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DatenbankentwicklerIn
Berufsbereiche: Elektrotechnik, Elektronik, Telekommunikation, ITAusbildungsform: Uni/FH/PH
∅ Einstiegsgehalt:
€ 2.270,- bis € 2.660,- *
Arbeitsmarkttrend: steigend
* Die Gehaltsangaben entsprechen den Bruttogehältern bzw Bruttolöhnen beim Berufseinstieg. Achtung: meist beziehen sich die Angaben jedoch auf ein Berufsbündel und nicht nur auf den einen gesuchten Beruf. Datengrundlage sind die entsprechenden Mindestgehälter in den Kollektivverträgen (Stand: Juli 2018). Eine Übersicht über alle Einstiegsgehälter finden Sie unter www.gehaltskompass.at.
Die Mindest-Löhne und Mindest-Gehälter sind in den Branchen-Kollektivverträgen geregelt. Die aktuellen kollektivvertraglichen Lohn- und Gehaltstafeln finden Sie in den Kollektivvertrags-Datenbanken des Österreichischen Gewerkschaftsbundes (ÖGB) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ).
Berufsbeschreibung
DatenbankentwicklerInnen entwerfen und realisieren Datenbanksysteme nach Analyse der Kundenanforderungen. Eine Datenbank besteht aus dem Datenbankmanagementsystem, den Daten und dem Datendepot.
In Unternehmen müssen Daten und Informationen verwaltet und für MitarbeiterInnen jederzeit verfügbar sein. Es kann sich dabei um Verkaufsdaten, Reisebuchungen oder den Lagerbestand handeln. DatenbankentwicklerInnen strukturieren die Daten des Unternehmens zu deren effizienten Erfassung, Speicherung und für den unkomplizierten Zugriff.
Datenbanksysteme müssen auf das Unternehmen abgestimmt werden. DatenbankentwicklerInnen führen daher Anforderungsanalysen und Aufwandsschätzungen durch. Sie gestalten Usecases (Diagramme) zur Veranschaulichung von komplexen Sachverhalten. Sie entwerfen Datenmodelle mit Hilfe einer formalen Beschreibungssprache sowie die Definition der Abfragekommandos (Query Language) für den Zugriff und der Auswertung der Daten.
Daten sind unternehmensweit oft in unterschiedlichen Datenlagern (Datendepots) gespeichert. Der Begriff Datendepot wird irrtümlich oft als Datenbank verstanden. DatenbankentwicklerInnen müssen dafür sorgen, dass die benötigten Daten aus den unterschiedlichsten Datendepots zusammengeführt werden können und für die NutzerInnen zur Verfügung stehen.
DatenbankentwicklerInnen entscheiden, ob ein relationales, ein hierarchisches oder ein dokumentenorientiertes Datenbankmodell gewählt werden soll. Nach der Entwicklung implementieren (integrieren) sie die Datenbanken in das System des Unternehmens.
*Strukturierte Daten sind in einem Muster organisiert, damit man sie identifizieren kann. Unstrukturierte Daten sind z.B. E-Mails, Bilder und freier Text.
Obwohl Word-Dokumente mit Überschriften strukturiert sind, gelten sie als nicht-strukturiert für die Suche nach bestimmten Informationen.
