Fortgeschrittene SQL-Datenanalyse: CTEs, Joins, BI – Kurs

Wer Daten wirklich analysieren will, kommt an fortgeschrittenem SQL nicht vorbei. Dieser Kurs baut auf grundlegenden Abfragekenntnissen auf und führt zu Window-Funktionen, CTEs, komplexen Joins und Subqueries — den Werkzeugen, mit denen sich tiefgehende Einblicke aus relationalen Datenbanken gewinnen lassen. Gleichzeitig steht die Datenaufbereitung im Fokus: Ausreißer erkennen, fehlende Werte behandeln und Datensätze so strukturieren, dass sie direkt in Power BI oder Tableau weiterverarbeitet werden können. Am Ende steht die Fähigkeit, aus verstreuten Rohdaten belastbare, visualisierbare Analysegrundlagen zu bauen.

Modul 1 — Fortgeschrittene Datenanalyse mit SQL Der erste Block führt über einfache SELECT-Abfragen hinaus zu den Techniken, die tiefgehende Dateneinblicke erst ermöglichen. Im Zentrum stehen Verfahren, mit denen sich Muster über Zeilen und Gruppen hinweg berechnen und komplexe fachliche Fragestellungen in eine einzige, nachvollziehbare Abfrage übersetzen lassen.

• Erweiterte SQL-Techniken für detaillierte Abfragen und tiefgehende Dateneinblicke
• Window-Funktionen für laufende Summen, Ranglisten und gleitende Durchschnitte
• Common Table Expressions (CTEs) zur Vereinfachung mehrstufiger Analysen
• Verschachtelung von CTEs zur Abbildung komplexer, mehrstufiger Fragestellungen
• Lesbarkeit und Wartbarkeit komplexer Abfragen durch klare Strukturierung sicherstellen

Modul 2 — Datenaufbereitung mit SQL Analysefähige Daten entstehen selten fertig aufbereitet in der Datenbank. Dieser Block behandelt, wie sich Daten aus mehreren Tabellen oder Quellen konsolidieren, bereinigen und für die Weiterverarbeitung vorbereiten lassen — inklusive der Frage, wie Abfragen dabei performant bleiben.

• Einsatz von Joins und Subqueries zur Konsolidierung und Bereinigung von Datensätzen
• Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Tabellenstrukturen
• Optimierung von Abfragen durch gezielten Einsatz von Indizes
• Effiziente Datenbankschemata für verbesserte Abfrageleistung
• Abwägung zwischen Abfragekomplexität und Ausführungsgeschwindigkeit

Modul 3 — Integration in analytische Workflows Eine saubere SQL-Abfrage ist selten das Endprodukt, sondern die Grundlage für Visualisierung und Weiterverarbeitung. Dieser Block schlägt die Brücke von der Datenbank zu den Werkzeugen, mit denen Fachbereiche und Entscheidungsträger tatsächlich arbeiten.

• Verknüpfung von SQL-Ergebnissen mit BI-Tools wie Tableau oder Power BI
• Aufbau von Datenmodellen, die sich direkt für Visualisierungen eignen
• Vorbereitung bereinigter, strukturierter Daten für weitere Analysen
• Übergabe von Datensätzen an nachgelagerte Machine-Learning-Prozesse

Modul 4 — Techniken zur Datenbereinigung Fehlerhafte oder unvollständige Daten verfälschen jede nachfolgende Analyse. Dieser Block vermittelt systematische Verfahren, mit denen sich Ausreißer und Lücken direkt in SQL erkennen und behandeln lassen, statt sie erst in einem externen Tool zu bereinigen.

• Implementierung von Methoden zur Erkennung von Ausreißern in SQL
• Umgang mit fehlenden Werten: Ausschluss, Ersetzung oder Kennzeichnung
• Nutzung von SQL-Funktionen zur Transformation von Daten in analytisch wertvolle Formate
• Konsistenzprüfungen zwischen verknüpften Tabellen

Praxisblock — Von der Rohdatenbank zum Dashboard Der Praxisblock verbindet die einzelnen Techniken zu einem durchgehenden Workflow, der die Distanz zwischen roher Datenbanktabelle und fertigem Analyse-Dashboard überbrückt.

