Grundlagen SQL, Power BI und ML lernen – Kurs

Dieser Kurs richtet sich an alle, die ohne formale Vorkenntnisse einen strukturierten Einstieg in den Umgang mit Daten suchen. Von der Datenmodellierung über SQL-Abfragen bis zur Visualisierung in Power BI und einer ersten Einführung in maschinelles Lernen vermittelt der Kurs, wie Daten effizient strukturiert, gespeichert, ausgewertet und verständlich dargestellt werden.

Modul Datenmodellierung und SQL-Grundlagen Der Kurs beginnt mit der Frage, wie Daten überhaupt sinnvoll strukturiert werden, bevor sie ausgewertet werden können.

• Entwicklung relationaler Datenmodelle für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Gestaltung von Beziehungen zwischen Tabellen zur Vermeidung redundanter Daten
• Formulierung grundlegender SQL-Abfragen zur Datenspeicherung und -abfrage
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Anwendung von Indexierungen zur Beschleunigung von Abfragen
• Bewertung der Skalierbarkeit einfacher Datenbankstrukturen

Modul Datenvisualisierung mit Power BI Aufbauend auf den strukturierten Daten zeigt dieser Block, wie sich Analyseergebnisse verständlich und wirkungsvoll darstellen lassen.

• Einbindung von SQL-Abfragen in interaktive Power-BI-Dashboards
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Datenarten
• Gestaltung übersichtlicher Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Dashboards
• Interaktive Filter- und Drilldown-Funktionen zur vertiefenden Analyse
• Aufbereitung von Kennzahlen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen

Modul Einführung in Maschinelles Lernen Der dritte Block erweitert die klassische SQL- und Dashboard-Arbeit um eine erste Einführung in automatisierte Analyseverfahren.

• Grundunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen
• Typische Einsatzfelder automatisierter Mustererkennung im betrieblichen Kontext
• Grundidee von Prognosemodellen zur Vorhersage künftiger Entwicklungen
• Einordnung, wann klassische SQL-Analysen ausreichen und wann maschinelles Lernen sinnvoll ergänzt
• Einfache Beispiele zur Klassifikation und Gruppierung von Daten
• Grenzen und Voraussetzungen automatisierter Analyseverfahren realistisch einschätzen

Modul Digitale Arbeitsweisen im beruflichen Kontext Der letzte inhaltliche Block bettet die technischen Fertigkeiten in den größeren Zusammenhang digitaler und datenorientierter Arbeitsweisen ein.

• Einordnung digitaler Arbeitsprozesse in unterschiedlichen beruflichen Kontexten
• Zusammenspiel von Datenmodellierung, Analyse und Visualisierung im Arbeitsalltag
• Kommunikation von Analyseergebnissen an Kolleg:innen ohne technischen Hintergrund
• Aufbau eines eigenen kleinen Datenprojekts von der Idee bis zur Darstellung
• Rückschau, welche der erlernten Werkzeuge für den eigenen beruflichen Kontext am relevantesten sind

Der praktische Teil führt Datenmodellierung, SQL, Power BI und maschinelles Lernen in einem eigenen Projekt zusammen.

• Aufbau eines relationalen Datenmodells für ein Beispielszenario aus dem Berufsalltag
• Formulierung eigener SQL-Abfragen mit Joins zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Einrichtung von Indizes und Vergleich der Abfragegeschwindigkeit vorher und nachher
• Erstellung eines interaktiven Power-BI-Dashboards auf Basis der eigenen Datenbasis
• Gestaltung unterschiedlicher Diagrammtypen für dieselben Analyseergebnisse
• Einbau von Filter- und Drilldown-Funktionen in das eigene Dashboard
• Durchführung einer einfachen Klassifikationsaufgabe als Beispiel für überwachtes Lernen
• Gruppierung von Beispieldaten als Einstieg in unüberwachtes Lernen
• Vergleich der Ergebnisse aus klassischer SQL-Analyse und automatisierter Mustererkennung
• Aufbau eines eigenen kleinen Datenprojekts über mehrere Kurstage hinweg
• Präsentation des eigenen Dashboards und der gewonnenen Erkenntnisse
• Feedbackrunde zu Verständlichkeit und Aussagekraft der eigenen Visualisierung

Der Kurs versteht die vier Themenfelder Datenmodellierung, SQL, Power BI und maschinelles Lernen nicht als getrennte Bausteine, sondern als aufeinander aufbauende Kette: Ein sauberes Datenmodell ist Voraussetzung für aussagekräftige SQL-Abfragen, diese wiederum bilden die Grundlage für verständliche Dashboards, und erst auf dieser Basis lässt sich sinnvoll einschätzen, wo automatisierte Analyseverfahren einen echten Mehrwert bieten. Der durchgängige rote Faden vom eigenen Datenmodell bis zum fertigen Dashboard sorgt dafür, dass Teilnehmende am Ende nicht nur einzelne Werkzeuge kennen, sondern nachvollziehen können, wie diese im echten Arbeitsalltag ineinandergreifen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die ihre Kompetenzen in digitalen, analytischen oder organisatorischen Aufgabenbereichen ausbauen möchten und dabei keinen formalen Bildungsabschluss mitbringen müssen.

• Berufstätige, die datenorientierte Aufgaben in ihrem aktuellen Arbeitsumfeld übernehmen möchten
• Quereinsteiger:innen ohne bisherige Berührung mit Datenbanken oder Datenanalyse
• Personen, die digitale Arbeitsweisen im beruflichen Kontext besser verstehen wollen
• Interessierte an einem ersten, praxisnahen Einstieg in maschinelles Lernen

Der Kurs baut die vier Themenblöcke bewusst aufeinander auf: Erst entsteht ein eigenes Datenmodell, darauf folgen SQL-Abfragen, anschließend deren Visualisierung in Power BI und schließlich eine erste Berührung mit maschinellem Lernen. Jeder neue Baustein wird direkt an der zuvor selbst aufgebauten Datenbasis geübt, sodass am Ende ein durchgängiges eigenes Projekt entsteht.

Die Weiterbildung ist so angelegt, dass Einsteiger:innen ohne Vorkenntnisse ausreichend Zeit erhalten, sich in Datenmodellierung, SQL und Power BI einzuarbeiten, bevor im letzten Block eine erste Einführung in maschinelles Lernen ergänzt wird.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu den Grundlagen für grundlegende Anwendungen ab, das nach einer Abschlussprüfung ausgestellt wird. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifikation ohne staatliche oder herstellerseitige Anerkennung.

Wer ohne Vorkenntnisse in die Arbeit mit Daten einsteigt, steht oft vor der Frage, wo überhaupt anzufangen ist: bei der Datenbank, beim Dashboard oder gleich bei künstlicher Intelligenz. Dieser Kurs beantwortet diese Frage, indem er die vier Bausteine in einer sinnvollen Reihenfolge aufeinander aufbaut, statt sie isoliert nebeneinanderzustellen. Für den Berufsalltag bedeutet das, dass Absolvent:innen nicht nur einzelne Tools bedienen können, sondern nachvollziehen, warum ein sauberes Datenmodell die Grundlage für jede spätere Auswertung bildet und wie Power BI und maschinelles Lernen darauf aufsetzen. Langfristig erleichtert dieses Grundlagenwissen den weiteren Einstieg in spezialisiertere Bereiche wie Datenanalyse, Business Intelligence oder Data Science, da die im Kurs vermittelten Prinzipien zur Datenstrukturierung und -auswertung branchenübergreifend gebraucht werden.