Datenbanken und SQL für Data Science

Data Science setzt saubere, zugängliche und gut strukturierte Daten voraus. Doch das Abfragen und Verwalten von Datenbanken ist für Analysten oft ein großer Engpass. Um effizient verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, ist es unerlässlich, zu verstehen, wie Datenbanken entworfen, abgefragt und optimiert werden. In diesem schriftlichen Kurs lernen Sie, wie Sie einfache Abfragen schreiben, Datenbankarchitektur und Designprinzipien verstehen, die speziell für Data Science optimiert sind, Tabellen strukturieren, komplexes analytisches SQL schreiben und mit modernen Datensystemen arbeiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten relationalen Datenbankkonzepte, Schemata und Datenmodellierungsprinzipien. - Schreiben Sie effiziente SQL-Abfragen, um Daten aus mehreren Tabellen zu filtern, zu aggregieren und zu verbinden. - Entwerfen Sie relationale Datenbankschemata, die die Datenintegrität beibehalten und die Abfrageleistung optimieren. - Erkunden Sie NoSQL-Datenbanken und verstehen Sie, wann Sie nicht-relationalen Speicher für unstrukturierte Daten verwenden sollten. - Analysieren Sie Daten mit erweiterten SQL-Funktionen, einschließlich Fensterfunktionen und analytischer Operationen. - Entdecken Sie die Grundlagen von Vektordatenbanken und wie sie moderne Machine Learning- und KI-Workflows unterstützen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Datenbankbegriffen, Normalisierungsregeln und relationaler Theorie und führt Sie anhand von anschaulichen textbasierten Erläuterungen und Abfragebeispielen durch die praktische SQL-Abfragekonstruktion, Datenbankdesignprinzipien und moderne Datenspeicherparadigmen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Anfänger, die ohne vorherige technische Erfahrung eine starke Grundlage für das Datenbankmanagement schaffen möchten. Erstellen und abfragen Sie Datenbanken, um Ihre Data Science-Projekte noch heute zu unterstützen.