Dieser Kurs richtet sich an Lernende, die eine Weiterbildung in Datenanalyse mit Schwerpunkt auf Datenbanken und Big-Data-Workflows anstreben. Er vermittelt grundlegende Datenbankkonzepte, SQL-Techniken und die Integration von Daten aus der Praxis mithilfe von Tools wie Python und DBeaver. Der Kurs bereitet Analysten darauf vor, große Datensätze zu verarbeiten und mithilfe strukturierter Abfragemethoden geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.
- Verstehen Sie die Rolle von Big Data im Analyse-Lebenszyklus
- Erfahren Sie, wie sich die Datenanalyse mit wachsenden Datensätzen und Geschäftsanforderungen skalieren lässt
- Entdecken Sie die Relevanz der Weiterbildung für die Anpassung an die Verarbeitung großer Datenmengen
- Ordnen Sie Analystenrollen in modernen Datenökosystemen zu
- Entdecken Sie, wie Datenbanken skalierbare Datenlösungen unterstützen
- Lernen Sie relationale Modelle, Schemata und Datennormalisierung kennen
- Machen Sie sich mit Datentypen, Einschränkungen und Indexstrukturen vertraut
- Verstehen Sie die Grundlagen der Speicherung in analytischen Arbeitsabläufen
- Schreiben Sie strukturierte Abfragen zum Filtern, Sortieren und Gruppieren
- Üben Sie CRUD-Operationen an Beispieldatensätzen
- Wenden Sie Joins und setbasierte Operationen für komplexe Abfragen an
- Verwenden Sie Common Table Expressions und SQL-Funktionen in der Analyse
- Installieren und konfigurieren Sie DBeaver als professionelle SQL-Schnittstelle
- Stellen Sie eine Verbindung zu Cloud-Datenbanken her und verwalten Sie große Datenmengen
- Führen Sie Abfragen aus, erkunden Sie Schemata und optimieren Sie die Abfragelogik
- Üben Sie Analyse-Workflows in SQL-basierten Umgebungen
- Kombinieren Sie SQL mit Python für eine durchgängige Datenanalyse
- Verwenden Sie Pandas, um Ergebnisse aus Datenbanken zu manipulieren
- Entwerfen Sie analytische Pipelines von der Extraktion bis zur Visualisierung
- Arbeiten Sie an einem kleinen Abschlussprojekt, das auf die Weiterbildung in Datenanalyse abgestimmt ist
Der Kurs bietet einen umfassenden Überblick über die Integration von Big Data und Statistik in analytische Arbeitsabläufe.