SQL & Data Analytics: Datenmanagement lernen – Kurs

Daten liegen in den meisten Unternehmen zunächst in relationalen Datenbanken - und wer sie auswerten will, muss sie zuerst zuverlässig abfragen, verknüpfen und für die Analyse aufbereiten können. Diese Weiterbildung vermittelt die Grundlagen und Techniken des Datenmanagements mit SQL und führt anschließend in die Verbindung von SQL mit Data-Analytics-Werkzeugen aus dem Python-Umfeld ein. Im Mittelpunkt stehen der Aufbau und die Abfrage relationaler Datenbanken, fortgeschrittene Abfragetechniken wie Joins und Subqueries, die Weiterverarbeitung von SQL-Ergebnissen mit Python und pandas sowie grundlegende Best Practices für Datenintegrität und Datensicherheit.

Das erste Modul legt die Grundlagen für den Aufbau und die Verwaltung relationaler Datenbanken und macht die Teilnehmenden mit der SQL-Syntax vertraut.

• Aufbau relationaler Datenbanken aus Tabellen, Spalten und Schlüsseln
• Erstellung und Änderung von Tabellenstrukturen mit SQL
• Formulierung einfacher SELECT-Abfragen zur Datenauswahl
• Einsatz von WHERE-, ORDER-BY- und GROUP-BY-Klauseln
• Nutzung von Aggregatfunktionen zur Datenauswertung
• Organisation und Steuerung umfangreicher Datensätze über SQL

Im zweiten Modul stehen Techniken der Datenextraktion und -verarbeitung im Vordergrund, mit denen sich auch komplexere Datenstrukturen erschließen lassen.

• Durchführung komplexer Joins über mehrere Tabellen hinweg
• Einsatz von Subqueries zur Interpretation vernetzter Datensätze
• Verschachtelung von Abfragen für mehrstufige Auswertungen
• Optimierung von Abfragegeschwindigkeiten durch gezielte Indizierung
• Reduzierung der Speichernutzung bei umfangreichen Abfragen
• Analyse von Ausführungsplänen zur Identifikation von Engpässen

Das dritte Modul verbindet SQL mit Data Analytics und zeigt, wie sich Datenbankergebnisse für die weiterführende Auswertung nutzen lassen.

• Anbindung von SQL-Datenbanken an Python-Umgebungen
• Übernahme von SQL-Abfrageergebnissen in pandas-DataFrames
• Vorverarbeitung und Bereinigung SQL-abgeleiteter Daten mit pandas
• Kombination mehrerer Datenquellen für die Analyse
• Erste explorative Auswertungen auf Basis von SQL-Exporten
• Einordnung, wann eine Auswertung in SQL und wann in Python sinnvoll ist

Das vierte Modul widmet sich Best Practices im Datenmanagement und damit den Rahmenbedingungen für einen verlässlichen Datenbankbetrieb.

• Implementierung von Datenintegritätsregeln wie Primär- und Fremdschlüsseln
• Umsetzung von Sicherheitsvorkehrungen für Datenbankzugriffe
• Vergabe abgestufter Zugriffsrechte auf Tabellen und Spalten
• Vermeidung redundanter und inkonsistenter Datenbestände
• Einordnung aktueller Technologien und Methoden im Datenmanagement
• Aufbau einer Routine zur kontinuierlichen Verbesserung der eigenen Analytics-Kompetenz

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden in einem umfangreichen Praxisteil an durchgängigen Beispielen, die SQL und Python-Analytics miteinander verbinden.

• Aufbau einer relationalen Beispieldatenbank aus mehreren verknüpften Tabellen
• Formulierung von Abfragen zur Beantwortung konkreter Fragestellungen
• Durchführung mehrstufiger Joins über drei oder mehr Tabellen
• Einsatz von Subqueries zur Lösung verschachtelter Fragestellungen
• Einrichtung von Indizes und Messung der Performance-Verbesserung
• Export von SQL-Abfrageergebnissen in eine Python-Umgebung
• Bereinigung und Transformation der Daten mit pandas
• Berechnung einfacher Kennzahlen auf Basis der aufbereiteten Daten
• Visualisierung erster Auswertungsergebnisse
• Umsetzung von Datenintegritätsregeln in einer Beispieldatenbank
• Vergabe und Test abgestufter Zugriffsrechte
• Dokumentation des gesamten Workflows von der Abfrage bis zur Auswertung

