Zusammenfassung
Mit der Online-Weiterbildung zum Scrum® Product Owner in der agilen Datenbankentwicklung mit Data-Science-Kompetenz wirst du zur Expertin oder zum Experten für agile Produktentwicklung. Du lernst, wie du Datenbanken effizient planst, erstellst und sicherst – von SQL-Befehlen bis zur Performance-Optimierung.
Gleichzeitig erwirbst du Programmierkenntnisse in Python und wendest diese in der Datenanalyse an. Im Bereich Scrum® Product Ownership entwickelst du ein tiefes Verständnis für agile Prozesse, Produktvisionen und das Management von Backlogs. Darüber hinaus erhältst du fundierte Einblicke in Data Science und lernst, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Diese Kombination macht dich fit für die Zukunft!
Zielgruppe
Mitarbeiter (m/w/d) aus allen Bereichen, die zukünftig in der Datenbankentwicklung tätig werden möchten und Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Sicherer Umgang mit einem Computer. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Die Grundlagen der Programmierung
Dictionaries, Verschachtelung
Code Testing, insbes. Funktionen, Klassen
Einführung in die Programmiersprache Python
Dateien und Ausnahmen
Klassen
Standardbibliotheken von Python
Funktionen
Benutzereingaben und while-Schleifen
Variablen und einfache Datentypen
if-Anweisungen
Arbeiten mit Listen, Einführung in Listen
Definition "Agilität", das Agile Manifesto
Grundlagen der Empirie, empirische Produktentwicklung
Inspektion und Adaption, Transparenz
Evolution von Scrum®️
Das Scrum®️ Framework
Fünf Werte in Scrum®️
Charakteristiken eines Scrum®️ Teams
Verantwortlichkeiten im Sprint
Profil und Charakteristiken des Scrum®️ Masters
Ergebnisverantwortlichkeiten des Scrum®️ Masters
Product Owner und Developer
Die Scrum®️ Events im Scrum®️ Guide
Die Scrum®️ Artefakte - 3 Artefakte / 3 Commitments
Definition of Done
Tipps und Praktiken
Vorbereitung auf die Prüfung bei scrum.org
Profil und Charakteristiken des PSPO
Verantwortlichkeiten im Sprint
Vision, Value, Validation
Planning, Release Management
Feedback, Scaling
Der Wert eines Produkts
Product Backlog Management
Metriken
Vorbereitung auf die Prüfung bei scrum.org
Hypertext Markup Language (HTML)
Cascading Style Sheets (CSS)
Die elementaren Bausteine einer Webseite
Die grundlegende HTML-Struktur
Erstellung von Websites mit HTML
Erstellung von Websites mit CSS
Responsive Webseiten, Responsive Webdesign
Debuggen und hochladen von Webseiten
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Unsere Lernplattform
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