Erweiterte Datenbankentwicklung mit Data Science
  • Verbesserung der Datenspeicherung, -abfrage und -analyse durch Data Science
  • Kombination von Datenbankentwicklung und Data Science für zukunftsfähige Lösungen
  • Entwicklung skalierbarer Datenbanken für datengetriebene Anwendungen
Grundlagen der Datenanalyse in Datenbanken
  • Rolle von Datenbanken in der Datenanalyse verstehen
  • Unterschiede zwischen traditionellen und analytischen Datenbanken
  • Überblick über relationale und NoSQL-Datenbanken
Entwurf und Normalisierung von Datenbankschemata
  • Effizientes Design von Datenbankschemata für analytische Daten
  • Normalisierung zur Sicherstellung der Datenintegrität
  • Nutzung von ER-Diagrammen in der Datenbankmodellierung
SQL- und NoSQL-Techniken für die Datenwissenschaft
  • Verfassen von SQL-Abfragen für Datenanalyse
  • Erforschung von NoSQL-Datenbanken für unstrukturierte Daten
  • Vergleich von MySQL, PostgreSQL, MongoDB und Cassandra
Datenintegration und ETL-Prozesse
  • Implementierung von ETL-Pipelines für Datenintegration
  • Konstruktion von Data Warehouses für analytische Aufgaben
  • Nutzung cloudbasierter Speicherlösungen (AWS, Google BigQuery, Azure)
Maschinelles Lernen und KI in Datenbanken
  • Integration von maschinellen Lernmodellen in Datenbanken
  • Verwendung von SQL für Feature-Engineering und Modelltraining
  • Echtzeit-Datenverarbeitung für KI-Anwendungen
Optimierung von Sicherheit und Leistung in Datenbanken
  • Verwaltung der Datensicherheit in der Datenanalyse
  • Verbesserung der Leistung großer Datenmengen
  • Implementierung von Indexierungs- und Caching-Strategien