SQL-Datenabfragen für Data & AI Specialist – Kurs

Eine gute Datenabfrage beginnt nicht bei SQL, sondern bei der fachlichen Frage, die dahintersteckt. Dieser Kurs vermittelt deshalb einen vierstufigen Auswertungsprozess: von der Einordnung des fachlichen Auswertungskontexts über den Aufbau der eigentlichen SQL-Auswertung bis zur Verdichtung der Erkenntnisse mittels Data Storytelling und deren Einbindung in datenbezogene Arbeitsroutinen inklusive KI-gestützter Werkzeuge. Anders als reine SQL-Kurse endet dieser Kurs nicht bei der fertigen Abfrage, sondern zeigt, wie sich Ergebnisse verständlich kommunizieren und mit Prompting-Grundlagen sowie Microsoft-365- und KI-Werkzeugen in den beruflichen Alltag integrieren lassen.

Die erste Stufe Auswertungskontext einordnen bildet den fachlichen Ausgangspunkt jeder Datenabfrage, bevor überhaupt eine Zeile SQL geschrieben wird.

• Übersetzung einer fachlichen Fragestellung in eine saubere Datenlogik
• Einordnung verfügbarer Datenquellen und ihrer Struktur
• Bewertung der Datenqualität vor Beginn der eigentlichen Auswertung
• Festlegung des konkreten Auswertungsziels vor dem ersten Abfrageschritt
• Bestimmung relevanter Kennzahlen, Merkmale oder Auffälligkeiten
• Einordnung, wann eine Fragestellung noch zu unscharf für eine Abfrage ist

Die zweite Stufe Auswertungen mit SQL aufbauen setzt die zuvor eingeordnete Fragestellung technisch um.

• Einsatz von SQL für Bereinigung, Analyse, Berechnung und Visualisierung
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen für eine gemeinsame Auswertung
• Prüfung zusammengeführter Daten auf Konsistenz und Belastbarkeit
• Anwendung statistischer Verfahren passend zur jeweiligen Fragestellung
• Anwendung analytischer und visueller Verfahren passend zum Kursthema
• Dokumentation der Abfragelogik für eine spätere Nachvollziehbarkeit

Die dritte Stufe Erkenntnisse bewerten und verdichten macht aus einer technischen Auswertung eine kommunizierbare Erkenntnis.

• Aufbereitung von Ergebnissen als Bericht, Dashboard oder Diagramm
• Aufbereitung von Ergebnissen als konkrete Entscheidungshilfe
• Einsatz von Data Storytelling für eine adressatengerechte Darstellung
• Kommunikation von Aussagen, Grenzen und Handlungsimpulsen
• Einordnung, welche Verdichtungsform zu welcher Zielgruppe passt
• Vermeidung überinterpretierter Aussagen bei der Ergebniskommunikation

Die vierte Stufe Einbindung in datenbezogene Arbeitsroutinen verankert den gesamten Prozess im beruflichen Alltag der Data & AI Specialists.

• Durchdachter Einsatz von KI-Grundlagen passend zum Anwendungsfall
• Durchdachter Einsatz von Prompting zur Unterstützung der Auswertung
• Qualitätsprüfung KI-gestützter Zwischenergebnisse vor der Weiterverwendung
• Anwendung von Datenkompetenz und strukturierter Auswertung als Arbeitsbasis
• Produktive Integration von Microsoft-365-Werkzeugen in den eigenen Workflow
• Produktive Integration weiterer KI-Werkzeuge in wiederkehrende Arbeitsroutinen

Im Praxisteil wird der vollständige vierstufige Prozess an mehreren unterschiedlichen Auswertungsfragen durchlaufen.

• Einordnung einer ersten fachlichen Fragestellung in eine abfragbare Datenlogik
• Bewertung der zugehörigen Datenquellen hinsichtlich Struktur und Qualität
• Formulierung einer SQL-Abfrage zur Beantwortung der ersten Fragestellung
• Zusammenführung von Daten aus zwei unterschiedlichen Quellen
• Anwendung eines passenden statistischen oder visuellen Verfahrens
• Aufbereitung der Ergebnisse als kurzer, adressatengerechter Bericht
• Anwendung von Data Storytelling auf die erarbeiteten Ergebnisse
• Formulierung nachvollziehbarer Handlungsimpulse aus der ersten Auswertung
• Einsatz eines Prompting-Ansatzes zur Unterstützung einer zweiten Fragestellung
• Qualitätsprüfung eines KI-gestützten Zwischenergebnisses
• Integration der Ergebnisse in ein Microsoft-365-Werkzeug für die Weiterverwendung
• Rückschau, wie sich der vierstufige Prozess auf künftige Fragestellungen übertragen lässt

