Aller au contenu
Atelierby nealvdv
ÉtabliCommencer gratuitement

Préférences

Retour à la carte

Métier · Construire

Data & databanken

Gegevens bewaren, bevragen en begrijpen, zonder ze kwijt te raken.

  • 9 modules
  • 267 heures d’étude

Commencer gratuitement ce métier

Planning d’atelierModules et heures d’étude indicatives par rang
RangModulesHeures
Apprenti367
Compagnon4115
Maître285
Total9267

Le contenu pédagogique de cette page n’existe pour l’instant qu’en néerlandais.

Pourquoi ce métier

Software komt en gaat, gegevens blijven: klantenlijsten, bestellingen, ledenbestanden en metingen zijn vaak het waardevolste wat een organisatie heeft. In dit ambacht leer je ze goed modelleren in PostgreSQL, snel en veilig bevragen, beschermen met back-ups en de AVG, en er inzichten uit halen die een zaakvoerder echt helpen beslissen.

Ce qu’il vous faut avant de commencer

Niets voor de eerste module. Vanaf SQL helpt de leerlingmodule JavaScript en TypeScript of Python uit Programmeren.

Le programme

Les modules par rang

Chaque module comprend des leçons et un exercice dont quelqu’un d’autre peut vérifier le résultat. Les heures sont indicatives.

Votre progression

Vous cochez les modules sur cet appareil ; rien n’est envoyé à un serveur. Sur l’Établi, vous gardez votre parcours dans un compte, déposez vos travaux et recevez le poinçon de Neal.

Apprenti

Les bases. Avec ces modules et une épreuve de compagnon, vous devenez Compagnon.

3 modules · 67 h

  1. Spreadsheets goed gebruikt

    12 heures d’étude

    Je leert dat de meeste data begint in een spreadsheet, en hoe je die zo opbouwt dat ze betrouwbaar blijft en later vlot naar een databank kan.

    • LibreOffice Calc
    • Microsoft Excel
    • Google Sheets
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Een spreadsheet opbouwen als tabel: één rij per ding, één kolom per eigenschap
    • Validatie, vaste keuzelijsten en beveiligde cellen instellen
    • Gegevens samenvatten met draaitabellen en zoekfuncties
    • Herkennen wanneer een spreadsheet te klein wordt
    Leçons
    1. Waarom zoveel bedrijven op een spreadsheet draaien
    2. Tabellen in plaats van opmaak
    3. Gegevensvalidatie en keuzelijsten
    4. Formules die je volgend jaar nog snapt
    5. Draaitabellen en zoekfuncties
    6. Van spreadsheet naar databank: de signalen
    L’exercice

    Herbouw het rommelige ledenbestand van een fanfare (je krijgt een realistisch voorbeeld met dubbele namen, lege cellen en kleuren als betekenis) tot een nette tabel met validatie en een draaitabel met leden per instrument en betaalstatus. Een begeleider voert vijf foute gegevens in en de validatie moet ze allemaal tegenhouden.

  2. SQL: vragen stellen aan je data

    30 heures d’étude

    Je leert SQL, de taal waarmee je al vijftig jaar met databanken praat, en je stelt er echte vragen mee aan echte gegevens.

    • PostgreSQL
    • psql
    • DBeaver
    • PGlite
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Gegevens opvragen met SELECT, WHERE, ORDER BY en LIMIT
    • Tabellen combineren met joins
    • Samenvatten met GROUP BY en aggregaten
    • Gegevens toevoegen, wijzigen en verwijderen binnen een transactie
    • Een complexe vraag opbouwen met subqueries en CTE's
    Leçons
    1. Wat een relationele databank is
    2. SELECT, WHERE en sorteren
    3. Joins: inner, left en wat er misgaat
    4. Groeperen en tellen
    5. INSERT, UPDATE, DELETE en transacties
    6. CTE's en subqueries
    7. Window functions in de praktijk
    L’exercice

    Je krijgt de databank van een fictieve fietsverhuur aan de kust. Beantwoord twaalf vragen van de zaakvoerder in SQL (bijvoorbeeld: welke fietsen staan het vaakst stil, welke maand bracht het meest op). Een begeleider draait je queries en vergelijkt de uitkomsten met de juiste antwoorden.

  3. Datamodellering

    25 heures d’étude

    Je leert de werkelijkheid van een klant vertalen naar tabellen, sleutels en relaties die kloppen, zodat fouten gewoon niet kunnen ontstaan.