Die vier Module sind so aufgebaut, dass die Teilnehmenden zunächst SQL als eigenständiges Werkzeug beherrschen lernen, bevor die Verbindung zu Python und pandas hergestellt wird. Dadurch entsteht ein Verständnis dafür, an welcher Stelle im Datenmanagement welches Werkzeug seine Stärken ausspielt. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden eigenständig relationale Datenbanken abfragen, die Ergebnisse für die weiterführende Analyse aufbereiten und dabei grundlegende Regeln der Datenintegrität und -sicherheit einhalten - eine Kombination, die im Berufsalltag von Data Analysts und Datenbankspezialisten regelmäßig gefordert wird.

Die Weiterbildung richtet sich an Berufstätige aus unterschiedlichen fachlichen Hintergründen, die sich künftig mit der Analyse und Interpretation von Daten beschäftigen möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Mitarbeitende, die perspektivisch in der Datenanalyse tätig werden möchten
• Personen mit Interesse an IT und Programmierung ohne einschlägige Vorerfahrung
• Fachkräfte, die Datenbankwissen für ihren bisherigen Aufgabenbereich vertiefen wollen
• Quereinsteigende, die sich in Richtung Data Analytics oder Datenbankentwicklung orientieren
• Personen, die SQL als Grundlage für den Einstieg in Python-basierte Datenanalyse nutzen möchten

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Learning-Format statt, überwiegend in Vollzeit mit einzelnen Teilzeitphasen, und verbindet angeleitete Präsenz- beziehungsweise Online-Einheiten mit eigenständigen Übungsphasen an echten Datenbankbeispielen. SQL-Abfragen und Python-Auswertungen werden direkt am Rechner erprobt, sodass theoretische Konzepte wie Joins, Indizierung oder Datenintegrität unmittelbar in lauffähigen Beispielen nachvollzogen werden können. Die Kombination aus Präsenz- und eigenständigen Lernanteilen ermöglicht es, Abfragetechniken im eigenen Tempo zu vertiefen.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt, mit einzelnen Abschnitten, die auch in Teilzeit absolviert werden können. Der Umfang deckt die vier Themenfelder Datenbankgrundlagen, Abfragetechniken, Python-Integration und Best Practices in aufeinander aufbauender Reihenfolge ab, sodass am Ende ein vollständiger Workflow von der Datenbankabfrage bis zur Auswertung steht.

Die Weiterbildung schließt mit einer internen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in SQL, Datenextraktion und der Verbindung mit Data-Analytics-Werkzeugen dokumentiert. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung, nicht um eine extern abgenommene Zertifizierungsprüfung eines Herstellers oder einer Kammer.

SQL gehört zu den am häufigsten verlangten Grundfertigkeiten in datennahen Berufen, weil relationale Datenbanken in den meisten Unternehmen die zentrale Ablage für Geschäftsdaten bilden. Wer SQL-Abfragen sicher beherrscht, kann Datenbestände nicht nur lesen, sondern gezielt für eigene Fragestellungen aufbereiten - eine Fähigkeit, die in nahezu jeder datengetriebenen Position gebraucht wird. Der besondere Mehrwert dieser Weiterbildung liegt in der Verbindung von SQL mit Python und pandas: Statt SQL isoliert zu behandeln, lernen die Teilnehmenden, wie Datenbankergebnisse nahtlos in eine Analyseumgebung überführt und dort weiterverarbeitet werden. Dieser Übergang von der Datenbank zur Analyse ist in der Praxis oft die eigentliche Hürde und wird hier gezielt eingeübt. Mit diesem Fundament eröffnen sich Perspektiven in Richtung Datenanalyse, Datenbankentwicklung oder Data Engineering. Die erworbenen Kenntnisse in Datenintegrität und Datensicherheit sind zudem branchenübergreifend gefragt, da nahezu jedes Unternehmen mit strukturierten Daten arbeitet und Fachkräfte benötigt, die diese zuverlässig verwalten und auswerten können.