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Ergebnisse für „Relationale Datenbanken"
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Relationale Datenbanken mit MySQL entwerfen, abfragen und optimieren – plus Zusatzqualifikation Microsoft Power BI für die Visualisierung der Ergebnisse.
Webentwicklungs-Weiterbildung mit PHP, MySQL und Java als Kernqualifikation, ergänzt um C, HTML/CSS und mobile Entwicklung mit Flutter.
Lernweg von Data-Literacy-Grundlagen über SQL bis Power BI mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt - im flexiblen Selbststudium mit Mentor:innen-Unterstützung.
Strategisch ausgerichteter Python-Kurs: grundlegende und fortgeschrittene Programmierkonzepte, objektorientierte Softwaregestaltung und die Integration relationaler Datenbanken für effiziente, datengetriebene Anwendungen.
Umfassende Quereinstiegs-Weiterbildung zur Java-Spring-Boot-Entwicklerin bzw. zum Java-Spring-Boot-Entwickler mit Grundlagen, Java SE, Web-Technologien, Datenbanken und Microservices.
Vollumfängliche Weiterbildung zur Java-Spring-Boot-Entwicklung — von den Grundlagen der objektorientierten Programmierung bis zu Microservices und einem eigenständigen Referenzprojekt.
Einstiegskurs in Big Data Analytics: Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken, einfache SQL-Abfragen, erste Power-BI-Dashboards und grundlegende ETL-Prozesse.
Von Datenpipelines über relationale Datenbanken und SQL bis zu interaktiven Dashboards: Datenanalyse und Visualisierung für Business Analysts.
Fortgeschrittene Techniken der Business Analyse: SQL und relationale Datenbanken, vertiefte Statistik und explorative Datenanalyse für fundierte Unternehmensanalysen.
Praxiskurs in Microsoft Access: Datenbanken anlegen, Tabellen, Formulare, Abfragen und Berichte erstellen — von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Funktionen wie Makros und Access Web Apps.
Von den Programmierfundamenten bis zur serverseitigen Webentwicklung: Diese Vollzeit-Weiterbildung führt Sie Schritt für Schritt durch Java SE und Java Web in einem kompakten Gesamtlehrgang.
Einführung in Datenbankgrundlagen und die praktische Arbeit mit Microsoft Access: Tabellen, Abfragen, Formulare und Berichte für den kaufmännischen und verwaltenden Büroalltag.
Einsteigerkurs DP-900 Azure Data Fundamentals: Grundlagen zu Datenkonzepten, relationalen und nicht-relationalen Datendiensten sowie analytischen Workloads in Microsoft Azure.
Einführung in Microsoft Access: Datenbankstrukturen verstehen, relationale Tabellen anlegen und eigene Geschäftsanwendungen ohne Programmiervorkenntnisse erstellen.
Objektorientierte Python-Programmierung, SQL für relationale Datenbanken, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Git und Bash — mit eigenem Python-Abschlussprojekt.
Umfassende Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungen DP-900, DP-300 und MS-900 — vom Grundlagenverständnis cloudbasierter Daten bis zur eigenständigen Administration relationaler Datenbanken auf Azure.
Datenbankweiterbildung mit Microsoft Access Level 1 bis 3 — Tabellen, Abfragen, Formulare, Makros und Datenbankschutz — ergänzt durch ein Microsoft-Teams-Modul für Kollaboration im hybriden Arbeitsalltag.
Dieser Aufbaukurs vertieft vorhandene Kenntnisse in Word, Excel und Access und ergänzt sie um SharePoint, Windows 10 und die Neuerungen in Office 2019.
Dieser Kurs verbindet Microsoft Access in drei aufeinander aufbauenden Leveln mit dem Microsoft Power BI Data Analyst-Modul und bereitet auf die PL-300-Zertifizierungsprüfung vor.
Umfassende Weiterbildung in Microsoft Access (Level 1–3) kombiniert mit SharePoint-Administrationsgrundlagen — für den professionellen Umgang mit relationalen Datenbanken und kollaborativen Teamplattformen.
Kombiniertes Zertifizierungsprogramm, das professionelles E-Mail- und Terminmanagement in Outlook mit vertiefter Datenbankentwicklung in Microsoft Access auf Expertenniveau verbindet.
Kombination aus Microsoft SharePoint und Microsoft Access Database Expert: Teamsite-Verwaltung und relationale Datenbankentwicklung in einer Weiterbildung für IT-affine Fach- und Führungskräfte.
Kombination aus Microsoft Access und Microsoft OneNote Professional – strukturierte Datenbankarbeit und professionelles Wissensmanagement in einer zusammenhängenden Weiterbildung.
Office-Kombination Microsoft Access und Microsoft Project: Datenbankdesign und -verwaltung mit Access, kombiniert mit Projektplanung und -steuerung in Project.
Umfassende Weiterbildung in Data Analytics: von Excel und SQL über Power BI und Python bis zu maschinellem Lernen und automatisierten Analyse-Pipelines mit konkreten Tools und anwendungsorientierten Methoden.
Praxisnaher SQL-Einstieg für datenbankgestützte Projekte: von Grundlagen relationaler Datenbanken über Abfragen bis zu Automatisierung und Dashboards.
Praxisnahes Analyse-Bundle aus MS Excel, MS Access und Power BI inklusive KI-Grundlagen: Der Kurs deckt die gesamte Datenpipeline von der Aufbereitung über die Datenbank bis zur interaktiven Dashboard-Visualisierung ab.
Grundlagenkurs Data Analytics: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen und Python-basierte Datenverarbeitung bis hin zu interaktiven Dashboards — in Vollzeit als Hybrid Learning.
Von SQL über Python bis zu Big Data mit PySpark: Dieser vertiefende Kurs vermittelt Supervised-Learning-Algorithmen und deren Anwendung auf große Datenmengen – für alle mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Erfahrung.
Kaufmännische Weiterbildung mit Microsoft Access als Datenbankkomponente: Office-Kenntnisse systematisch ausbauen und gleichzeitig Datenbankgrundlagen mit Access erlernen.
Python-Weiterbildung von SQL und relationalen Datenbanken über objektorientierte Programmierung bis zur Datenvisualisierung, inklusive Abschlussprojekt und eigenem Datenportfolio.
Praxiskurs zu Power BI, SQL und statistischen Analysemethoden für Big-Data-Auswertungen – von Dashboard-Erstellung bis zur Automatisierung mit Stored Procedures.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Entwicklung und Verwaltung moderner Datenbanksysteme mit SQL, Datenmodellierung, Power BI und Grundlagen des Maschinellen Lernens.
Datenaufbereitung und Visualisierung: Daten mit SQL bereinigen, in Datenbanken strukturieren und mit Power BI übersichtlich darstellen.
Kurs zur strukturierten Analyse von Daten aus SQL-Datenbanken im Kontext des Datenqualitätsmanagements: Abfragetechnik, Prüfung auf Dubletten und Inkonsistenzen sowie nachvollziehbare Dokumentation.
Grundlagen der Webprogrammierung: HTML/CSS-Aufbau einer Webseite, relationale Datenbanken mit Entity-Relationship-Modell und PHP/mySQL-Anbindung.
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