CAS-ITP DMOD Content ==================== Generated: Sun, 2023-04-23 08:32:54 Day 1 ----- Page 1: Datenmodellierung und Analyse, Kursziele Page 2: Kursinhalt, Datenmodellierung und Analyse Page 3: Tag 1 Inhaltsverzeichnis Page 4: Literaturverzeichnis Page 5: Was / wozu Datenmodellierung? Page 6: Daten- und Datenbankmodelle Page 7: Das Entity-Relationship Modell Grundprinzip Page 8: Das ER-Modell, Überblick Page 9: Das ER-Modell, Entitäts- und Beziehungstypen Page 10: Das ER-Modell, Entitäts- und Beziehungsinstanzen Page 11: Das ER-Modell, Attribute Page 12: Das ER-Modell, Kardinalität (1) Page 13: Das ER-Modell, Kardinalität (2) Page 14: Das ER-Modell Kardinalität (3) Notation Page 15: Das ER-Modell, Umgang mit der Rekursion Page 16: Das ER-Modell, Umgang mit der Generalisierung Page 17: Das ER-Modell, Vorgehen für die Diagrammentwicklung Page 18: Übung 1, Software-Firma ER-Modellierung Page 19: Übung 2, Softwares bereits installiert? Page 20: Übung 3, ER-Modell Ihrer CD-Sammlung Day 2 ----- Page 1: Tag 2 Inhaltsverzeichnis Page 2: Wieso eine Datenbank? Page 3: Neue Anwendungsfelder Page 4: Das relationale Datenmodell, Beispiel Page 5: Das relationale Datenmodell, Pro und Kontra Page 6: Das relationale Datenmodell, Relation Page 7: Das relationale Datenmodell, Primär- und Fremdschlüssel Page 8: Das relationale Datenmodell, Schema Definition Page 9: Umsetzung ER-Modell in rel. Datenmodell, Entitäten Page 10: Umsetzung ER-Modell in rel. Datenmodell, Beziehungen (1) Page 11: Umsetzung ER-Modell in rel. Datenmodell, Beziehungen (2) Page 12: Umsetzung ER-Modell in rel. Datenmodell, Verfeinerung (1) Page 13: Umsetzung ER-Modell in rel. Datenmodell, Verfeinerung (2) Page 14: Tipp aus der PraxisUmsetzung, rel. Datenmodell ins ER-Modell Page 15: Next-Generation Datenbanken, Problematik und Lösungen Page 16: SQL, Wieso hier? Gründe dafür Page 17: SQL, Übersicht aller Befehle Page 18: SQL, Datentypen Page 19: (My)SQL Admin- und Client-Programme Page 20: Zugriff auf unsere MySQL-Datenbank Page 21: SQL, erste Schritte Page 22: Übungen Day 3 ----- Page 1: Tag 3 Inhaltsverzeichnis Page 2: SQL Select-Anweisung (Grundbild) Page 3: Daten filtern Gleichheitsbedingung (1) Page 4: Daten filtern Gleichheitsbedingung (2) Page 5: Daten filtern Wertebereichsbedingung Page 6: Daten filtern Wildcards Page 7: Daten filtern Null ist nicht null Page 8: Kommentare Standard und MySQL spezifische Page 9: Mehrere Tabellen abfragen (Joins) Lösung "von Hand" Page 10: Join-Typen Page 11: Mehrere Tabellen abfragen (Joins) Lösung "mit INNER JOIN" (1) Page 12: Mehrere Tabellen abfragen (Joins) Left Join Page 13: Arbeiten mit Strings Datentypen Page 14: Arbeiten mit Datum/Zeit Datentypen Page 15: Arbeiten mit Datum/Zeit Beispiele Page 16: MySQL build-in Funktionen Page 17: Referenzielle Integrität Problematik der DB Integrität Page 18: Referenzielle Integrität, Kohärenz der Fremdschlüssel Page 19: Referenzielle Integrität FK Namenskonvention Page 20: Referenzielle Integrität, Regel anzeigen Page 21: Referenzielle Integrität, Leichen mit Unterabfrage suchen Page 22: Daten gruppieren Page 23: Daten gruppieren, Referenzielle Integrität PK-Prüfung Page 24: Daten aggregieren, Allgemein Page 25: Daten aggregieren, count(*) != count('Spalte') Page 26: Daten gruppieren UND aggregieren Page 27: Übungen Day 4 ----- Page 1: Tag 4 Inhaltsverzeichnis Page 2: Normalformen, Problematik Page 3: Normalformen 1_NF, vorher Page 4: Normalformen, 1_NF, Zwischenresultat Page 5: Normalformen, 1_NF, nachher Page 6: Normalformen 2_NF, vorher Page 7: Normalformen 2_NF, nachher Page 8: