Northeastern University
Von der Datenbank zur KI: Praktische Data Analytics Integration

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Northeastern University

Von der Datenbank zur KI: Praktische Data Analytics Integration

Xuemin Jin

Dozent: Xuemin Jin

Bei Coursera Plus enthalten

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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenbank-Theorie
  • Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
  • Kategorie: Technologien zur Datenspeicherung
  • Kategorie: Datenbankarchitektur und -verwaltung
  • Kategorie: Datenbank-Systeme
  • Kategorie: Konzeptioneller Entwurf
  • Kategorie: MongoDB
  • Kategorie: Datenbank-Design
  • Kategorie: NoSQL
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Unified Modeling Language
  • Kategorie: Datenmodellierung

Wichtige Details

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul werden Sie die Grundprinzipien des Datenbankmanagements erforschen, wobei der Schwerpunkt auf den Unterschieden zwischen dateibasierten und datenbankbasierten Ansätzen des Datenmanagements liegt. Sie lernen die Schlüsselelemente eines Datenbanksystems und die Vorteile der Verwendung von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) zur Organisation, Speicherung und Manipulation von Daten kennen. Im Rahmen dieses Moduls entwickeln Sie Fähigkeiten im Bereich des Datenbankdesigns und der Datenbankverwaltung und gewinnen ein tieferes Verständnis dafür, wie DBMS das Datenmanagement verbessern und die professionelle Arbeit in Bereichen wie der Datenanalyse unterstützen.

Das ist alles enthalten

3 Videos7 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen

Dieses Modul behandelt die Architektur und Kategorisierung von Datenbankmanagementsystemen (DBMS). Sie lernen die Schlüsselkomponenten der Datenbankmanagementsysteme (DBMS) kennen, darunter den Abfrageprozessor und den Speichermanager, und erfahren, wie sie bei der Datenverwaltung zusammenwirken. Sie werden auch lernen, DBMS auf der Basis von Faktoren wie Datenmodellen, Architektur und Nutzung zu kategorisieren und ihre Eigenschaften und realen Anwendungen hervorzuheben. Dieses Modul bietet auch Ressourcen und Prompts für Diskussionen, um das Verständnis der Datenbankmanagementsysteme (DBMS) und ihrer Anwendungsfälle im Datenmanagement zu vertiefen.

Das ist alles enthalten

5 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie die grundlegenden Schritte des Datenbankdesigns kennen, wobei der Schwerpunkt auf der konzeptionellen Datenmodellierung mit Hilfe des Entity-Relationship-Modells (ER) liegt. Sie werden lernen, wie Sie Geschäftsanforderungen erfassen, wichtige Entitäts- und Beziehungstypen identifizieren und ein konzeptionelles Datenmodell entwickeln. Dieses Modell dient als Blaupause für das Datenbankdesign, bevor Sie zum logischen und physischen Design übergehen. Sie werden sich auch mit den LIMITs des ER-Modells befassen und lernen, wie Sie diese umgehen können. Am Ende dieses Moduls werden Sie wissen, wie Sie reale Geschäftsprozesse in ein klares, organisiertes konzeptionelles Datenmodell übersetzen können.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren2 Aufgaben

In diesem Modul werden wir drei weitere Konzepte der semantischen Datenmodellierung kennen lernen: Spezialisierung/Generalisierung, Kategorisierung und Aggregation. Diese Konzepte verbessern und erweitern das im vorherigen Modul besprochene ER-Modell. Wir werden ein alternatives konzeptionelles Modell vorstellen: das Klassendiagramm der Unified Modeling Language (UML). Die UML ist eine Modellierungssprache, die bei der Spezifikation, Visualisierung, Konstruktion und Dokumentation von Artefakten eines Softwaresystems hilft. Die UML kann Falldiagramme, Sequenzdiagramme, Paketdiagramme und Diagramme zur Bereitstellung usw. anbieten. Hier verwenden wir die UML für die konzeptionelle Datenmodellierung.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren2 Aufgaben

Dozent

Xuemin Jin
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4 Kurse660 Lernende

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