Universitätslehrgang
Universitätslehrgang Datentechnik
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informationstechnik & System-Management
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informatik
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Banking and Finance
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Kommunikation, Wissen, Medien
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Information, Medien & Kommunikation
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informatik (Dual)
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Wirtschaftsinformatik & Digitale Transformation
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Software Engineering
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Internettechnik
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium IT Infrastruktur-Management
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Netzwerk- und Kommunikationstechnik
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Sichere Informationssysteme
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Business Software Development
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Software Design
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Digital Business and Software Engineering
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Hardware-Software-Design
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informatik - Digital Innovation
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informations- und Kommunikationssysteme
Bachelorstudium (FH)
Fachhochschulstudium Wirtschaftsinformatik
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik - Software & Information Engineering
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik - Technische Informatik
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Informationstechnik - Ingenieurwissenschaften
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Artificial Intelligence
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Wirtschaftsinformatik
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Softwareentwicklung - Wirtschaft
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Computational Sciences
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Elektronik und Informationstechnik
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik - Data Engineering & Statistics
Bachelorstudium (UNI)
Universitätsstudium Informationsmanagement
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Data and Information Science
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Wirtschaftsinformatik
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Data Intelligence
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium IT-Security
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informationstechnik & System-Management
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Business Informatics
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Data Science & Intelligent Analytics
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Information Engineering und Management
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Bio Data Science
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Cloud Computing Engineering
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Information Security
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Secure Information Systems (SIM)
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Data Science und Engineering
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium IT-Recht & Management
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Informationsmanagement
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Kommunikation, Wissen, Medien
Masterstudium (FH)
Fachhochschulstudium Communication Engineering
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Artificial Intelligence
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Informationsmanagement
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Wirtschaftsinformatik - Business Informatics
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Data Science
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Elektronik und Informationstechnik
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Information Systems
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik - Computer Engineering
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Softwareentwicklung - Wirtschaft
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Informatik - Information & Knowledge Management
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Data Science
Masterstudium (UNI)
Universitätsstudium Wirtschaftsinformatik - Business Informatics
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ab 23.08.2021
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 23.08.2021
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 14.02.2022
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 14.02.2022
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 03.05.2021
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 03.05.2021
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 15.11.2021
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 15.11.2021
Administering an SQL Database Infrastructure
In diesem Kurs lernen Sie die Verwaltung des Microsoft SQL Servers kennen. Der Fokus des Kurses liegt auf der Benutzung der Produkt-Features und -Tools, mit denen Sie die Datenbank warten und betreiben können.Zielgruppe:
Datenbankadministratoren, DatenbankentwicklerVoraussetzungen:
Grundkenntnisse über das Windows-Betriebssystem und seine Kernfunktionalität. Praktische Erfahrung mit Transact-SQL. Praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanken. Erste Erfahrungen mit dem Datenbankdesign -
ab 20.09.2021
Data Warehousing on AWS
