Datenbanken + SQL + Power BI + Datenanalyse

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung und Analyse von Datenbanken mit SQL. Teilnehmende lernen, wie relationale Systeme aufgebaut sind, Daten analysiert und in Entscheidungsprozessen genutzt werden. Power BI spielt dabei eine zentrale Rolle.

Modul 1: Datenbanken in Analyse und Anwendung
Modul 2: Datenanalyse und Modellierung mit SQL & MySQL
Modul 3: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 5: Power Query zur strukturierten Datenverarbeitung

Datenbanken in Analyse und Anwendung
  • Grundlagen relationaler Systeme: Struktur, Aufbau und Nutzung von Datenbanken mit Fokus auf SQL, Datenmodellierung und Datentypen.
  • Abfrage und Auswertung: Datenanalyse mit SQL, Datenaggregation und Datenauswertung für analytische und operative Fragestellungen.
  • Schnittstellen und Integration: Einbindung von Datenquellen, Nutzung von Power BI SQL-Datenbanken und Verarbeitung großer Datenmengen.
  • Anwendung im Analysekontext: Einsatz relationaler Datenbanken in data science, big data analysis und datengetriebener Entscheidungsfindung.

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.

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.

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 zur strukturierten Datenverarbeitung
  • Power Query Grundlagen: Import, Bereinigung und Transformation von Tabellen zur weiteren Analyse mit Excel und Power BI.
  • Datenschnittstellen nutzen: Verbindung externer Datenquellen für automatisierte Datenerfassung und Aufbereitung.
  • Modellbasiertes Arbeiten: Strukturierte Datenmodelle für Analyseprozesse mit Pivot, Diagrammen und Statistikfunktionen.
  • Analyse großer Datenmengen: Einsatz von Power Query bei Big Data Sets und datengetriebener Entscheidungsunterstützung.

Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, relationale Datenbanken zu modellieren, Daten mit SQL abzufragen und Power BI zur Visualisierung und Analyse großer Datenmengen im geschäftlichen Kontext einzusetzen.