    • PostgreSQL
    • dbdiagram.io
    • Mermaid
    • DBeaver
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Entiteiten, relaties en kardinaliteit tekenen in een ERD
    • Een model normaliseren en weten wanneer je bewust afwijkt
    • Primaire sleutels, vreemde sleutels en constraints kiezen
    • De juiste datatypes kiezen, ook voor geld, datums en tijdzones
    Leçons
    1. Luisteren naar de klant: zelfstandige naamwoorden en werkwoorden
    2. Entiteiten en relaties
    3. Sleutels en constraints
    4. Normaliseren zonder dogma
    5. Datatypes: geld, tijd, tekst en JSON
    6. Het model tekenen en uitleggen
    L’exercice

    Ontwerp het datamodel voor een garage met klanten, wagens, onderhoudsbeurten, onderdelen en facturen, als ERD en als SQL-script dat in PostgreSQL draait. Een begeleider probeert onmogelijke gegevens in te voeren (een factuur zonder klant, een negatieve prijs) en de databank moet ze weigeren.

Compagnon

Maîtriser le métier : des projets plus grands, relus à chaque étape.

4 modules · 115 h

  1. PostgreSQL in de praktijk

    35 heures d’étude

    Je leert PostgreSQL gebruiken zoals in echte projecten: migraties, rollen en rechten, gehoste databanken zoals Neon, en lokaal ontwikkelen met PGlite.

    • PostgreSQL
    • Neon
    • PGlite
    • pg_dump
    • Drizzle Kit
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Schemawijzigingen beheren met versiebeheerde migraties
    • Rollen en rechten instellen volgens het principe van minste rechten
    • Een gehoste PostgreSQL (zoals Neon) opzetten met branches per omgeving
    • Lokaal en in tests werken met PGlite
    • Een back-up maken en, belangrijker, terugzetten
    Leçons
    1. PostgreSQL installeren en verkennen
    2. Migraties: elke wijziging in Git
    3. Rollen, rechten en verbindingen
    4. Gehoste Postgres: Neon en alternatieven
    5. Lokaal ontwikkelen met PGlite
    6. Back-ups, point-in-time recovery en hersteltests
    7. Monitoring: wat moet je in de gaten houden
    L’exercice

    Zet voor de garagedatabank uit de vorige module een volledig project op: migraties in Git, een productie- en testomgeving op Neon, aparte rollen voor de app en voor rapportage, en een gedocumenteerde hersteltest. Een Meester verwijdert een tabel in de testomgeving en jij zet ze terug volgens je eigen procedure.

  2. Indexen, queryplannen en ORM's

    30 heures d’étude

    Je leert waarom een query traag is en hoe je hem snel maakt, en wanneer een ORM helpt of juist in de weg zit.

    • PostgreSQL
    • EXPLAIN ANALYZE
    • pg_stat_statements
    • Drizzle ORM
    • SQLAlchemy
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Een queryplan lezen met EXPLAIN ANALYZE
    • De juiste index kiezen: B-tree, samengesteld, gedeeltelijk of GIN
    • Het N+1-probleem herkennen en oplossen
    • Kiezen tussen een ORM, een querybuilder en gewone SQL, met argumenten
    Leçons
    1. Hoe PostgreSQL een query uitvoert
    2. EXPLAIN en EXPLAIN ANALYZE lezen
    3. Indexsoorten en hun kosten
    4. Trage queries vinden met pg_stat_statements
    5. ORM's, querybuilders en SQL
    6. Het N+1-probleem
    7. Paginering en grote tabellen
    L’exercice

    Je krijgt een webshopdatabank met een miljoen bestellingen en vijf trage pagina's. Maak elke onderliggende query meetbaar sneller, met een EXPLAIN ANALYZE voor en na, en motiveer elke index. Een Meester controleert de metingen en vraagt welke prijs elke index heeft bij het schrijven.

  3. Data en de AVG

    20 heures d’étude

    Je leert persoonsgegevens behandelen zoals de AVG (GDPR) het vraagt: niet meer verzamelen dan nodig, niet langer bewaren dan nodig, en kunnen tonen wat je ermee doet.

    • PostgreSQL
    • pg_cron
    • Markdown
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Persoonsgegevens in een datamodel herkennen en markeren
    • Dataminimalisatie toepassen in formulieren en tabellen
    • Bewaartermijnen technisch afdwingen met automatische opkuis
    • Een verzoek tot inzage of verwijdering uitvoeren in een echte databank
    • Samenwerken met wie het verwerkingsregister bijhoudt
    Leçons
    1. De AVG voor wie databanken bouwt
    2. Persoonsgegevens en gevoelige gegevens
    3. Minimalisatie: wat heb je echt nodig
    4. Bewaartermijnen en automatisch opkuisen
    5. Pseudonimiseren en anonimiseren
    6. Rechten van betrokkenen in de praktijk
    7. De Gegevensbeschermingsautoriteit en wanneer je een datalek meldt
    L’exercice

    Licht de databank van een sportclub (oefendataset) door op persoonsgegevens: lever een overzicht van wat waarom bewaard wordt, een voorstel om te minimaliseren, een script dat gegevens van oud-leden na de afgesproken termijn opkuist en een procedure voor een inzageverzoek. Een Meester dient een inzageverzoek in en jij voert het uit.