• Ausgangsdatensatz aus mehreren Tabellen mittels Joins konsolidieren
• CTE-Struktur für eine mehrstufige Kennzahlenberechnung aufbauen
• Window-Funktion zur Berechnung einer laufenden oder gleitenden Kennzahl einsetzen
• Fehlende Werte identifizieren und Behandlungsstrategie begründen
• Ausreißer mit SQL-Funktionen erkennen und markieren
• Index zur Beschleunigung einer rechenintensiven Abfrage setzen und Wirkung prüfen
• Abfrageergebnis für den Import in Power BI oder Tableau strukturieren
• Datenmodell mit Dimensions- und Faktentabellen für die Visualisierung anlegen
• Validierungsabfrage zur Prüfung der Datenintegrität nach der Aufbereitung schreiben
• Sicherheitsrelevante Spalten identifizieren und Zugriffsbeschränkung diskutieren
• Ergebnis in einem BI-Tool als Dashboard darstellen
• Dokumentation der Abfragelogik für die Übergabe an Kolleginnen und Kollegen erstellen

Der rote Faden durch alle vier Module ist die Idee, dass Datenaufbereitung und Analyse in SQL nicht getrennt, sondern ineinander verzahnt ablaufen: Wer Joins, CTEs und Window-Funktionen beherrscht, kann Bereinigung und Auswertung oft in derselben Abfrage erledigen, statt Daten mehrfach zwischen Werkzeugen hin- und herzuschieben. Besonderes Gewicht liegt darauf, dass die erzeugten Ergebnisse tatsächlich weiterverwendbar sind — sei es in einem BI-Tool, einer weiteren SQL-Abfrage oder als Eingabe für ein Machine-Learning-Modell. Diese Anschlussfähigkeit unterscheidet fortgeschrittene Datenanalyse von reiner Abfrageübung.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Fachkräfte, die von einfachen Datenbankabfragen zu komplexen Analysen übergehen wollen
• Angehende Data Analysts und BI-Entwickler:innen mit ersten SQL-Grundkenntnissen
• Mitarbeitende, die Reportings und Dashboards künftig selbst datenseitig aufbauen möchten
• Personen mit Interesse an der Schnittstelle zwischen Datenbank, Analyse und Visualisierung

Theoretische Einheiten zu Abfragetechniken wechseln sich mit praktischen Übungen an realistischen Datenbankbeispielen ab. Die Lerninhalte werden schrittweise vom einfachen Join bis zur mehrstufigen CTE-Struktur aufgebaut, sodass komplexe Abfragemuster nachvollziehbar entstehen, statt isoliert präsentiert zu werden.

Der Kurs ist modular aufgebaut und führt von grundlegenden Aufbautechniken zu komplexen, mehrstufigen Abfragen. Der genaue zeitliche Rahmen richtet sich nach dem gebuchten Kurstermin und wird beim Anbieter erfragt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Damit wird die erfolgreiche Teilnahme dokumentiert; ein staatlich anerkannter Abschluss ist mit diesem Format nicht verbunden.

Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse zählen zu den gefragtesten Fähigkeiten im Data-Analytics-Bereich, weil nahezu jede Analyse mit einer sauberen, performanten Abfrage beginnt. Wer Window-Funktionen, CTEs und komplexe Joins beherrscht, kann Fragestellungen direkt in der Datenbank beantworten, die sonst mühsame manuelle Nacharbeit in Tabellenkalkulationen erfordern würden. Die Verbindung zu Power BI und Tableau macht das Gelernte unmittelbar praxisrelevant: Eine gut strukturierte SQL-Abfrage ist oft der entscheidende Unterschied zwischen einem trägen, fehleranfälligen Dashboard und einem, das verlässlich und performant läuft. Zudem vermittelt der Kurs ein Bewusstsein für Datenintegrität und Datenschutz, das über die reine Technik hinausgeht. Wer lernt, Validierungen und Sicherheitsstandards von Anfang an mitzudenken, liefert Analysen, denen Fachbereiche und Entscheidungsträger tatsächlich vertrauen können.