Datenbanksysteme mit SQL und Python – Kurs

Eine Datenbank sauber zu entwerfen ist die eine Aufgabe, sie mit eigenem Code anzusteuern und zu automatisieren eine andere. Diese Weiterbildung verbindet beides: Zunächst wird das Handwerk der relationalen Datenbankmodellierung mit Normalisierung, Datenbankentwurf und SQL-Abfragen vermittelt, anschließend folgt eine Zusatzqualifikation in Python, mit der sich Datenbankzugriffe automatisieren und eigene Anwendungen auf Datenbanken aufsetzen lassen. Am Ende steht die Fähigkeit, eine Datenbank nicht nur zu entwerfen, sondern sie auch über selbst geschriebenen Code produktiv zu nutzen.

Das erste Modul legt die Grundlagen relationaler Datenbanken und vermittelt, wie Datenstrukturen sauber und redundanzarm entworfen werden.

• Einführung in relationale Datenbanken und ihre Bausteine
• Datenbankmodellierung nach etablierten Namenskonventionen
• Vertiefung der Normalisierung zur Vermeidung von Datenredundanz
• Grundlagen der relationalen Algebra
• Entwurf von Tabellenstrukturen und Beziehungen zwischen Tabellen
• Abgrenzung unterschiedlicher Normalformen in der Praxis

Das zweite Modul widmet sich SQL-Befehlen und der praktischen Datenabfrage als Kernwerkzeug der Datenbankentwicklung.

• Praktische Anwendung von SELECT, JOIN und GROUP BY
• Sortierung von Ergebnissen mit ORDER BY
• Kombination mehrerer Abfragen zu komplexeren Auswertungen
• Datenänderung über INSERT, UPDATE und DELETE
• Einsatz von Indizes zur Performanceverbesserung
• Fehlerquellen bei komplexen SQL-Abfragen erkennen und vermeiden

Das dritte Modul führt in die Programmierung mit Python ein und legt die Grundlage für den späteren Einsatz in Datenbankanwendungen.

• Einführung in Algorithmen und Python-Grundlagen
• Syntax und Semantik der Sprache Python
• Anwendung von Variablen und Zuweisungen
• Arbeiten mit Datentypen wie Ganzzahlen und Gleitkommazahlen
• Listen und ihre Methoden im praktischen Einsatz
• Kontrollstrukturen mit if, else und elif sowie Schleifen mit for und while

Das vierte Modul vertieft die Python-Kenntnisse um erweiterte Techniken, die für den Einsatz in Datenbankprojekten relevant sind.

• Definition und Aufruf eigener Funktionen
• Fehlerbehandlung mit try und except
• Import und Nutzung von Modulen
• Einführung in die objektorientierte Programmierung mit Klassen und Objekten
• Strukturierung größerer Skripte über mehrere Funktionen hinweg
• Vorbereitung eigener Python-Skripte für den Datenbankzugriff

Der praktische Anteil verbindet Datenbankentwurf, SQL-Abfragen und Python-Programmierung anhand durchgängiger Übungsprojekte.

• Entwurf eines eigenen relationalen Datenmodells für ein Beispielszenario
• Normalisierung eines gegebenen Tabellenentwurfs
• Formulierung komplexer SELECT-Abfragen mit mehreren JOINs
• Umsetzung von Datenänderungen über INSERT, UPDATE und DELETE
• Anlegen und Testen von Indizes auf einer Beispieltabelle
• Schreiben einfacher Python-Skripte mit Kontrollstrukturen und Schleifen
• Implementierung eigener Funktionen zur Datenverarbeitung
• Einsatz von try und except zur Absicherung von Skripten
• Aufbau einer einfachen Klasse zur Kapselung von Datenbankzugriffen
• Verbindung eines Python-Skripts mit einer relationalen Datenbank
• Automatisierung wiederkehrender Datenbankabfragen über Python
• Export von Abfrageergebnissen in strukturierte Dateiformate über ein Python-Skript
• Fehlersuche und Debugging in einem kombinierten SQL-Python-Projekt

