Allgemeine Übersicht
Örtlichkeit
Die Weiterbildungsmaßnahmen werden sowohl in den Lehr- und Veranstaltungsräumen der Universität Bayreuth als auch über Zoom abgehalten.
Aufbau
Theorievermittlung, Praxis- und Erprobungsteil
Teilnahmezertifikat
Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmenden ein Teilnahmezertifikat.
Modul 1: Grundlegende Konzepte datenintensiver Anwendungen und der Datenmodellierung
Schulungsinhalte
- Begriffe: Daten und Datenbanken
- ER-Modellierung
- Relationenmodell
- Transformation von ER-Diagrammen in relationale Tabellen
Anwendungswissen nach dem Workshop
- Grundlegende Datenbankbegriffe verstehen und einordnen
- Datenbankanforderungen analysieren und modellieren
- Eigene ER-Diagramme für reale Szenarien erstellen
- ER-Diagramm in ein relationales Modell überführen
Modul 2: Konzepte zur Datenbank-Implementierung und Datenbank-Abfrage
Schulungsinhalte
- Einführung in SQL
- Erstellung von Datenbankschemata
- Datenmanipulation
- Datenabfragen
Anwendungswissen nach dem Workshop
- Eigene Datenbankstrukturen mit SQL erstellen
- Daten einfügen, ändern und löschen
- Zielgerichtete Datenabfragen formulieren
Modul 3: Praxisorientierte Umsetzung von Datenbankanwendungen
Schulungsinhalte
- Einführung in SQLite
- Einrichtung und Nutzung von SQLite
- Umsetzung eines Praxisbeispiels
Anwendungswissen nach dem Workshop
- SQLite lokal einsetzen und Datenbanken erstellen
- Datenbankaufgaben im Arbeitsalltag selbstständig löschen
- Datenbankabfragen praktisch durchführen
Modul 4: Grundlegende Programmierkonzepte in Python
Schulungsinhalte
- Einführung in Python
- Umsetzung von diversen Programmierparadigmen in Python
- Syntax und Datentypen in Python
Anwendungswissen nach dem Workshop
- Syntax von Python verstehen und anwenden
- Aufbau eines Python-Scripts
- Eigene einfache Programme in Python entwickeln
Modul 5: Physical Computing und Programmierung datenintensiver Anwendungen mit Python
Schulungsinhalte
- Einführung in Raspberry Pi und Mikrocontroller
- Ansteuerung der GPIO mittels Python
- Vorstellung von Sensoren
- Datenverarbeitung von Sensordaten
- Anbindung von Datenbanken
Anwendungswissen nach dem Workshop
- Verarbeiten von Inputs und Outputs der GPIO
- Sensoren mittels Python auslesen
- Datenbanken in Python integrieren
- Datenspeicherung von Sensoren
Modul 6: Datenanalyse und Visualisierung mit Python
Schulungsinhalte
- Abfrage von Daten aus der Datenbank mittels Python
- Einführung in Datenstrukturen zur Verarbeitung
- Vorstellung von Modulen zur Datenvisualisierung
Anwendungswissen nach dem Workshop
- Gezielt Daten aus einer Datenbank mittels Python abrufen
- Daten analysieren
- Daten mittels Python visualisieren