Relationale Datenbank + SQL + Datenanalyse + Power BI
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung und Programmierung relationaler Datenbanken. Teilnehmende lernen, wie SQL zur Datenanalyse und -modellierung eingesetzt wird, und erhalten Einblicke in Schnittstellen zur Datenintegration und -verarbeitung.
Modul 1: Relationale Datenbanken in Analyseprozessen
Modul 2: Datenanalyse und Modellierung mit SQL & MySQL
Modul 3: Relationale Datenbankentwicklung in der Datenanalyse
Modul 4: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
Relationale Datenbanken in Analyseprozessen- Struktur relationaler Datenbanken: Einführung in Datenstrukturen, SQL-Grundlagen, Datenmodellierung und Datenbankoptimierung.
- SQL-Abfragen und Datenanalyse: Anwendung von SQL zur Datenaggregation, Datenauswertung und Unterstützung analytischer Fragestellungen.
- Schnittstellen zur Analyse: Integration von Power BI, SQL-Datenbanken, Datenschnittstellen und Datenquellen für Analyseverfahren.
- Datenbanken im Analysekontext: Nutzung relationaler Datenbanken für Big Data Analysis, Data Science und Datenverarbeitung.
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.
Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess- Datenmodellierung mit Power BI: Erstellung strukturierter Datenmodelle zur Nutzung in Business Intelligence und Datenanalyse.
- Pivot-Auswertung und Analyse: Anwendung von Pivot-Analyse zur Aufbereitung komplexer Daten für Auswertung und Business Analytics.
- Zusammenführen von Datenquellen: Import und Verknüpfung heterogener Datenquellen für Microsoft Power BI Reports und Dashboards.
Aggregation und Bereinigung: Durchführung grundlegender Datenaufbereitung zur Analyse in Power BI und für Datenanalysten.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, relationale Datenbanken zu modellieren und zu nutzen, SQL für Datenanalysen einzusetzen und Schnittstellen für Power BI zu integrieren.
