MySQL + Datenanalyse + Power BI + Datenbanken
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung von SQL und MySQL für die Datenanalyse sowie die Verwaltung relationaler Datenbanken im Analysekontext. Sie fördert Fähigkeiten zur Datenaufbereitung und -modellierung, insbesondere im Bereich Business Analytics und Power BI.
Modul 1: MySQL und SQL im Datenanalyse-Kontext
Modul 2: Relationale Datenbanken in Analyseprozessen
Modul 3: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 5: Power Query in der datenbasierten Analysearbeit
!MySQL und SQL im Datenanalyse-Kontext
*Grundlagen von SQL mit MySQL: Erstellung und Abfrage von Datenbanken zur Datenerfassung und Analyse strukturierter Daten.
*Datenanalyse mit SQL: Durchführung von Datenanalysemethoden, Big-Data-Analyse und Datenaggregation in relationalen Systemen.
*Verwaltung relationaler Daten: Datenbankentwicklung, Datenbankprogrammierung und Aufbereitung von Daten für analytische Zwecke.
*SQL in BI-Systemen: Integration relationaler Daten in Power-BI-Datenquellen und Visualisierung von Big Data über Power-BI-Reports.
!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.
!Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
*Aufbereitung betrieblicher Daten: Einsatz von Analysemethoden zur strukturierten Datenbearbeitung mit Power BI Grundlagen.
*Reporting mit Power BI Bericht: Integration aufbereiteter Daten in Dashboards zur Nutzung durch Datenanalysten und Business Analysten.
*Pivotanalyse und Statistik: Nutzung statistischer Methoden zur Verdichtung und Visualisierung von Datenquellen im Analyseprozess.
*Big Data Methoden: Strukturierung großer Datenbestände zur Anwendung in digitalen Analyseumgebungen und Power BI Schulung.
!Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
*Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.
*Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
*Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.
*Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.
!Power Query in der datenbasierten Analysearbeit
*Automatisierte Datenaufbereitung: Nutzung von Power Query zur Transformation und Strukturierung großer Datensätze.
*Quellen kombinieren: Zusammenführung mehrerer Datenquellen für Analysen mit Pivot-Tabellen und Power BI.
*Modellierung in Power BI: Aufbau strukturierter Tabellenmodelle zur Visualisierung und Datenanalyse.
*Einsatz in Big Data: Anwendung in der Analyse großer Datenmengen und Vorbereitung für Business Analytics Tools.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, relationale Datenbanken zu verwalten, SQL für Datenanalysen anzuwenden und Power BI sowie Power Query zur Datenaufbereitung und Visualisierung einzusetzen.