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Ergebnisse für „Datenmodellierung" in „Software & Webentwicklung"
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SQL-Kurs mit Schwerpunkt Datenmodellierung und Datenbankdesign: von der ersten Abfrage bis zum eigenen, skalierbaren Datenmodell, ergänzt um Power BI und ML-Grundlagen.
Kombinations-Weiterbildung, die die Power Platform App Maker-Zertifizierung (PL-100) mit dem Azure AI Engineer-Zertifikat (AI-102) verbindet – für Low-Code-App-Entwicklung mit integrierter KI-Funktionalität.
Kombination aus Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung PL-100 (Power Platform App Maker) und PL-200 (Power Platform Functional Consultant Associate) für den vollständigen Einstieg in die Low-Code-Entwicklung mit Microsoft Power Platform.
Python von den Grundlagen bis zur objektorientierten Programmierung: Variablen, Schleifen, Klassen, Vererbung und Datenmodellierung.
Python von den Grundlagen bis zur objektorientierten Programmierung: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenmodellierung praxisnah für eigene Anwendungen.
Aufbau funktionsfähiger Webanwendungen mit visuellen No-Code-Plattformen wie Webflow in Kombination mit generativen KI-Assistenzsystemen für Texte, Komponenten und Auswertungen – ohne klassische Programmierung.
Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung PL-600: Power Platform als Lösungsarchitektur planen, Governance gestalten und mit Dynamics 365 verzahnen.
Grundlagenkurs zu relationalen Datenbanken: Datenmodellierung, SQL-Abfragen und der praktische Umgang mit Microsoft-Datenbankwerkzeugen wie Access und SQL Server.
Vorbereitungskurs auf die Zertifizierungsprüfung PL-600 — Microsoft Certified Power Platform Solution Architect Expert — für erfahrene Entwickler und Senior Consultants auf dem Microsoft-Stack.
Stored Procedures, Transaktionssteuerung, Partitionierung und Performance-Tuning für skalierbare SQL-Datenbankstrukturen — Fokus auf Automatisierung und Lastverteilung statt Visualisierung.
Weiterbildung im No-Code Software Engineering: Digitale Produkte und Anwendungen ohne klassische Programmierkenntnisse konzipieren, bauen und deployen — für den Einstieg in die digitale Produktentwicklung.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Entwicklung und Verwaltung moderner Datenbanksysteme mit SQL, Datenmodellierung, Power BI und Grundlagen des Maschinellen Lernens.
Einstieg in Datenbankdesign und SQL-Abfragen: von Joins, Indexierung und Aggregation über Datenmodellierung bis zu Power-BI-Visualisierung und ersten Schritten im maschinellen Lernen.
Vertiefender Kurs zur Architektur leistungsstarker Datenbanksysteme: Datenmodellierung und Skalierbarkeit, SQL-Optimierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierter Zugriff und maschinelles Lernen im Zusammenspiel.
Von der einfachen SQL-Abfrage bis zur automatisierten Stored Procedure: praxisnaher Einstieg in relationale Datenbanken, Performance-Tuning und Datenautomatisierung ohne Vorkenntnisse.
Einstieg in relationale Datenbanken: SQL-Abfragen, Joins und Aggregationen formulieren sowie Datenbankstrukturen mit Indexierung effizient verwalten.
Datenbankmanagement für große Datenmengen: Datenmodellierung, SQL-Optimierung, Reporting und webbasierter Zugriff auf Unternehmensdatenbanken.
Praxisorientierter Datenbanken-Kurs: von Datenmodellierung und SQL-Abfragen über Power-BI-Visualisierung bis zu ersten Grundlagen des maschinellen Lernens auf Datenbankbeständen.
Einstieg in SQL und relationale Datenbankstrukturen: Abfragen, Joins und Datenmodellierung aufbauen, dazu ein Ausblick auf Power BI und die Grundidee des maschinellen Lernens.
Kombinierte Zertifizierungsvorbereitung für Salesforce Platform App Builder und Microsoft Azure Administrator (AZ-104) in einem aufeinander abgestimmten Kurs.
SQL-Kurs mit Fokus auf Performance-Tuning, Joins, relationale Datenmodellierung und Power-BI-gestützte Aufbereitung optimierter Datenbankabfragen.
Einsteigerkurs in SQL: Grundlagen der Datenbankabfrage, Joins, Indexierung und Datenmodellierung, ergänzt um erste Einblicke ins maschinelle Lernen.
Konzeptioneller SQL-Kurs zu Datenmodellierung und Architekturentscheidungen: Entity-Relationship-Design, Normalisierung, Indexstrategien sowie der Übergang von Rohdaten zu Power-BI-Dashboards.
Praxisorientierter SQL-Kurs für Datenbankadministration: Datenqualität, Normalisierung und Optimierung im Betrieb, ergänzt um Monitoring-taugliche Dashboards und Berichte für den Datenbankalltag.
SQL-Kurs mit Fokus auf praktische Anwendungsentwicklung: von der Datenintegration über performante Abfragen bis zu Dashboards und Berichten für den täglichen Einsatz im Datenbankmanagement.
SQL-Kurs für datengetriebene Anwendungen: Datenintegration in Softwarelösungen, Echtzeit-Analysen, Datenaggregation und Performance-Tuning für skalierbare, anwendungsnahe Abfragen.
SQL-Kurs mit Fokus auf Abfrage-Performance: Joins, Indexierung und Datenmodellierung, ergänzt um eine Einführung in Machine Learning und Power BI zur Ergebnisvisualisierung.
Geschäftsprozesse digital abbilden und automatisieren — ohne Programmierkenntnisse. No-Code-Plattformen, Workflow-Logik und KI-Anbindung für operative Tätigkeiten.
Column-Family-Modelle und Apache Cassandra für Integrationsentwickler:innen: verteilte Speicherlogik, Big-Data-Architekturen und praxisnahe Integrationsszenarien.
SQL-Grundlagen mit Fokus auf effiziente Datenbankverwaltung: Abfrageoptimierung, Indexierung und Power-BI-Dashboards.
SQL-Grundlagen anhand konkreter Datenbank-Beispiele: Abfragen, Joins, Datenmodellierung, Power BI und maschinelles Lernen.
Mobile AI Developer: KI-gestützte Android-Apps mit Java entwickeln, Machine-Learning-Modelle integrieren und Data-Science-Grundlagen anwenden.
Fokuskurs zum Umgang mit Schema-Evolution in Datenarchitekturen für den praktischen Einsatz in ELT-Entwicklungsprojekten.
SQL-Datenbank-Technologien für skalierbare Projekte: Datenarchitektur, Abfrageoptimierung, maschinelles Lernen und Power BI für Datenbankprojekte mit wachsenden Anforderungen.
Strukturierter Einstieg in SQL: erste Abfragen, Joins und Datenmodellierung, ergänzt um einen Ausblick auf maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung – ganz ohne Vorkenntnisse.
Aufbauwissen zu SQL-Datenbanken: Stored Procedures und Trigger zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe entwickeln, in Power BI visualisieren und in ein durchdachtes Datenmodell einbetten.
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