Datenbanken: Modellierung, SQL & Power BI – Kurs

Dieser Kurs vermittelt den Umgang mit Datenbanken als durchgehenden roten Faden - von der sauberen Modellierung über die Abfrage mit SQL bis zur visuellen Aufbereitung der Ergebnisse in Power BI. Ergänzend erhalten Teilnehmende einen Einblick in webbasierte Zugriffswege auf Datenbanken sowie in die Grundlagen des maschinellen Lernens, soweit dieses auf strukturierten Datenbanken aufsetzt. Im Mittelpunkt steht dabei immer die Frage, wie aus roh gespeicherten Daten belastbare, visuell aufbereitete Aussagen werden.

Das erste Modul behandelt die Datenmodellierung als Grundlage jeder späteren Abfrage und Auswertung, denn eine gut strukturierte Datenbank entscheidet maßgeblich über die Qualität aller weiteren Arbeitsschritte.

• Grundprinzipien relationaler Datenmodellierung
• Aufbau optimierter Datenflüsse zwischen Tabellen
• Modellbasierte Ansätze zur Verwaltung großer Datenmengen
• Zusammenhänge zwischen Tabellenstruktur und Abfrageleistung
• Grundlagen der Abfrageoptimierung bei wachsendem Datenvolumen
• Einordnung typischer Modellierungsfehler und ihrer Folgen

Im zweiten Modul stehen Datenanalyse und SQL im Zentrum, da sich erst durch den gezielten Abfragezugriff verwertbare Erkenntnisse aus einer Datenbank gewinnen lassen.

• Erkennung von Mustern und Zusammenhängen mittels statistischer Methoden
• Einsatz explorativer Techniken zur Datenerkundung
• Strukturierte Speicherung und Abfrage relationaler Datenbanken
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Nutzung von Indexierungen zur Beschleunigung von Abfragen
• Aggregation großer Datenmengen für zusammenfassende Auswertungen

Das dritte Modul widmet sich der visuellen Aufbereitung mit Power BI und ergänzend den webbasierten Zugriffswegen, über die Datenbankinhalte zugänglich gemacht werden können.

• Aufbau interaktiver Dashboards zur Datenvisualisierung
• Transparente Darstellung analytischer Ergebnisse für Entscheidungsträger
• Grundlagen webbasierter Technologien für den Zugriff auf Datenbanken
• Grundkenntnisse der Webprogrammierung für interaktive Anwendungen
• Benutzerfreundliche Verwaltung und Nutzung von Datenbeständen über das Web
• Zusammenspiel von Datenbank, Abfrageebene und Visualisierungsschicht

Im vierten Modul wird der Bogen zum maschinellen Lernen gespannt, um zu zeigen, wie sich Datenbankinhalte über die klassische Abfrage hinaus automatisiert auswerten lassen.

• Einführung in überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Automatisierte Mustererkennung in Datenbankbeständen
• Intelligente Datenverarbeitung komplexer Datenstrukturen
• Erstellung einfacher datenbasierter Prognosen
• Einordnung, wann klassische SQL-Auswertung genügt und wann Machine-Learning-Ansätze sinnvoll sind
• Übertragung der Kursinhalte auf typische unternehmensrelevante Fragestellungen

Im praktischen Teil des Kurses werden die Modelle nicht getrennt voneinander abgearbeitet, sondern anhand durchgängiger Beispieldatenbanken bearbeitet, sodass Modellierung, Abfrage, Visualisierung und erste Lernverfahren am selben Datenbestand nachvollzogen werden können.

• Entwurf eines eigenen Datenmodells für ein Übungsszenario
• Formulierung mehrstufiger SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationen
• Optimierung einer Abfrage durch gezielte Indexierung
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards auf Basis der Übungsdatenbank
• Gestaltung einer verständlichen Visualisierung für eine Beispiel-Kennzahl
• Einbindung einer einfachen webbasierten Ansicht auf Datenbankinhalte
• Anwendung eines Verfahrens des überwachten Lernens auf Beispieldaten
• Interpretation der Ergebnisse eines unüberwachten Lernverfahrens
• Erstellung einer einfachen Prognose auf Basis vorhandener Datenbankwerte
• Vergleich unterschiedlicher Darstellungsformen für dieselbe Auswertung
• Fehlersuche bei unerwarteten Abfrageergebnissen
• Zusammenführung von Modellierung, Abfrage und Visualisierung in einem Abschlussszenario

Der Kurs führt damit konsequent vom Fundament der Datenmodellierung bis zu ersten Berührungspunkten mit maschinellem Lernen, ohne dabei den praktischen SQL- und Visualisierungsbezug zu verlieren.

