Datenbanken: Datenbankprogrammierung und SQL-Programmierung

Datenbanken + SQL + Power BI + REST API


Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse über die Nutzung und Programmierung von Datenbanken sowie deren Integration in analytische Prozesse. Dabei werden unter anderem SQL, Power BI und REST API für die Datenanalyse und Datenverarbeitung behandelt.


Modul 1: Datenbanken in Analyse und Anwendung
Modul 2: Datenstrukturierung – Systematische Organisation von Datenbeständen
Modul 3: Datenanalyse und Modellierung mit SQL & MySQL
Modul 4: Relationale Datenbankentwicklung in der Datenanalyse
Modul 5: REST-API für automatisierte Datenverarbeitung


Datenbanken in Analyse und Anwendung

• Grundlagen relationaler Systeme: Struktur, Aufbau und Nutzung von Datenbanken mit Fokus auf SQL, Datenmodellierung und Datentypen.


• Abfrage und Auswertung: Datenanalyse mit SQL, Datenaggregation und Datenauswertung für analytische und operative Fragestellungen.


• Schnittstellen und Integration: Einbindung von Datenquellen, Nutzung von Power BI SQL-Datenbanken und Verarbeitung großer Datenmengen.


• Anwendung im Analysekontext: Einsatz relationaler Datenbanken in data science, big data analysis und datengetriebener Entscheidungsfindung.

Datenstrukturierung – Systematische Organisation von Datenbeständen

• Einführung in Datenstrukturen, Datenquellen und digitale Konzepte zur strukturierten Datenmodellierung und Aufbereitung.


• Praktischer Einsatz von SQL, Pivot Tabellen und Power BI Datenaufbereitung zur Aggregation und Analyse großer Datensätze.


• Methoden zur Verwaltung, Dokumentation und Integration von Datenmodellen im Kontext von Datenmanagement und Datenanalyse.


• Erstellung analytischer Datenmodelle für Business Analytics, Power BI Berichte und strukturierte Datenauswertung.

Datenanalyse und Modellierung mit SQL & MySQL

• MySQL-Nutzung im Unternehmen: Anwendung von SQL-Grundlagen zur Strukturierung, Abfrage und Analyse relationaler Datenbanken.


• Big Data in SQL: Abfragen, Datenaggregation und Data Exploration großer Datenmengen im Kontext von Big Data Analysis.


• Relationale Datenprozesse: Datenaufbereitung und Datenbankoptimierung für Datenbankentwickler und SQL-Entwickler.


• Power BI & SQL: Einbindung von Power-BI-Datenquellen in relationale Datenbanken für datengestützte Analyseprozesse.

Relationale Datenbankentwicklung in der Datenanalyse

• Modellierung relationaler Datenbanken: Aufbau von Datenstrukturen mit SQL-Grundlagen für Analyse, Speicherung und Datenverarbeitung.


• Umgang mit großen Datenmengen: Anwendung von Datenaufbereitung und Aggregation für Big-Data-Analyse in relationalen Datenbanken.


• Schnittstellenanbindung: Integration von Datenbanken mit Power BI und Nutzung von Datenquellen für Data Exploration.


• SQL-basierte Workflows: Entwicklung datenbankgestützter Abläufe für strukturierte Datenerfassung und Datenanalyseprozesse.

REST-API für automatisierte Datenverarbeitung

• REST API Grundlagen: Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.


• Datenabruf mit Python: Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.


• Anbindung externer Quellen: Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.


• Schnittstellen für KI-Prozesse: Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Datenbanken mit SQL zu programmieren und in analytische Prozesse zu integrieren. Sie nutzen Tools wie Power BI und REST API für datengetriebene Anwendungen.