Datenmodellierung und Datenbanksysteme (E-Learning)

Methode
Niveau
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Beschreibung

Sie möchten einen umfassenden Einblick in das Thema Datenmodellierung und Datenbankensysteme erhalten?

Innerhalb von 7 Wochen bieten wir Ihnen die Gelegenheit, grundlegende Elemente der Datenmodellierung und Datenbanksysteme zu erlernen und zu vertiefen.

Innovativer Medienmix

Unser E-Learning basiert auf einem ausgereiften Didaktik-Konzept, das durch eine Vielzahl aufeinander abgestimmter Medientypen unterstützt wird:

  • 7 Lektionen mit Unterlektionen
  • Videomaterial mit über 75 Minuten
  • Audiospuren zum Videomaterial
  • Foliensatz mit über 70 Seiten
  • Textbook mit über 160 Seiten
  • 71 Übungsaufgaben inklusive Lösungen
  • Literaturempfehlungen

Auf einen Blick

  • Nachweis durch Campus…

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Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: Datenmodellierung, E-Learning, Datenbankdesign, Big Data und Data Science.

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Innerhalb von 7 Wochen bieten wir Ihnen die Gelegenheit, grundlegende Elemente der Datenmodellierung und Datenbanksysteme zu erlernen und zu vertiefen.

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  • 7 Lektionen mit Unterlektionen
  • Videomaterial mit über 75 Minuten
  • Audiospuren zum Videomaterial
  • Foliensatz mit über 70 Seiten
  • Textbook mit über 160 Seiten
  • 71 Übungsaufgaben inklusive Lösungen
  • Literaturempfehlungen

Auf einen Blick

  • Nachweis durch CampusLab-Zertifikat nach Abschluss des Kurses
  • Flexibles Lernen: an jedem Ort, zu jeder Zeit
  • Geschätzter Workload: 2-4 Std. pro Lektion
  • Ideal für berufsbegleitende Weiterbildung
  • Lernen auf Hochschulniveau
  • Kompatibilität auf Smartphone, Tablet, Desktop-PC
  • Ohne App nutzbar
  • 6 Monate Zugriff auf Inhalte

Ziel des Kurses

Gespeicherte Daten bilden die Grundlage von vielen Wertschöpfungsketten einer Informations- und Wissensgesellschaft. Daher bildet die methodische Strukturierung von Datenschemas als „Formgeber“ gespeicherter Daten eine wichtige Grundlage, um gespeicherte Informationen so abzulegen, dass ein einfaches Wiederfinden und Bearbeiten möglich ist. Neben dem strukturierten Speichern von Daten muss auch ein strukturierter Zugriff auf große Datenmengen möglich sein.

Ziel des Kurses Datenmodellierung und Datenbanksysteme ist die Vermittlung, wie relationale Datenmodelle konzipiert, modelliert und erstellt werden, wie mit der Sprache SQL Daten in relationalen Datenmodellen gespeichert und geändert werden können und wie auf die in relationalen Datenbanken gespeicherten Daten zugegriffen werden kann. Darüber hinaus werden auch Eigenschaften und Konzepte von NoSQL-Systemen vorgestellt.

Inhalte

1. Woche: Grundlagen relationaler Datenbanken
Grundkonzepte des relationalen Datenmodells | Beziehungen| 1:N Beziehungen | N:M Beziehungen | Eintragen von Datensätzen in relationalen Datenbanken | Begriffe und Definitionen | Datensätze in der Datenbank suchen und löschen | Suchen von Datensätzen in relationalen Datenbanken | Löschen von Datensätzen in relationalen Datenbanken | SQL und Relationale Datenbanksysteme | Structured Query Language | Typische relationale Datenbankmanagementsysteme

2. Woche: Datenbankanfragen in einer Tabelle
Daten abfragen (SELECT) | Allgemeiner Aufbau von SELECT | Eliminierung von Doubletten im Ergebnis (DISTINCT)| Daten mit Bedingung abfragen (WHERE) | Logische Operatoren in der Auswahlbedingung | Vergleichsoperatoren in der Auswahlbedingung| Ausgewählte Operatoren für Zeichenketten und Datumswerte | Ausgabe von Abfragen sortieren (ORDER BY) | Reihenfolgeindikatoren | Struktur von ORDER BY | Abfragen mit Gruppenbildung (GROUP BY) | Aggregatsfunktionen | Benennung von Spalten im Abfrageergebnis mit AS | Einschränkungen von Gruppen mit HAVING | Unterabfragen mit verschachtelten SELECT-Statements | Unterabfragen mit genau einem Rückgabewert | Unterabfragen mit mehrzeiligen Rückgaben

3. Woche: Konzeption und Modellierung von relationalen Datenbanken
Das Entity-Relationship Modell | Modellelemente in einem E/R-Modell | Grafische Notation von Entitäten und Attributen in E/R-Modellen | Beziehungen und Kardinalitäten in E/R-Modellen | Typen von 1:1 Beziehungen | Typen von 1:N Beziehungen | Typen von N:M Beziehungen | Normalformen von Datenbanken | Normalform

4. Erstellung von relationalen Datenbanken
Aktivitäten zum logischen Datenbankentwurf | Abbildungen von 1:1-Beziehungen in das physikalische Datenmodell | Abbildungen von 1:N-Beziehungen in das physikalische Datenmodell | Abbildungen von N:M-Beziehungen in das physikalische Datenmodell | Abbildungen von rekursiven Beziehungen in das physikalische Datenmodell | Abbildungen von Vererbungsbeziehungen in das physikalische Datenmodell | Erzeugen von Tabellen in SQL-Datenbanken aus E/R-Diagrammen | Datentypen in SQL | Anlegen von Tabellen mit SQL | Allgemeiner Aufbau von CREATE | Spaltendefinition | Primärschlüsseldefinition mit PRIMARY KEY | Fremdschlüsseldefinition mit FOREIGN KEY | Fachliche Integritätsbedingungen mit CHECK

5. Komplexe Datenbankabfragen auf mehreren Tabellen
Verbundmengen (JOIN) | Grundprinzip von Verbundmengen | Verbundtypen | Verknüpfung mit WHERE | Mengenoperationen | Datensichten mit CREATE VIEW

6. Manipulieren von Datensätzen in Datenbanken
Neue Datensätze einfügen (INSERT) | Befüllen von bei INSERT nicht angegebenen Spalten | Automatische Typumwandlung | Komplexe Datentypen | Kopieren von Datensätzen | Erhaltung der referentiellen Integrität | vorhandene Datensätze ändern | Aktualisieren von Daten (UPDATE) | Löschen von Daten (DELETE) | Ändern von Tabellen (ALTER TABLE) | Löschen von Tabellen (DROP) | Erhaltung der referentiellen Integrität | Transaktionen | Motivation für Transaktionen | Eigenschaften von Transaktionen | Transaktionen mit SQL steuern | Strategien für den Mehrbenutzerbetrieb

7. NoSQL – Datenbanksysteme
Motivation und Grundidee | Bedeutung NoSQL | Ausgewählte Gruppen von NoSQL-Systemen | Key-Value Systeme | Wide Column Stores | Document Stores |Graphdatenbanken

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