Dieser Kurs richtet sich an alle, die eine solide Grundlage im Bereich Datenbankmanagement und Abfragesprachkenntnisse aufbauen möchten. Die Zielgruppen umfassen angehende Programmierer:innen, Datenenthusiast:innen und Analyst:innen, Geschäftsleute, Studierende, Akademiker:innen, Ingenieur:innen sowie alle, die an Technologie und Daten interessiert sind.

Die Teilnehmenden sind in der Lage,

• eine eigene Datenbank nach den Bedürfnissen eines Geschäftsfalles zu entwerfen.
• komplexe Abfragen zur Suche in Datenbanken zu erstellen.
• Daten und Struktur einer bestehenden Datenbank zu manipulieren.
• das Konzept einer relationalen Datenbank und das Konzept der Beziehungen von Entitäten verstehen.
• Erkennen und Implementieren von Optimierungsmöglichkeiten in einer Datenbankstruktur.
• Normalisierung von Datenbanken.
• Erstellen von Ansichten, Gespeicherte Verfahren und Triggern.

Die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von SQL hat es ermöglicht, über den ursprünglichen Schwerpunkt relationaler Datenbanken hinauszugehen. Es wird heute in verschiedenen Datenbanksystemen für die Verwaltung und Abfrage von Daten verwendet.
Bis heute ist SQL ein Eckpfeiler der Datenverwaltung und unterstützt Aufgaben, die von der Erstellung und Änderung von Datenbankstrukturen bis zur einfachen Abfrage komplexer Informationsmengen reichen.

Das Modul umfasst folgende Themen:

• Allgemeine Einführung in relationale Datenbanken
• Erstellen, Manipulieren und Löschen von Datenbanken, Tabellen und Datensätzen
• Abfragen einer Datenbank
• Beziehungen, Schlüssel, Indizes und Normalisierung
• Unterabfragen
• SQL-Funktionen
• Gruppierung und Aggregation
• Ansichten
• Gespeicherte Verfahren und Trigger

Dieses Modul ist Teil des Weiterbildungsprogramms CAS in Digital Life Sciences. Der Kurs kann unabhängig davon besucht werden. Die Creditpunkte können unter Einhaltung der entsprechenden Rahmenbedingungen auch zu einem späteren Zeitpunkt für den CAS-Lehrgang angerechnet werden.

Mehr dazu hier: CAS in Digital Life Sciences

Einen Überblick über unsere Weiterbildungsprogramme im Bereich Computational Science und Künstliche Intelligenz finden Sie hier.

Das Modul besteht aus Vorlesungen und praktischen Übungen. Zusätzlich zu den Vorlesungen müssen sich die Studierenden im Selbststudium mit ausgewählten Themen befassen. Die Studierenden arbeiten in Gruppen an einer Aufgabe und präsentieren ihre Ergebnisse am Ende des Kurses.

• Übungen während des Kurses: 50%
• Gruppenprojekt: 50%