Der Kurs richtet sich an alle, die den Umgang mit Datenbanken von der Struktur bis zur Auswertung erlernen möchten, unabhängig davon, aus welchem fachlichen Hintergrund sie kommen.

• Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen ohne Vorkenntnisse in Datenbanken
• Fachkräfte, die ihre Kompetenzen in Datenanalyse und Business Intelligence ausbauen möchten
• Personen mit Interesse an Softwareentwicklung und technischer Datenbankarbeit
• Beschäftigte, die SQL-Abfragen und Auswertungen künftig selbst vorbereiten möchten
• Interessierte, die neben klassischer Abfrage auch erste Einblicke in maschinelles Lernen suchen

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Anteile im Hybrid-Learning-Format und wird in Vollzeit durchgeführt. Theoretische Einheiten zu Datenmodellierung und SQL-Syntax wechseln sich mit praktischen Übungen an Beispieldatenbanken ab, sodass Abfragen, Dashboards und erste Lernverfahren unmittelbar am eigenen Bildschirm nachvollzogen werden können. Der Wechsel zwischen Vor-Ort- und Online-Phasen ermöglicht sowohl den direkten fachlichen Austausch als auch flexible Übungszeiten.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt den Weg von der Datenmodellierung über SQL-Abfragen und Power-BI-Visualisierung bis zu ersten Grundlagen des maschinellen Lernens ab. Der Umfang ist so bemessen, dass jeder dieser Bausteine praktisch geübt und am Ende im Zusammenspiel angewendet werden kann.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zum Thema Datenbanken ab, das je nach Anbieterangebot um eine Abschlussprüfung ergänzt wird. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse, nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder Kammerzertifizierung.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der Bandbreite, die er innerhalb eines einzigen Themenfelds abdeckt: Statt sich auf reine SQL-Abfragen zu beschränken, verbindet der Kurs Datenmodellierung, Abfragepraxis, visuelle Aufbereitung mit Power BI und einen ersten Ausblick auf maschinelles Lernen zu einem zusammenhängenden Kompetenzprofil rund um Datenbanken. Diese Verbindung ist besonders für Berufsfelder relevant, in denen Datenbankarbeit nicht isoliert stattfindet, sondern in Reporting- und Entscheidungsprozesse eingebettet ist - etwa wenn eine SQL-Abfrage direkt in ein Power-BI-Dashboard mündet, das wiederum von Fachabteilungen zur Entscheidungsfindung genutzt wird. Wer versteht, warum eine Tabellenstruktur so und nicht anders aufgebaut ist, kann auch beurteilen, weshalb eine Abfrage langsam läuft oder ein Dashboard falsche Werte anzeigt - ein Zusammenhang, der in rein auf einzelne Werkzeuge fokussierten Schulungen häufig verlorengeht. Der ergänzende Ausblick auf maschinelles Lernen ordnet den Kurs zusätzlich in aktuelle Entwicklungen der Datenarbeit ein, ohne den Rahmen einer soliden Datenbankausbildung zu sprengen: Teilnehmende lernen, wann eine klassische SQL-Auswertung ausreicht und wann automatisierte Mustererkennung sinnvoll ergänzend eingesetzt werden kann. Diese Einordnungsfähigkeit ist in der Praxis oft wichtiger als die reine Beherrschung einzelner Algorithmen, da sie hilft, den passenden Werkzeugkasten für eine konkrete Fragestellung auszuwählen. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet der Kurs Perspektiven im Umfeld von Datenbankentwicklung, Business Intelligence und Data Engineering, da er sowohl die strukturelle Seite der Datenhaltung als auch die auswertende und visualisierende Seite der Datenarbeit abdeckt. Gerade der Bogen von der Modellierung bis zur Visualisierung entspricht dem tatsächlichen Arbeitsalltag in vielen Fachabteilungen, in denen Daten selten nur abgefragt, sondern regelmäßig auch aufbereitet und präsentiert werden müssen.