# data[].attributes.body
1. Was ist ein Data Warehouse?

2. Grundlagen des Data Warehousing

3. Datengewinnung / Datenquellen

4. Data Lifecycle

5. Datenhaltung: Data Staging Area

6. Datenauswertung: Daten-Analysen

7. Datenversorgung: nachgelagerte Systeme und Data Marts

8. Datenvisualisierung: Presentation Area

9. Datenmanipulation: Data Access Tools

# data[].attributes.body
1. Was ist Big Data?

2. Das Ecosystem Hadoop

3. Hadoop Grundlagen

4. der MapReduce-Algorithmus

5. Hadoop Distributed File System (HDFS)

6. Yet Another Resource Negotiator (YARN)

7. Hadoop on Cloud

8. Data Pipelines

9. Apache PIG (Daten-Analyse für Hadoop)

10. Apache HIVE (Data Warehousing für Hadoop)

11. Berufsbilder im Big Data-Umfeld

# data[].attributes.body
Internet of Things (RFID-Massendaten und Kommunikation)

R-Kurs

GIS

AUEN

Data Warehouse

Hadoop (Developer, Admin, etc.)

Business Intelligence

Data Science

Python

KI / Maschinelles Lernen

# data[].attributes.body
1. Knowledge Discovery

2. Grundlagen des Data Mining

3. DataSet-Typen

4. Data Mining Prozess

5. Data Mining Techniken

6. Data Mining Tools

7. Die Zukunft des Data Mining

# data[].attributes.body
1. Was ist eine Relationale Datenbank?
2. Allgemeines zu SQL
3. Welche Datenbanksysteme sind am meisten verbreitet?
4. Allgemeines zu MySQL

# data[].attributes.body
1. Installation der Workbench
2. Funktionen der Workbench
3. CREATE DATABASE (Datenbank anlegen)
4. CREATE TABLE (Tabellen anlegen)

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1. Allgemeines zu Datentypen
2. Text (VarChar)
3. Ganzzahlen
4. Formatierte Zahlen
5. BLOB-Objekte
6. Indizes
7. NULL-Werte

# data[].attributes.body
1. Allgemeines zu SELECT-Operationen
2. Ergebnisse zählen (COUNT)
3. WHERE-Filter
4. WHERE-Filter mit Klammersetzung
5. WHERE IN-Filter
6. LIKE-Filter
7. NULL-Filter

# data[].attributes.body
1. SELECT AS (Spalten umbenennen)
2. SELECT DISTINCT (nur unterschiedliche Werte erhalten)
3. GROUP BY (Ergebnisse gruppieren)
4. LIMIT (Ergebniss limitieren)
5. CONCAT (Spalten zusammenfügen)

# data[].attributes.body
1. Kommentare anlegen
2. Fremdschlüssel hinzufügen
3. Fremdschlüssel (cascade / restrict)
4. Subqueries
5. Filtern nach Subqueries

# data[].attributes.body
1. Allgemeines zu JOINs
2. INNER JOIN
3. LEFT JOIN
4. RIGHT JOIN

# data[].attributes.body
1. Datum speichern
2. CURRENT_TIMESTAMP
3. Datum automatisch aktualisieren
4. DateTime vs. Timestamp
5. Datumsvergleiche (YEAR, MONTH, DAY)
6. DATE FORMAT (Datum formatieren)

# data[].attributes.body
1. Allgemeines zu Indizes
2. Index und VarChar (LIKE)
3. UNIQUE-Index
4. Index über mehrere Spalten
5. Volltextsuche mit Volltext-Index

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1. Views
2. Berechtigungen
3. Datenexport: als SQL
4. Datenexport: als CSV
5. Importieren größerer Datenmengen

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1. Datenvisualisierung und interaktive Datenanalyse
2. Bedeutung verständlicher Daten und guter Visualisierung
3. Beispiele für gelungene Datenvisualisierung div. Branchen
4. Tools und Plattformen für Business Intelligence und Datenvisualisierung
5. Testing von Tableau Public
6. Verlässliche Datenquellen