Data Modeling

Моделирование данных — это умение проектировать структуру, описывающую, как данные хранятся, связываются и обрабатываются. Сюда входят проектирование таблиц, ключей и связей, нормализация и перевод бизнес-требований в структуру базы данных.

17активных вакансий

Data Modeling на рынке сейчас

обновлено сегодня
Медианная зарплата
Компаний нанимают14
Открытых вакансий17
Главный городBakı
Подписаться на вакансии Data Modeling

Специалистов Data Modeling сейчас нанимают

AS GroupABBBirAvroraAzerconnect GroupAlievs Space LLCNexora AcademyCaspel MMCUnibankReliance Automated Verified Leads, LLCPASHA BankAtəşgah Sığorta Şirkətiİnnovasiya və Rəqəmsal İnkişaf AgentliyiKontakt Home
Аналитика рынка

Рынок навыка Data Modeling в Азербайджане

Данные отражают актуальный рынок вакансий и обновляются ежедневно. Полная динамика по неделям — в кабинете HRX.

Медианная зарплата
по всем грейдам · по 0 вакансиям
14
Компаний нанимают
сейчас
17
Открытых вакансий
с этим навыком
Bakı
Главный город
по числу вакансий

Кто нанимает на Data Modeling

Топ ролей и медианная вилка.

  • Инженер данных7 вакансий
  • Бизнес-аналитик2 вакансии
  • Backend-разработчик1 вакансия
  • BI-разработчик1 вакансия
  • Аналитик данных1 вакансия

С чем сочетают Data Modeling

Навыки, встречающиеся рядом.

Где нужен Data Modeling

Спрос по отраслям.

Данные и аналитика
59%
Программирование
12%
Продукт и проекты
12%
Образование и обучение
6%
Информационные технологии
6%
Финансы и банки
6%

Вакансии с навыком Data Modeling

17 вакансий
Azerconnect Group
Middle · 2–3 летBakı
З/п не указана

Реализует стратегию обработки данных и имеет 2-3 года опыта в области data engineering

Data ModelingApache AirflowApache KafkaRabbitMQ+19
Откликнуться
AS Group
Middle · 3+ летBakı
З/п не указана

Разрабатывает серверную часть и интерфейсы веб-платформы, требуется опыт программирования более 3 лет

Database DesignSwaggerTechnical DocumentationData Modeling+6
ОткликнутьсяПростой откликПростой отклик
З/п не указана

Строит хранилище данных, разрабатывает ETL процессы и требуются знания Python.

Data ModelingBusiness AnalysisData Warehouse DesignData Integration+4
ОткликнутьсяПростой откликПростой отклик

Почему Data Modeling востребован в Азербайджане

Моделирование данных — это умение проектировать структуру, описывающую, как данные хранятся, связываются и обрабатываются. Сюда входят проектирование таблиц, ключей и связей, нормализация и перевод бизнес-требований в структуру базы данных.

Коротко о навыке

Категория
Данные и аналитика
Уровень входа
высокий
Смежные роли
Data Engineer, Database Administrator, Data Analyst, Backend Developer

Data Modeling — частые вопросы

Data Modeling (моделирование данных) — это проектирование структуры данных: сущностей, их атрибутов и связей между ними. Результат обычно рисуют в виде ER-диаграммы, и он лежит в основе проектирования баз данных и аналитических хранилищ. В вакансии под этим навыком работодатель чаще всего понимает умение спроектировать структуру таблиц, нормализовать данные и построить схему.

Концептуальная модель показывает бизнес-понятия и их связи на верхнем уровне, без технических деталей. Логическая уточняет атрибуты, ключи и типы связей, а физическая уже задаёт таблицы, индексы и типы данных под конкретную СУБД. Это три последовательных уровня детализации одного проекта.

Начать стоит с реляционной теории и правил нормализации (1НФ–3НФ), а затем тренироваться строить ER-диаграммы на практике. Порисуйте схемы под реальный бизнес-сценарий в dbdiagram.io, draw.io или erwin. Знание SQL помогает проверять модель в деле, поэтому эти два навыка полезно осваивать параллельно.

Навык чаще всего встречается в вакансиях Инженер данных, Бизнес-аналитик, Backend-разработчик, BI-разработчик, Аналитик данных, особенно как одно из ключевых требований для Инженер данных. Всего его ищут 14 работодателей, обычно в связке с Oracle SQL (47%), Python (41%), Data Governance (29%), ETL (24%), Data Analysis (18%), Power BI (18%).

Вакансии: Инженер данных

На практике модель данных не существует отдельно: в вакансиях вместе с ней чаще всего требуют Oracle SQL (47%), Python (41%), Data Governance (29%), ETL (24%), Data Analysis (18%), Power BI (18%). Особенно Oracle SQL — он нужен, чтобы реализовать модель в реальной базе и проверить её запросами.