Leitfaden für effektive SQL-Abfragen bei relationalen Datenbanken
Mit dem Training SQL & Relational Databases baust Du Dir praxisorientiertes Expertenwissen für SQL und relationale Datenbanken auf. Wir räumen mit gängigen SQL-Praktiken auf und bringen Dir mit den neusten Best Practices bei, wie Du das meiste aus relationalen Datenbanken herausholst.
Das fortgeschrittene Training richtet sich an alle, die SQL schnell und praxisnah lernen, das Fachwissen anwenden und somit ihre IT-Fähigkeiten verbessern wollen. Der Kurs ist zudem für Menschen geeignet, die eine Karriere in der IT- oder Tech-Branche anstreben bzw. Data Scientist oder Business Intelligence Consultants werden wollen.
Im ersten Kapitel betrachtest Du die Funktionsdefinition tiefergehend und lernst Standardwerte, Typenhinweise und assert-Statements kennen. Funktionen kannst Du danach noch besser als Werkzeuge für Deine Projekte nutzen. Du arbeitest mit den Begriffen List Comprehension und Dictionary Comprehension zur effizienten Erstellung von Listen und Dictionaries. Zum Abschluss des Kapitels erfährst Du, wie Du Deinen Code anhand von Layout und Struktur dem Industriestandard PEP8 anpasst.
Im zweiten Kapitel lernst Du anhand einfacher Beispiele, was OOP ist, welche Programmprinzipien darauf aufbauen und welche Schlüsse Du daraus ableiten kannst. Im Hauptteil des Kapitels erforschst Du, wie Klassen und Attribute definiert sind und genutzt werden. Dabei untersuchst Du anhand von Beispielen Instanzmethoden sowie deren Nutzung und Definition mit Method Chaining. Du erfährst, was das self-Keyword ist, sowie Debugging von Klassendefinitionen zu unterscheiden. Abschließend testest Du Dein bisheriges Fachwissen in einem interaktiven Zwischenprojekt und wiederholst die Übungen aus dem Kapitel.
Im dritten Kapitel erfährst Du, was Vererbungen und Kompositionen sind und wie Du diese Konzepte in Anwendungsfällen nutzt. Neben der einfachen Vererbung lernst Du auch weiterführende Methoden wie die Vererbungshierarchie und die multiple Vererbung kennen. Dabei übst Du tiefgehende Methoden zur Vererbung, die bei der Wiederverwendbarkeit von Daten von übergeordneten zu untergeordneten Klassen verwendet werden und dabei Datenverluste ausgleichen. Zum Abschluss bekommst Du die wichtigsten Best Practices für Unit-Tests von uns an die Hand, um Fehler in Deinem Code zu entdecken, bevor Deine Nutzer:innen sie finden.
Im vierten Kapitel behandelst Du weiterführende Begriffe der objektorientierten Programmierung, die Dich im Arbeitsalltag begleiten werden. Du studierst, wie sich Programme und Module unterscheiden und welche Rolle __main__ dabei spielt. Dazu lernst Du, was Decorators sind und wie Du Property Decorators optimal nutzt. Du betrachtest statische und Klassenmethoden und welche speziellen Methoden und Klassenrepräsentationen mit __ str__ () und __repr__ () zum Einsatz kommen können. Darauf aufbauend lernst Du Darstellungsmöglichkeiten des Operator Overloading sowie weitere wichtige Methoden aus der Python Standard Library kennen und wendest im Anschluss die gelernten Lerninhalte in einem unternehmensrelevanten Zwischenprojekt an.
Im fünften Kapitel stellst Du Deine Kenntnisse in zwei größeren Projekten unter Beweis, die klassische Anwendungsfälle der objektorientierten Programmierung darstellen. Im ersten Projekt baust Du eine eigene Schnittstelle zu einer beliebten Data Science-Bibliothek, die weitere Verwendungsmöglichkeiten für Machine Learning oder Daten- oder Textanalysen ermöglicht. Das zweite Projekt behandelt die Programmierung einer eigenen Blockchain, wo Du die zugrundeliegenden Konzepte näher kennenlernst.
Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.
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