Die Weiterbildung ist so aufgebaut, dass die Python-Zusatzqualifikation nicht isoliert neben der Datenbankmodellierung steht, sondern gezielt darauf aufbaut: Wer die relationale Struktur einer Datenbank verstanden hat, kann anschließend nachvollziehen, wie ein Python-Skript diese Struktur ansteuert und automatisiert nutzt. Diese Verbindung zeigt sich auch darin, dass Normalisierungsentscheidungen aus dem ersten Modul unmittelbar beeinflussen, wie aufwendig ein späteres Python-Skript auf die Datenbank zugreifen muss. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende eine relationale Datenbank selbst entwerfen, mit SQL gezielt abfragen und über eigene Python-Skripte automatisiert ansteuern.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Datenbankadministration, Datenanalyse oder Softwareentwicklung anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich erweitern möchten.

• Personen mit Interesse an Datenbankentwicklung und praktischer Programmierung
• Quereinsteigende, die sich in Richtung Softwareentwicklung orientieren möchten
• Fachkräfte, die SQL-Kenntnisse um eine Programmiersprache ergänzen wollen
• Mitarbeitende in IT-Abteilungen mit Bezug zu Datenbanken und Datenverarbeitung
• Personen, die Datenbankabfragen künftig selbst automatisieren möchten

Die Weiterbildung baut die beiden Themenblöcke konsequent aufeinander auf: Zunächst wird das relationale Datenmodell samt Normalisierung erarbeitet, danach folgen SQL-Abfragen auf realen Tabellenstrukturen, bevor die Python-Zusatzqualifikation den Zugriff auf diese Strukturen über eigenen Code ergänzt. Praktische Übungen an durchgängigen Beispielprojekten sorgen dafür, dass Modellierung, Abfrage und Automatisierung nicht getrennt, sondern im Zusammenhang erlernt werden.

Die Weiterbildung deckt Datenbankmodellierung, SQL-Abfragen sowie die Python-Zusatzqualifikation in einem zusammenhängenden Curriculum ab. Der zeitliche Rahmen ist so bemessen, dass sowohl für die theoretischen Grundlagen der relationalen Modellierung als auch für die praktische Einübung von SQL und Python ausreichend Raum bleibt.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer Teilnahmebescheinigung zu Datenbanksystemen mit SQL und der Zusatzqualifikation Python ab. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der Kursteilnahme, nicht um eine externe Herstellerzertifizierung.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verfügt über eine Kombination aus Datenbankwissen und Programmierkenntnissen, die in der Praxis häufig getrennt vermittelt wird. Statt SQL isoliert zu lernen, verstehen Teilnehmende, wie sich Datenbankzugriffe über Python automatisieren lassen - eine Fähigkeit, die in vielen Softwareprojekten den Unterschied zwischen manueller und automatisierter Datenverarbeitung ausmacht. Besonders wertvoll ist der konsequente Aufbau vom Datenmodell über die Abfragesprache bis zur Automatisierung: Wer versteht, warum eine Datenbank normalisiert wird, kann auch nachvollziehen, warum ein Python-Skript bestimmte Abfragen in einer bestimmten Reihenfolge ausführt. Dieses Verständnis fehlt oft, wenn SQL und Programmierung isoliert voneinander gelernt werden. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Kombination Perspektiven als Datenbankentwickler/in, in der Datenanalyse mit Automatisierungsbedarf oder als Einstieg in die Softwareentwicklung mit Datenbankschwerpunkt - Bereiche, in denen die Fähigkeit, Datenmodellierung und Programmierung zu verbinden, zunehmend gefragt ist. Gerade in kleineren IT-Teams, in denen Datenbankadministration und Anwendungsentwicklung nicht strikt getrennt sind, zahlt sich diese Doppelkompetenz unmittelbar aus, weil Abfragen, Wartungsskripte und kleinere Auswertungen selbstständig umgesetzt werden können, ohne auf separate Fachabteilungen angewiesen zu sein.