  4. Analytics en dashboards

    30 heures d’étude

    Je leert van ruwe gegevens een dashboard maken dat een zaakvoerder in één oogopslag begrijpt, met de juiste cijfers en zonder misleidende grafieken.

    • Metabase
    • Power BI
    • PostgreSQL
    • SQL
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Met de klant de vijf cijfers vinden die er echt toe doen
    • Een rapportagetabel of view bouwen bovenop operationele data
    • Een dashboard bouwen in Metabase of Power BI
    • De juiste grafiek kiezen en misleiding vermijden
    • Een dashboard automatisch laten verversen en delen met de juiste mensen
    Leçons
    1. Van vraag naar cijfer
    2. KPI's die ergens over gaan
    3. Rapportagetabellen en views
    4. Metabase en Power BI
    5. Grafieken kiezen en eerlijk tonen
    6. Delen, rechten en verversen
    L’exercice

    Bouw voor een bakkerij met drie filialen een dashboard met omzet per filiaal, verkoop per product, verloren brood en drukte per uur, op basis van een geleverde kassa-export. De bakker (of een Meester in die rol) moet zonder uitleg drie vragen correct kunnen beantwoorden met jouw dashboard.

Maître

Ce qu’un Maître doit savoir faire seul, en préparation du chef-d’œuvre.

2 modules · 85 h

  1. Datapijplijnen en datakwaliteit

    45 heures d’étude

    Je leert gegevens uit verschillende bronnen betrouwbaar samenbrengen, opschonen en controleren, zodat rapporten en applicaties op juiste data draaien.

    • Python
    • dbt
    • PostgreSQL
    • GitHub Actions
    • Dagster
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Een ETL- of ELT-pijplijn ontwerpen en plannen
    • Gegevens uit API's, CSV-exports en databanken samenbrengen
    • Datakwaliteitsregels opstellen en automatisch testen
    • Een pijplijn bewaken en fouten zichtbaar maken voor ze schade doen
    • Transformaties versioneren en documenteren met dbt
    Leçons
    1. ETL en ELT
    2. Bronnen: API's, exports en databanken
    3. Transformeren met SQL en dbt
    4. Datakwaliteit: volledigheid, juistheid, tijdigheid
    5. Plannen en bewaken
    6. Herstarten zonder dubbele gegevens
    7. Documentatie en lineage
    L’exercice

    Bouw voor een kmo een pijplijn die elke nacht de webshopbestellingen, de voorraad uit een CSV van het magazijn en de facturen uit het boekhoudpakket samenbrengt in één rapportagedatabank, met kwaliteitstests. Neal stuurt een kapotte bronfile in en controleert dat de pijplijn stopt, waarschuwt en niets half laadt.

  2. Data science met Python

    40 heures d’étude

    Je leert met Python en pandas gegevens verkennen, verbanden zoeken en eenvoudige voorspellingen maken, en eerlijk zeggen wat de data wel en niet bewijst.

    • Python
    • pandas
    • Jupyter
    • matplotlib
    • scikit-learn
    • uv
    Leçons, exercice et ce que vous saurez faire ensuite
    Ce que vous saurez faire ensuite
    • Een dataset verkennen en opschonen met pandas
    • Verbanden tonen met grafieken en eenvoudige statistiek
    • Een eenvoudig voorspellend model bouwen en evalueren met scikit-learn
    • Correlatie en oorzaak uit elkaar houden in je conclusies
    • Je analyse reproduceerbaar maken in een notebook
    Leçons
    1. Notebooks en reproduceerbaarheid
    2. pandas: inlezen, filteren, groeperen
    3. Opschonen en ontbrekende waarden
    4. Visualiseren met matplotlib
    5. Beschrijvende statistiek zonder angst
    6. Een eerste model met scikit-learn
    7. Eerlijk rapporteren
    L’exercice

    Analyseer een open dataset van een Belgische overheid (bijvoorbeeld van Statbel of het Vlaamse open-dataportaal) en beantwoord een vraag die een gemeente of vereniging zou kunnen stellen. Lever een reproduceerbaar notebook en een samenvatting van één pagina. Neal draait het notebook opnieuw en toetst of je conclusies door de data gedragen worden.

Le chef-d’œuvre

Devenir Maître dans ce métier

Je ontwerpt of herbouwt de datakant van een echte organisatie, als klantopdracht of als bijdrage aan een open-sourceproject: datamodel, migraties, back-up met bewezen hersteltest, AVG-maatregelen en minstens één rapport of dashboard dat effectief gebruikt wordt. Neal controleert het model, laat een hersteltest uitvoeren en spreekt met de gebruikers van het rapport.

Un vrai travail, évalué par Neal. On est Maître par métier, pas dans toute l’informatique à la fois.

