Datenbankmodellierung und Datenbankdesign In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Grundlagen der Datenbankmodellierung und des Datenbankdesigns mit Fokus auf relationale Datenbanken. Sie werden in die Lage versetzt, relationale Datenbanken zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren. Sie lernen, relationale Datenbanken zu modellieren, indem Sie Entity-Relationship-Modelle erstellen und Normalisierungsregeln anwenden. Zudem erwerben Sie Kenntnisse im Datenbankdesign, um relationale Datenbanken effizient zu strukturieren und zu verwalten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung von relationalen Datenbanken mit SQL, einschließlich der Erstellung und Verwaltung von Tabellen, Sichten und Indizes. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Konzepte direkt an und vertiefen Ihr Verständnis für relationale Datenbanken. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, relationale Datenbanken professionell zu modellieren und zu designen, um komplexe Datenstrukturen effizient zu verwalten.
- Einführung in relationale Datenbanken mit Fokus auf relationale Datenbanken
- Einzug in Namenskonventionen
- Datentypen und Keys aus dem Bereich relationale Datenbanken
- Normalisierung und Normalformen
- Indizes und deren Anwendung für relationale Datenbanken
- Erstellung eines ERM (Entity-Relationship-Modell)
Datenmodellierung und Datenbankdesign in der Praxis
- Datenskalierung und Datenreinigung unter Berücksichtigung von relationalen Datenbanken
- Physische Modellierung und Views
- Vertiefung von Keys anhand von Beispielen aus relationalen Datenbanken
- Erzeugung synthetischer Daten mit der Einführung in Faker-Bibliothek
- Datenmodellierung in Power BI Desktop mit Bezug auf relationale Datenbanken
- Transformieren und Kombinieren von Daten mit Power Query
- Anpassen von Tabellenstrukturen im Kontext relationaler Datenbanken
Datenvisualisierung und Berichtswesen
- Datenvisualisierung basierend auf relationalen Datenbanken
- Datenvisualisierung geographischer Daten
- Dreidimensionale Plots mit Matplotlib Stylesheets und Bezug zu relationalen Datenbanken
- Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards
- Fallbeispiele für das Erstellen von Power BI Reports aus relationalen Datenbanken
- Datenvergleiche: Verbunddiagramme und Measures mit Variablen
Datenbanktechnische Fähigkeiten und SQL-Vertiefung
- Umsetzen mit MySQL im Umfeld relationaler Datenbanken
- Verzweigen des Programmablaufs in dynamischen Webseiten und Formularen
- Formulare und Sprachkern unter Einbezug von relationalen Datenbanken
- Lösung von komplexen Problemen und Prüfung
Datenanalyse und maschinelles Lernen
- Einführung in Pandas und Dataframes mit Fokus auf relationale Datenbanken
- Information, Entropie und Informationsgewinn
- Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk unter Bezugnahme auf relationale Datenbanken
- Einführung in PyTorch
- Aktivierungsfunktionen und Hyperparameteroptimierung im Zusammenhang mit relationalen Datenbanken
- Tensoren