Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über Daten, verschiedene Datentypen, das Design von Datenbanken für die Speicherung von Daten sowie die Erstellung und Bearbeitung von Daten in Datenbanken mit SQL. Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage zu beschreiben, was Business Intelligence ist und wie es sich von Business Analytics und Data Science unterscheidet, eine grundlegende deskriptive statistische Analyse durchzuführen und die Ergebnisse zu formulieren sowie zwischen verschiedenen Arten von Statistiken zu unterscheiden. Sie werden außerdem in der Lage sein, Normalisierung und ETL zu definieren, ein ERD zu erstellen, das die Entwicklung vom konzeptionellen über das logische bis hin zum physischen Design zeigt, DDL, DML, DCL und TCL zu definieren und SQL-Skripte zu schreiben, um eine Datenbank und zugehörige Tabellen zu erstellen.
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Die Natur der Daten und das Design relationaler Datenbanken
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenbankdesign und betriebliche Business Intelligence
Dozent: Tim Carrington
5.348 bereits angemeldet
Enthalten in
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie ein ERD, das die Entwicklung vom konzeptionellen über den logischen zum physischen Entwurf zeigt
Führen Sie eine grundlegende deskriptive statistische Analyse durch und formulieren Sie die Ergebnisse
Schreiben Sie SQL-Skripte, um eine Datenbank und zugehörige Tabellen zu erstellen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Business Intelligence
- Kategorie: Grundlegende deskriptive Statistik
- Kategorie: SQL-Übersicht
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Relationale Datenbank
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zu Modul 1: Überblick über Business Intelligence! In unserem ersten Modul werden wir Business Intelligence definieren und es von Business Analytics und Data Science abgrenzen. Wir werden uns auch einen Überblick über Entscheidungsunterstützungssysteme verschaffen und die Arbeit mit ihnen anhand unserer Aktivität üben. Schließlich werden wir zwischen OTLP und OLAP unterscheiden und anhand eines kurzen Quiz die Ziele von Business Intelligence ermitteln.
Das ist alles enthalten
7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 2: Natur der Daten & Deskriptive Statistik. In diesem Modul werden wir uns mit den Arten von Daten, dem Prozess der Datenaufbereitung und der deskriptiven und inferentiellen Statistik beschäftigen. Anhand eines kurzen Quiz werden wir zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik sowie zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten unterscheiden. Schließlich werden wir das Microsoft Excel Data Analysis Toolpak verwenden, um eine grundlegende deskriptive statistische Analyse durchzuführen und unsere Ergebnisse zu teilen.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Willkommen zu Modul 3: Relationaler Datenbankentwurf (ERD und Normalisierung). In diesem Modul werden wir relationale Datenbanken definieren und einen Überblick über den Prozess des Datenbankdesigns geben. Anhand eines kurzen Quiz werden wir zwischen konzeptionellem, logischem und physischem Design unterscheiden. Außerdem werden wir ein ERD erstellen, das die Entwicklung vom konzeptionellen über den logischen bis hin zum physischen Entwurf zeigt.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Willkommen Modul 4: Überblick über die strukturierte Abfragesprache (SQL). In unserem letzten Modul erhalten Sie einen Überblick über SQL sowie eine Definition der Data Definition Language (DDL) und der Data Manipulation Language (DML). Anhand eines kurzen Quiz werden wir DDL, DML, DCL und TCL definieren und zwischen verschiedenen MySQL-Schlüsselwörtern und Datentypen unterscheiden. In unserer letzten Übung werden wir SQL-Skripte schreiben, um eine Datenbank und einige zugehörige Tabellen zu erstellen. Anschließend werden wir nützliche Informationen aus den Daten extrahieren und artikulieren, die wir mit unseren Kommilitonen teilen können.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenmanagement interessieren
Illinois Tech
University of Colorado Boulder
Universidad Nacional Autónoma de México
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Geprüft am 11. Feb. 2022
Geprüft am 30. Apr. 2023
Geprüft am 26. März 2023
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