Agiler Datenbankentwickler (m/w/d) mit Scrum®️ PSM I und Data Science
Karriere Tutor GmbH
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Kursbeschreibung
Datenbanken
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Programmieren mit Python
Die Grundlagen der Programmierung
Dictionaries, Verschachtelung
Code Testing, insbes. Funktionen, Klassen
Einführung in die Programmiersprache Python
Dateien und Ausnahmen
Klassen
Standardbibliotheken von Python
Funktionen
Benutzereingaben und while-Schleifen
Variablen und einfache Datentypen
if-Anweisungen
Arbeiten mit Listen, Einführung in Listen
Professional Scrum®️ Master PSM I
Definition "Agilität", das Agile Manifesto
Grundlagen der Empirie, empirische Produktentwicklung
Inspektion und Adaption, Transparenz
Evolution von Scrum®️
Das Scrum®️ Framework
Fünf Werte in Scrum®️
Charakteristiken eines Scrum®️ Teams
Verantwortlichkeiten im Sprint
Profil und Charakteristiken des Scrum®️ Masters
Ergebnisverantwortlichkeiten des Scrum®️ Masters
Product Owner und Developer
Die Scrum®️ Events im Scrum®️ Guide
Die Scrum®️ Artefakte - 3 Artefakte / 3 Commitments
Definition of Done
Tipps und Praktiken
Vorbereitung auf die Prüfung bei scrum.org
HTML und CSS
Hypertext Markup Language (HTML)
Cascading Style Sheets (CSS)
Die elementaren Bausteine einer Webseite
Die grundlegende HTML-Struktur
Erstellung von Websites mit HTML
Erstellung von Websites mit CSS
Responsive Webseiten, Responsive Webdesign
Debuggen und hochladen von Webseiten
Data Science
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Kursinformationen
Stockholmer Pl. 1
70173 Stuttgart