Teilnehmende erwerben die Fähigkeit, mithilfe statistischer Methoden und explorativer Techniken Muster und Zusammenhänge in großen Datenbanken zu erkennen, datengetriebene Entscheidungen zu optimieren und Geschäftsprozesse zielgerichtet zu verbessern.

Inhalte
  • SQL und Datenmanagement
  • SQL ermöglicht die leistungsstarke Abfrage und Verwaltung relationaler Datenbanken.
  • Durch den Einsatz optimierter Joins, Indexierungen und Aggregationen wird die Verarbeitung großer Datenmengen beschleunigt und fundierte Analysen effizient unterstützt.
  • Effiziente Datenmodellierung verbessert die Struktur, Wartbarkeit und Skalierbarkeit von Datenbanksystemen.
  • Optimierte Datenflüsse und klar definierte Beziehungen tragen zur Performance-Steigerung bei und erleichtern die Administration komplexer Strukturen.
  • Datenvisualisierung und Reporting
  • Power BI bietet praxisnahe Möglichkeiten zur Visualisierung von Datenbankinhalten.
  • Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards, um umfangreiche Datensätze verständlich aufzubereiten und entscheidungsrelevante Berichte benutzerfreundlich darzustellen.
  • Webbasierter Zugriff
  • Webbasierte Technologien wie HTML, CSS und JavaScript ermöglichen einen ortsunabhängigen Zugriff auf Datenbanken.
  • Grundkenntnisse in Webprogrammierung unterstützen Teilnehmende bei der Entwicklung interaktiver Anwendungen für die effiziente Nutzung und Verwaltung großer Datensätze.
  • Erweiterte Analyseverfahren
  • Maschinelles Lernen erweitert klassische Analyseverfahren um automatisierte Mustererkennung und prädiktive Modelle.
  • Mit überwachtem und unüberwachtem Lernen lassen sich große Datenbestände gezielt auswerten und datengetriebene Strukturen zur effektiven Entscheidungsunterstützung ableiten.