Data Warehousing auf AWS führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Dieser Kurs demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Zudem wird demonstriert, wie Sie Business-Intelligence-Tools für Ihre Datenanalysen nutzen können. <br><br> After completing this course, students will be able to: Discuss the core concepts of data warehousing. Evaluate the relationship between Amazon Redshift and other big data systems. Evaluate use cases for data warehousing workloads and review case studies that demonstrate implementation of AWS data and analytic services as part of a data warehousing solution. Choose an appropriate Amazon Redshift node type and size for your data needs. Discuss security features as they pertain to Amazon Redshift, such as encryption, IAM permissions, and database permissions. Launch an Amazon Redshift cluster and use the components, features, and functionality to implement a data warehouse in the cloud. Use other AWS data and analytic services, such as Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, and Amazon S3, to contribute to the data warehousing solution. Evaluate approaches and methodologies for designing data warehouses. Identify data sources and assess requirements that affect the data warehouse design. Design the data warehouse to make effective use of compression, data distribution, and sort methods. Load and unload data and perform data maintenance tasks. Write queries and evaluate query plans to optimize query performance. Configure the database to allocate resources such as memory to query queues and define criteria to route certain types of queries to your configured query queues for improved processing. Use features and services, such as Amazon Redshift database audit logging, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, and Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), to audit, monitor, and receive event notifications about activities in the data warehouse. Prepare for operational tasks, such as resizing Amazon Redshift clusters and using snapshots to back up and restore clusters. Use a business intelligence (BI) application to perform data analysis and visualization tasks against your data. <br><br> <a href="https://youtu.be/tLTIiLworVo" target="_blank" >.... Zur Videobeschreibung</a>Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an: Datenbankarchitekten Datenbankadministratoren Datenbankentwickler Datenanalysten und InformatikerVoraussetzungen:
Folgende Vorkenntnisse werden empfohlen: Besuch des Seminars: AWSE01 Amazon Web Services: Technical Essentials (oder ähnliche Erfahrung mit AWS) Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns -
ab 25.05.2021
Data Warehousing on AWS
Data Warehousing auf AWS führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Dieser Kurs demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Zudem wird demonstriert, wie Sie Business-Intelligence-Tools für Ihre Datenanalysen nutzen können. <br><br> After completing this course, students will be able to: Discuss the core concepts of data warehousing. Evaluate the relationship between Amazon Redshift and other big data systems. Evaluate use cases for data warehousing workloads and review case studies that demonstrate implementation of AWS data and analytic services as part of a data warehousing solution. Choose an appropriate Amazon Redshift node type and size for your data needs. Discuss security features as they pertain to Amazon Redshift, such as encryption, IAM permissions, and database permissions. Launch an Amazon Redshift cluster and use the components, features, and functionality to implement a data warehouse in the cloud. Use other AWS data and analytic services, such as Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, and Amazon S3, to contribute to the data warehousing solution. Evaluate approaches and methodologies for designing data warehouses. Identify data sources and assess requirements that affect the data warehouse design. Design the data warehouse to make effective use of compression, data distribution, and sort methods. Load and unload data and perform data maintenance tasks. Write queries and evaluate query plans to optimize query performance. Configure the database to allocate resources such as memory to query queues and define criteria to route certain types of queries to your configured query queues for improved processing. Use features and services, such as Amazon Redshift database audit logging, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, and Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), to audit, monitor, and receive event notifications about activities in the data warehouse. Prepare for operational tasks, such as resizing Amazon Redshift clusters and using snapshots to back up and restore clusters. Use a business intelligence (BI) application to perform data analysis and visualization tasks against your data. <br><br> <a href="https://youtu.be/tLTIiLworVo" target="_blank" >.... Zur Videobeschreibung</a>Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an: Datenbankarchitekten Datenbankadministratoren Datenbankentwickler Datenanalysten und InformatikerVoraussetzungen:
Folgende Vorkenntnisse werden empfohlen: Besuch des Seminars: AWSE01 Amazon Web Services: Technical Essentials (oder ähnliche Erfahrung mit AWS) Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns
Mehr Infos zu Weiterbildungen in der Weiterbildungsdatenbank
- 9 fachliche berufliche Kompetenzen
- Betriebssystem-Kenntnisse
-
6
Datenbank-Anwendungskenntnisse
- Big Data Analytics-Tools
- MS Access
- MS SQL-Server
- OLAP
- Oracle-Datenbanken
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Wissensmanagement-Systeme (1)
- Business Intelligence
-
5
Datenbankentwicklungs- und -betreuungskenntnisse
-
Data Warehousing (1)
- Anwendung von Data-Warehouse-Systemen
-
Datenbankentwicklung (2)
- Datenbank-Design
- Datenmodellierung
- Entwicklung und Betreuung von multidimensionalen Datenbanken
- Entwicklung und Betreuung von relationalen Datenbanken
-
Datenbank- und Datenbankabfragesprachen (1)
- SQL
-
Data Warehousing (1)
- Datensicherheitskenntnisse
-
1
EDV-Anwendungskenntnisse
-
Internet-Anwendungskenntnisse (1)
- Elasticsearch
-
Internet-Anwendungskenntnisse (1)
-
5
Programmiersprachen-Kenntnisse
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Auszeichnungssprachen (2)
- HTML
- XML
- C
- C++
- Java
- Perl
-
Auszeichnungssprachen (2)
-
1
Softwareentwicklungskenntnisse
-
Software-Design (1)
- Prozessintegration via Talend
-
Software-Design (1)
-
1
Statistikkenntnisse
-
Statistikprogramme (2)
- KNIME
- SAS Visual Analytics
-
Statistikprogramme (2)
-
1
Wissenschaftliches Fachwissen Technik und Formalwissenschaften
-
Technische Wissenschaften (3)
- Advanced Analytics
- Neural Networks
- Datenvisualisierung
-
Technische Wissenschaften (3)
- 5 überfachliche berufliche Kompetenzen
- Analytische Fähigkeiten
-
2
Einsatzbereitschaft
- Flexibilität
- Interesse an neuen Herausforderungen
-
2
Lernbereitschaft
- Neugier
- Selbstgesteuertes Lernen
-
2
Problemlösungsfähigkeit
- Innovatives Denken
- Konzeptionelle Fähigkeiten
- Teamfähigkeit
- 16 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
- Datensicherheitskenntnisse
- Softwareentwicklungskenntnisse
- C++
- Datenbank-Administration
- Datenmodellierung
- Entwicklung und Betreuung von relationalen Datenbanken
- HTML
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