Zusammenfassung
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
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
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Basiswissen über Namen und Techniken beim Einsatz von Namen
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zellinhalte überwachen
Spezialfilter, Excel-Datenbanken und Analyse
Erstellung von Pivot-Tabellen
Trendanalysen, Datentabellen und Zielwertsuche
Szenarien und Matrizen
Diagramme und Grafiken
Daten importieren und exportieren
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
Kommunikationsgrundlagen
Kommunikationsmodelle, digitale Kommunikation
Feedback - Formen, Regeln, Prozess, Risiken
Gesprächsführung (geschäftlich), Konflikte
(Inhaltliche) Gestaltung von Präsentationen
Digitale Präsentation
Körpersprache und Stimme
Stimme und Stress
Vermeidung von Stress
Umgang mit Nervosität
Unsere Lernplattform
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- Informiere dich hier über deinen Lernstatus und Fortschritte.
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FAQ – Weitere Fragen und Antworten
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- durch den Rentenversicherungstragende oder
- durch den ESF (Europäischen Sozialfonds).
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