Die vier Stufen sind bewusst als durchgehender Prozess statt als Sammlung einzelner SQL-Tricks angelegt: Wer den fachlichen Kontext nicht sauber einordnet, formuliert am Ende eine technisch korrekte, aber fachlich unpassende Abfrage - und wer Ergebnisse nicht verdichtet und kommuniziert, lässt selbst eine gute Auswertung wirkungslos verpuffen. Die explizite vierte Stufe mit KI-Grundlagen und Prompting unterscheidet diesen Kurs von klassischen SQL-Kursen: Statt KI-Werkzeuge außen vor zu lassen, zeigt er, wie sich Prompting und Microsoft-365-Integration sinnvoll in einen bereits sauber aufgebauten Datenabfrageprozess einfügen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich im Bereich Daten und Künstliche Intelligenz beruflich qualifizieren oder vorhandene Kenntnisse ausbauen möchten. Angesprochen sind insbesondere Personen, die Daten erfassen, aufbereiten, auswerten oder KI-bezogene Anwendungen im beruflichen Umfeld fachlich fundiert nutzen möchten.

• Personen, die sich in Richtung Data & AI Specialist entwickeln möchten
• angehende SQL-Entwickler:innen mit Interesse an einem vollständigen Auswertungsprozess
• BI-Analyst:innen, die Data Storytelling gezielt in ihre Berichte integrieren möchten
• Fachkräfte, die KI-Prompting durchdacht mit klassischer SQL-Auswertung verbinden wollen
• Personen, die Microsoft-365- und KI-Werkzeuge produktiv in ihren Arbeitsalltag einbinden möchten

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt, überwiegend in Vollzeit, teilweise auch in Teilzeit. Er folgt konsequent dem vierstufigen Auswertungsprozess von der Einordnung des fachlichen Kontexts über die SQL-Umsetzung und die Verdichtung der Erkenntnisse bis zur Einbindung in datenbezogene Arbeitsroutinen mit KI-Unterstützung. Im Praxisteil wird dieser Prozess an mehreren unterschiedlichen Fragestellungen wiederholt angewendet, statt nur an einem einzigen Beispiel.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Stufen Auswertungskontext einordnen, Auswertungen mit SQL aufbauen, Erkenntnisse bewerten und verdichten sowie Einbindung in datenbezogene Arbeitsroutinen, ergänzt um einen Praxisteil mit mehreren Auswertungsfragen. Er findet meist in Vollzeit, teils in Teilzeit statt. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Nach erfolgreicher Teilnahme findet eine trägerinterne Abschlussprüfung statt, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass der vierstufige Auswertungsprozess von der fachlichen Einordnung bis zur KI-gestützten Arbeitsroutine eigenständig angewendet werden kann.

Viele SQL-Kurse enden bei der technisch korrekten Abfrage, ohne zu klären, ob diese Abfrage überhaupt die richtige fachliche Frage beantwortet oder wie das Ergebnis verständlich kommuniziert wird. Dieser Kurs setzt bewusst vor und nach der eigentlichen SQL-Abfrage an, indem er die fachliche Einordnung an den Anfang und die Ergebniskommunikation sowie KI-Integration an das Ende des Prozesses stellt. Für Data & AI Specialists ist dieser vollständige Prozess im Berufsalltag besonders wertvoll: Eine SQL-Abfrage ist selten Selbstzweck, sondern soll eine fachliche Frage beantworten und am Ende zu einer nachvollziehbaren Entscheidung beitragen. Wer zusätzlich durchdacht mit Prompting und KI-Werkzeugen umgehen kann, ohne unkritisch generierte Ergebnisse zu übernehmen, ist auf die zunehmende Verzahnung von klassischer Datenauswertung und KI-Unterstützung vorbereitet. Da SQL, Data Storytelling und der durchdachte Einsatz von KI-Werkzeugen branchenübergreifend gebraucht werden, lässt sich der im Kurs vermittelte vierstufige Prozess auf sehr unterschiedliche fachliche Fragestellungen und Arbeitsumgebungen übertragen.