Da­ten­bank­kennt­nis­se

Informationstechnologie

Kenntnisse in Systembetreuung, Entwicklung und Programmierung von Datenbanken; dazu gehört auch die Kenntnis von Programmiersprachen zur Beschreibung bzw. zur Abfrage von Datenbanken.

• Advanced AnalyticsFortgeschrittene Methoden zur Datenanalyse und -manipulation, wie z. B. Machine Learning und Neuronale Netzwerke.
• • Analyse von Big DataBig Data analysieren, Big Data Solutions, MassendatenanalyseAnalyse von großen Datenmengen, wie z.B. Daten von KundInnenkarten.
  • • Big Data Analytics-ToolsSoftware, Methoden und andere Werkzeuge zur Analyse von großen Datenmengen.
    • • Apache KafkaOpen Source Software zur Verarbeitung von Datenströmen. Über Schnittstellen können Datenströme von Drittsystemen geladen, gespeichert oder zu diesen Systemen exportiert werden (Hersteller: Apache Software Foundation).
      • SparkApache SparkVerteiltes Computing-Framework; es bietet eine Schnittstelle zur Programmierung kompletter Cluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz.
      • WekaWaikato Environment for Knowledge AnalysisSammlung von Algorithmen zum maschinellen Lernen für Data Mining-Aufgaben (Hersteller: University of Waikato).
    • Smart DataStrukturierte Verarbeitung großer Datenmengen, welche sinnvolle Informationen enthalten, so dass diese von EndverbraucherInnen genutzt werden können.
  • Data EngineeringAufbau von Systemen, die die Sammlung und Nutzung von Daten ermöglichen. Es ist die Vorarbeit für die Datenanalyse.
  • Data MiningDataminingSystematische Anwendung statistischer Methoden zur Gewinnung von Datenmustern aus sehr umfangreichen Datenbeständen, wie etwa Kundeninformationen, zu unternehmensstrategischen Zwecken.
  • • Orange (Software)Open-Source-Software für Data-Mining, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung (Hersteller: University of Ljubljana).
    • RapidMinerPlattform für Data-Mining und maschinelles Lernen (Hersteller: RapidMiner).
  • DatenanalyseDatenverarbeitungErfassen und Verarbeiten großer Datenmengen in Server- und Rechenzentren. Neben der Beachtung von Datenschutzrichtlinien ist müssen die Daten energieschonend, effizient und vertrauenswürdig verarbeitet werden.
  • • DatenintegrationVorgang, welcher unterschiedliche Daten zusammenführt mit dem Ziel einen einheitlichen Überblick zu verschaffen. Im Prozess werden die Daten konzeptioniert und eingeführt.
• Data WarehousingData Warehouse, Data Warehouse-Modellierung, Datawarehouse, Datawarehouse-Design, Datawarehouse-Entwicklung, DWH, Entwicklung und Betreuung von Data Warehouses, Kenntnisse im Bereich Datawarehouse-ArchitekturEntwicklung und Programmierung von Datenbanken für die Sammlung und Bereitstellung von unternehmensrelevanten Daten.
• • Anwendung von Data-Warehouse-SystemenData Warehouse-KenntnisseSysteme für die Verwaltung von sogenannten Data-Warehouses verwenden; dabei handelt es sich um eine besondere Form von Datenbanken, nbanken, die unternehmerische Entscheidungen unterstützen sollen.
  • • Amazon RedshiftCloudbasiertes Data-Warehouse-Produkt für die Speicherung und Analyse großer Datensätze (Hersteller: Amazon).
  • ETL-ProzessExtract, Transform, Load; ein Prozess, um Daten (z.B. aus unterschiedlichen Datenbanken) in passender Form in eine andere Datenbank zu übernehmen.
• Datenbank- und DatenbankabfragesprachenDatenbanksprachenComputersprachen, die BenutzerInnen oder anderen Programmen die Interaktion mit Datenbanksystemen ermöglicht, also z.B. neue Daten aufzunehmen oder bestehende Datensätze abzufragen.
• • SQLStructured Query Language, Umgang mit SQLAbfragesprache für relationale Datenbanken von IBM.
• DatenbankadministrationDatenbankadministrationskenntnisse, Datenbankmanagement, Datenbankorganisation, DatenbankpflegeVerwaltung von Datenbanksystemen, z.B. Gewährleistung der Datenkonsistenz, Entwicklung von Tools für den DB-Zugriff, Erteilung von Zugangsberechtigungen.
• • Betreuung von relationalen DatenbankenRelational Data Base Management System, Relationale Datenbanken, Relationales DatenbankenmodellVerwaltung von Daten und ihren Beziehungen in Tabellenform.
• DatenbankentwicklungEntwicklung und Implementierung von Datenbankstrukturen unter besonderer Berücksichtigung des Fachgebiets und der späteren Nutzungsanforderungen.
• • DatenbankdesignDatenbankentwurfEntwicklung von Datenbankstrukturen unter besonderer Berücksichtigung des Fachgebiets und der späteren Nutzungsanforderungen.
  • • Design von DatenarchitekturenEntwicklung von DatenarchitekturenDatenarchitekturen designen, um Daten effizient und erweiterbar verwalten zu können.
• DatenbankmanagementsystemeDatenbank-Anwendungen, Datenbank-Kenntnisse, Datenbankanwendungen, Datenbankprogramme, Datenbanksystem-Kenntnisse, Datenbanksysteme, DB-Kenntnisse, DBMSGrundlegende Kenntnisse im Bereich gängiger Datenbankprogramme wie z.B. MS Access oder Oracle.
• • AccessMicrosoft Access, MS AccessDateibasiertes Datenbanksystem, das auf der Programmiersprache SQL basiert (Hersteller: Microsoft).
  • NoSQL-DatenbankmanagementsystemeNicht-relationales Datenmanagementsystem, das die Abfrage und Speicherung von halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten ermöglicht.
  • • MongoDBDokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die in der Programmiersprache C++ geschrieben ist (Hersteller: MongoDB, Inc).
  • RedisRemote Dictionary ServerSogenannte In-Memory-Datenbank mit einer einfachen Schlüssel-Werte-Datenstruktur.