Normalformen 3_NF, vorher Page 9: Normalformen 3_NF, nachher Page 10: Normalformen 4_NF, vorher Page 11: Normalformen 4_NF, nachher Page 12: Normalformen, Weitere Formen Page 13: Transaktionen, Definition Page 14: Transaktionen, Beispiel "Verlorene Updates" Page 15: Transaktionen, Überblick Page 16: Transaktionen, Locks and Deadlocks Page 17: Übungen Day 5 ----- Page 1: Tag 5 Inhaltsverzeichnis Page 2: Big Picture Datenformate Page 3: XML, Grundlagen Page 4: XML, Inhalt eines Dokuments (1) Page 5: XML, Inhalt eines Dokuments (2) Page 6: XML, XML-Instanz und XML-Schema Page 7: XML, XML-Instanz Beispiel Page 8: XML, Dazugehörendes XML-Schema (1) Page 9: XML, Dazugehörendes XML-Schema (2) Page 10: XML, XML Namespace Page 11: XML, Unterschied wohl-geformt / validiert Page 12: XML, Daten-Export mit MySQL-Workbench Page 13: XML, Beispiel Export aus GMCD / CD Page 14: JSON, Grundlagen Page 15: JSON, Beispiel Export aus GMCD / CD Page 16: CSV, Grundlagen Page 17: CSV, Beispiel Export aus GMCD / CD Page 18: Zeichenkodierung, Problematik und Umgang damit Page 19: Übungen, XML, JSON und CSV Day 7 ----- Page 1: Tag 7 Inhaltsverzeichnis Page 2: Referenzen, Viele davon auf Englisch Page 3: Der Anaconda Navigator, Übersicht Page 4: Was ist ein Jupyter Notebook?, Prinzip Page 5: Was ist ein Jupyter Notebook?, Mein erstes Beispiel (1) Page 6: Was ist ein Jupyter Notebook?, Mein erstes Beispiel (2) Page 7: Was ist ein Jupyter Notebook?, Mein erstes Beispiel (3) Page 8: Was ist ein Jupyter Notebook?, Notebook- und Daten-Verzeichnis Page 9: Was ist ein Jupyter Notebook?, Vergleich Skript vs Notebook-Entwicklung Page 10: Was ist ein Jupyter Notebook?, Spickzettel Page 11: Was ist ein Jupyter Notebook?, jupyter notebook vs. jupyter lab Page 12: Pandas in a Nutshell, Was ist Pandas? Page 13: Pandas in a Nutshell, Was sind DataFrames? Page 14: Pandas in a Nutshell, Typen von DataFrames Page 15: Pandas in a Nutshell, Covered topics with examples Page 16: Analyse Bio-LWBetriebe 1990-2020, Suchen nach Daten Page 17: Analyse Bio-LWBetriebe 1990-2020, Analyse im Notebook / Überblick Page 18: Analyse Bio-LWBetriebe 1990-2020, Daten mit Plotly anzeigen (1) Page 19: Analyse Bio-LWBetriebe 1990-2020, Daten mit Plotly anzeigen (2) Page 20: Analyse Bio-LWBetriebe 1990-2020, Analyse im Notebook / Entwicklung in % Page 21: Analyse Bio-LWBetriebe 1990-2020, Fazit Page 22: Notebooks vergleichen/teilen, Wie geht das? Page 23: Notebook Beispiel, GroupAllocator Page 24: Übungen, Analyse der konventionellen Betriebe Day 8 ----- Page 1: Tag 8 Inhaltsverzeichnis Page 2: Vergleich der Kantone BE,JU und NE, Datenbereinigung Page 3: Vergleich der Kantone BE, JU und NE, Graphische Darstellung Page 4: Umgang mit fehlenden Daten, Unterschiedliche Lösungen Page 5: Umgang mit Ausreissern, Problem und Lösung, "non pivoted data" (1) Page 6: Umgang mit Ausreissern, Problem und Lösung, "non pivoted data" (2) Page 7: Umgang mit Ausreissern, Problem und Lösung, "pivoted data" (1) Page 8: Umgang mit Ausreissern, Problem und Lösung, "pivoted data" (2) Page 9: Daten "joinen", mit dem AutorBuch Beispiel, Daten aus MySQL als CSV exportieren Page 10: Daten "joinen", mit dem AutorBuch Beispiel, Daten im Notebook direkt "joinen" Page 11: Übungen, Weitere Analysen und Vergleiche Day 9 ----- Page 1: Tag 9 Inhaltsverzeichnis Page 2: Umgang mit Schleifen, Problematik und Lösung Page 3: Bio-Betriebe je nach Produktionszone, Ziel Page 4: Bio-Betriebe je nach Produktionszone Erste Darstellung Page 5: Bio-Betriebe je nach Produktionszone Weitere Darstellung Page 6: Übungen, Weitere Analysen und Vergleiche