Datenbanken + SQL + Power BI + Webscraping

Diese Weiterbildung vermittelt Grundlagen und fortgeschrittene Techniken im Umgang mit Datenbanken und Datenanalysen. Themen sind unter anderem Datenmodellierung, SQL-Anwendungen, Datenintegration und die Nutzung von Webscraping für die Datenerfassung und -verarbeitung.

Modul 1: Funktionsweisen von Datenbanksystemen
Modul 2: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 3: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
Modul 4: Datenextraktion und Analyse mit Webscraping
Modul 5: REST-API für automatisierte Datenverarbeitung

Funktionsweisen von Datenbanksystemen
  • Grundlagen der Datenbanken: Einführung in relationale Datenmodelle, Datenstrukturen, Datenmanagement und Datenbankkonzepte.
  • Arbeiten mit SQL & MySQL: SQL-Grundlagen, Datenabfragen, Tabellenstrukturen, Datenaggregation und Datenbankprogrammierung.
  • Datenintegration & Analyse: Nutzung von Power BI SQL-Datenquellen, Datenaufbereitung, Datenschnittstellen und Datenverarbeitung.
  • Von Daten zu Erkenntnissen: Datenauswertung, Big Data Analyse, Datenmodellierung und strukturierte Informationsgewinnung.

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.

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.

Datenextraktion und Analyse mit Webscraping
  • Technischer Einstieg: Webscraping Python und REST API Python zur Sammlung großer Datenmengen aus verteilten Quellen.
  • Tool-gestützte Abläufe: Auswahl geeigneter Webscraping Software für strukturierte Extraktion und Analyse.
  • KI in der Datenverarbeitung: Anwendung von Webscraping AI und Machine Learning zur Mustererkennung in Datensätzen.
  • Grenzen der Nutzung: Berücksichtigung rechtlicher Aspekte bei Zugriff und Weiterverwendung externer Datenquellen.

REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
  • REST API Grundlagen: Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.
  • Datenabruf mit Python: Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.
  • Anbindung externer Quellen: Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.
  • Schnittstellen für KI-Prozesse: Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Datenbanken effizient zu nutzen, SQL für Datenabfragen einzusetzen und mit Power BI komplexe Datenanalysen durchzuführen.