Pour les clients

Ce que vous pouvez faire avec ce métier pour des clients

Ce qu’un client peut vous demander dès que vous maîtrisez ce métier, et à partir de quel rang. La durée est indicative.

  • À partir de Compagnon

    Van Excel naar databank

    Uw belangrijke spreadsheets worden een echte databank met een eenvoudig invoerscherm, zodat er niets meer dubbel, kwijt of fout staat.

    Ce que vous livrez

    • Datamodel afgestemd op uw werking
    • Overgezette en opgeschoonde gegevens
    • Eenvoudig invoer- en zoekscherm
    • Automatische back-ups
    Durée
    1 tot 4 weken
    Pour qui
    Kmo's, verenigingen en zelfstandigen die op gedeelde spreadsheets draaien

  • À partir de Compagnon

    Dashboard voor de zaakvoerder

    U ziet elke ochtend in één scherm hoe uw zaak draait: omzet, bestellingen, voorraad of wat voor u telt.

    Ce que vous livrez

    • Gesprek over de cijfers die ertoe doen
    • Koppeling met uw kassa, webshop of boekhouding
    • Dashboard dat zichzelf ververst
    • Korte uitleg aan u en uw team
    Durée
    1 tot 3 weken
    Pour qui
    Zaakvoerders van winkels, horeca en kmo's

  • À partir de Maître

    Databankdoorlichting

    Uw applicatie wordt traag of u twijfelt of uw gegevens veilig staan. Wij kijken onder de motorkap en zeggen wat er beter moet.

    Ce que vous livrez

    • Analyse van trage queries en indexen
    • Controle van back-ups met een echte hersteltest
    • Controle van rechten en toegang
    • Rapport met prioriteiten
    Durée
    2 tot 5 dagen
    Pour qui
    Bedrijven met een eigen applicatie op PostgreSQL of een andere relationele databank

  • À partir de Compagnon

    AVG-opkuis van uw gegevens

    U weet welke persoonsgegevens u bewaart, waarom en hoe lang, en oude gegevens worden voortaan automatisch opgeruimd.

    Ce que vous livrez

    • Overzicht van persoonsgegevens in uw systemen
    • Voorstel tot minimalisatie
    • Automatische opkuis volgens bewaartermijnen
    • Procedure voor inzage- en verwijderverzoeken
    Durée
    3 tot 10 dagen
    Pour qui
    Verenigingen, scholen, praktijken en kmo's met klant- of ledenbestanden

  • À partir de Maître

    Gegevens automatisch samenbrengen

    Gegevens uit uw webshop, kassa, boekhouding en andere systemen komen elke dag vanzelf samen, gecontroleerd en klaar voor rapportage.

    Ce que vous livrez

    • Ontwerp van de dataflow
    • Automatische pijplijn met kwaliteitscontroles
    • Waarschuwingen bij fouten
    • Documentatie en overdracht
    Durée
    3 tot 8 weken
    Pour qui
    Groeiende kmo's met gegevens verspreid over meerdere pakketten
Ce que vous pouvez faire après l’Atelier

Emploi

Métiers sur le marché belge

Voici comment s’appellent les emplois auxquels ce métier mène. Une formation n’est pas une garantie d’emploi : votre portfolio et votre travail font la différence.

  • Database developer
  • Data analyst
  • BI developer
  • Data engineer
  • Analytics engineer
  • Database administrator (DBA)
  • Data scientist
  • Data protection officer (DPO)

Certifications

Les certifications auxquelles les modules préparent

De vraies certifications, délivrées par l’organisme lui-même. Nous ne les délivrons pas : vous passez l’examen auprès de l’organisme. Vérifiez toujours le contenu et le prix actuels chez lui.

  • Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)

    OrganismeMicrosoft

    Rapporten en dashboards in Power BI; sluit aan bij de module Analytics en dashboards.

  • EDB Certified Associate – PostgreSQL

    OrganismeEDB (EnterpriseDB)

    Er bestaat geen officieel certificaat van het PostgreSQL-project zelf; dit is een gangbaar leverancierscertificaat voor beheer van PostgreSQL.

  • PCED – Certified Entry-Level Data Analyst with Python

    OrganismeOpenEDG Python Institute

    Instapcertificaat data-analyse met Python; sluit aan bij de module Data science met Python.

  • CIPP/E – Certified Information Privacy Professional/Europe

    OrganismeIAPP (International Association of Privacy Professionals)

    Europese privacywetgeving, waaronder de AVG; voor wie dieper wil gaan dan de module Data en de AVG.

Confort de lecture

Rendez le site plus facile à lire. Votre choix est gardé sur cet appareil.

Taille du texte

Vous préférez les réglages de votre appareil (zoom, lecteur d'écran, mode sombre) ? Ils fonctionnent ici aussi.