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SQL & Relational Databases

Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln

Ein Großteil der weltweiten Big Data – von elektronischen Krankenakten, über Online-Shopping-Einkäufe und Transaktionsprotokolle in den Kunden-Accounts von Banken – befindet sich in organisierten Tabellensammlungen, den sogenannten relationalen Datenbanken.

Für viele Unternehmen besteht die größte Herausforderung darin, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Firmen auf der ganzen Welt suchen daher händeringend nach Menschen, die solche Daten verstehen und mit SQL auswerten können.

SQL (Structured Query Language) ist die weltweit dominierende Datenbanksprache. Sie wird in einer Vielzahl von Datenbanksystemen für die Erstellung von Abfragen (Queries) und Verarbeitung von Daten verwendet.

Mit diesem Training bauen sich Teilnehmer:innen praxisorientiertes Expertenwissen auf, um das meiste aus relationalen Datenbanken herauszuholen.

Kapitel 1: Relationale Datenbanken

Einführung relationale Datenbanken
ER-Diagramme (Entity-Relationship-Modell)
MySQL

Kapitel 2: Basic SQL

SQL-Queries schreiben und relationale Datenbanken auslesen
Boolesche Logik kennenlernen und Tabellen filtern mit booleschen Operatoren
Praxisprojekt Toolkit aufbauen, um Daten zu filtern, zu gruppieren, zu sortieren und zu verbinden (join)

Kapitel 3: Advanced SQL

Fortgeschrittene SQL-Konzepte und Techniken (Subqueries, Views, CTEs, Tabellenerstellung)
Überwinden von Grenzen grundlegender SQL-Abfragen mittels subqueries, views, common table expressions (cte’s) sowie die Tabellenerstellung
Abfragen beschleunigen (indexes)

Kapitel 4: Analytische Funktionen und Abschlussprojekt

Datenbank selbstständig analysieren (Arithmetik mit SQL, mit SELECT rechnen, Ranglisten erstellen, laufende Summen über längere Zeiträume bilden)

Ihr Nutzen

Mit SQL schnell und praxisnah Datenübersichten erzeugen, um grundlegende fortgeschrittene SQL-Abfragen auszuführen
Situationsgerecht die korrekte SQL-Abfragetechnik wählen und optimierte Queries erzeugen
Schlüsselfunktionen, um Informationen in einer relationalen Datenbank zu ordnen, zu filtern und zu kategorisieren
Ausgewählte Praxisprojekte und Programmierübungen im Jupyter Notebook durchführen
Fachwissen zu Views, CTEs, Subqueries und Window Functions

Teilnehmer:innenkreis

Dieses Training richtet sich an Personen, die bereits über Erfahrungen mit der Programmiersprache Python verfügen und diese im professionellen Kontext effektiv einsetzen möchten.

Für das Training werden grundlegende Programmierkenntnisse in Python vorausgesetzt.

Methoden

In dem browserbasierten DataLab der StackFuel Online-Lernumgebung bekommen Teilnehmer:innen den Zugang zu ihrem StackFuel Training. Nach der Anmeldung im DataLab finden Teilnehmer:innen dort Lehrvideos, Interviews, Textbeiträge und interaktive Wissensabfragen. Wissenstests bieten ihnen dabei die Möglichkeit, ihren Lernerfolg selbst zu überprüfen. Das Online-Training wird mit einer Teilnahmebescheinigung abgeschlossen, welche den Teilnehmer:innen im Namen von der Haufe Akademie und StackFuel ausgestellt wird. Sämtliche Lernmodule bearbeiten sie selbstständig und legen Ort und Zeit dafür selbst fest. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg steht den Teilnehmer:innen das Mentor:innenteam von StackFuel via E-Mail, telefonisch, oder über das interne Forum zur Verfügung.

Open Badges - Zeigen Sie, was Sie können.

Nach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung erhalten Sie von uns ein digitales Zertifikat in Form eines Open Badge. Diesen können Sie in Ihrer Lernumgebung downloaden und anschließend über soziale Medien einbinden und teilen. Mit Open Badges zeigen Sie online, über welche Kompetenzen Sie verfügen.

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In Kooperation mit stackfuel

Starttermine

Dauer

27 Tage

Teilnahmegebühr

€ 1.490,- zzgl. MwSt.
€ 1.773,10 inkl. MwSt.

12.12.22-08.01.23

06.02.-05.03.23

06.03.-02.04.23

03.-30.04.23

01.-28.05.23

29.05.-25.06.23

26.06.-23.07.23

24.07.-20.08.23

21.08.-17.09.23

18.09.-15.10.23

16.10.-12.11.23

13.11.-10.12.23

04.-31.12.23

Durchführung bereits gesichert

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