามารถ Enforce เรื่องความถูกต้องของโครงร่างข้อมูล และตรวจสอบ รวมถึงคัดแยกข้อมูลที่ไม่ตรงเงื่อนไข ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
📌ปัจจุบันนี้ MongoDB ได้รับการโหวตจากผู้ใช้งานจริงว่าเป็น NoSQL DB อันดับ 1 ของโลก
📌workshop ตลอดการฝึกอบรม โดย lab practice ที่มีคุณภาพ ส่งตรงจาก MongoDB และทำให้กลมกล่อม เข้าใจง่าย โดย อ.สุรัตน์
📌มาร่วมเรียนรู้การออกแบบ MongoDB ที่ถูกต้อง กับ Born2Learn
วิทยากร:
อ.สุรัตน์ เกษมบุญศิริ
ผู้เชี่ยวชาญและวิทยากรที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในวงการ
พร้อมด้วยใบรับรองจากบริษัทระดับโลกมากมาย อาทิเช่น Microsoft, CompTIA, ITIL, Cisco และอื่นๆ
หลักการและเหตุผล:
This course provides the knowledge to master one of the most popular NoSQL databases MongoDB. This course is designed to provide knowledge and hands on skills to become a successful MongoDB data model expert.
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ:
The primary audience for this course is individuals who want to design data model on MongoDB with best practices.
วัตถุประสงค์ของหลักสูตร:
· Describe concept of database design in MongoDB.
· Calculation workload.
· Design and identify entity relationship.
· Apply best patterns in each scenario.
· Implement schema validation.
ความรู้พื้นฐาน
· Working knowledge of Transact-SQL.
· Working knowledge of relational databases.
· Some experience with database design
เนื้อหาหลักสูตร:
· Term Mapping
· Collection and Document
· Concept of MongoDB Data Model
· Embed Data Model vs. Normalized Data Model
· Data Model Methodology
· Think about Workload
· Case Study: IOT Workload
· Identify the Relationship between the different Entities
· Entity Relationship with Crow’s Foot Notation
· Cardinality
· About Numeral Notation
· One-to-Many with Embed Model vs. Reference Model
· Many-to-Many with Embed Model vs. Reference Model
· One-to-One with Embed Model vs. Reference Model
· One-to-Zillions
· Apply Design Patterns
· Types of Patterns vs. Use Case Categories
Catalog
IOT
Mobiles
Content Management
Personalization
Real-Time Analytics
· Enforce integrity with Schema Validation