Zusammenfassung
Datenbanken sind das Rückgrat der modernen Datenverarbeitung und bilden die Grundlage für Data Science. In dieser Weiterbildung erfährst du, wie du Datenbanken effektiv erstellst und verwaltest. Du lernst, die Grundlagen von Datentypen, SQL-Abfragen und JOIN-Befehlen zu verstehen und Aspekte wie Speicher- und Leistungsoptimierung sowie Datenbanksicherheit kennen. Darüber hinaus erhältst du Einblicke in Data Science, darunter Statistik, das CRISP-DM-Vorgehensmodell und die Integration von Data Science im Unternehmen. Du erfährst, wie Bias sowie Ethik und Fairness in KI-Systemen berücksichtigt werden können. Diese Kenntnisse sind entscheidend für deine Rolle als Data-Analystin oder Data-Analyst und eröffnen dir viele Perspektiven in der Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
Zielgruppe
Personen aus allen Bereichen, die zukünftig in der Datenbankentwicklung tätig werden möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sicherer Umgang mit einem Computer.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Die Weiterbildung startet jeden Montag. Unser praxisorientierter Lehrplan verbindet Theorie mit aktiven Anwendungsübungen, die in Vollzeit sowohl vormittags als auch nachmittags stattfinden. In Teilzeit erfolgt der Unterricht ausschließlich vormittags bis maximal 13 Uhr, sodass sich die Gesamtdauer der Weiterbildung im Teilzeitmodell verdoppelt.
Du kannst an unserer Online-Weiterbildung bequem von zu Hause oder bei Bedarf online von einem unserer zahlreichen deutschlandweiten Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine stabile Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Datentypen
Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
Schlüssel
Arbeiten mit Datenbanken
Umgang mit JOIN-Befehlen
Speicher- und Leistungsoptimierung
Datenbanksicherheit
Datenbankmanagementsysteme
Statistik
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-systemen
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
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