KI-Architekt SQL Basics

Dieser Kurs legt das Datenfundament, ohne das KI-Projekte nicht funktionieren: relationale und nicht-relationale Datenbanken verstehen, Azure-Datenbanken professionell verwalten und SQL-Daten mit Python analysieren. Das Programm kombiniert drei aufeinander aufbauende Module — Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), DP-300 (Administering Relational Databases on Microsoft Azure) und Python for Data Science — zu einem praxisorientierten Einstieg in datengetriebene Architektur. Der Kurs richtet sich an Personen, die noch wenig SQL-Erfahrung haben und sich eine belastbare Grundlage erarbeiten wollen, um in KI-Projekten eigenständig mit Daten arbeiten zu können. Die Verbindung zwischen klassischer Datenbankadministration und modernen KI-Workloads ist das Leitmotiv des gesamten Programms.

Microsoft DP-900 — Azure Data Fundamentals Der Einstiegsbaustein vermittelt ein solides Verständnis für Daten in der Cloud. Teilnehmende lernen, wie Daten modelliert, gespeichert und mit Azure-Diensten verwaltet werden — sowohl im relationalen als auch im nicht-relationalen Bereich. Ein Praxisbeispiel zur Speicherung und Verarbeitung von IoT-Daten für ein KI-System zeigt, wie Cloud-Datenbanken in realen Projektszenarien eingesetzt werden.

• Relationale und nicht-relationale Datenbankkonzepte im Überblick
• Azure Data Services: SQL Database, Cosmos DB, Blob Storage, Synapse Analytics
• Datenmodellierung und grundlegende Datenbankarchitekturen in der Cloud
• Transaktionale und analytische Verarbeitungsmodelle (OLTP vs. OLAP)
• Praxisbeispiel: IoT-Datenbankstruktur für eine KI-gestützte Produktionsanwendung

Microsoft DP-300 — Administering Relational Databases on Microsoft Azure Aufbauend auf den DP-900-Grundlagen vertieft dieses Modul die Administration und Optimierung von SQL-Datenbanken in Azure. Teilnehmende lernen, Datenbanken sicher zu betreiben, Performance-Probleme zu analysieren und für hohe Verfügbarkeit zu konfigurieren. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie sensible Daten in einer Azure-SQL-Datenbank für KI-Analysen geschützt und aufbereitet werden.

• Verwaltung und Konfiguration relationaler Azure-SQL-Datenbanken
• Sicherheitsarchitektur: Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Auditing
• Performance-Monitoring: Abfrageoptimierung, Indexstrategien, Ressourcenverwaltung
• Hochverfügbarkeit und Business Continuity in Azure SQL
• Praxisbeispiel: Sichere SQL-Datenbank für sensible KI-Trainingsdaten

Python for Data Science Das dritte Modul führt in Python ein — nicht als allgemeine Programmiersprache, sondern mit klarem Fokus auf Datenverarbeitung und Analyse. Teilnehmende lernen, SQL-Daten in Python zu laden, mit Pandas zu transformieren und die Ergebnisse zu visualisieren. Das verbindet die Datenbankkompetenzen aus den ersten beiden Modulen mit dem Analysewerkzeug, das in KI-Projekten am häufigsten eingesetzt wird.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen
• Pandas für Datenmanipulation: DataFrames, Aggregationen, Joins
• Datenbankzugriff aus Python: SQLAlchemy, pyodbc, Azure SDK
• Datenbereinigung und Feature Engineering als Vorbereitung für ML-Modelle
• Praxisbeispiel: Analyse und Visualisierung von Datenbankdaten für ein KI-Dashboard

Praxisblock — Daten end-to-end für KI-Workloads aufbereiten In den begleitenden Praxiseinheiten werden alle drei Module zu einem durchgängigen Datenprojekt verbunden.

• Aufbau einer Azure-SQL-Datenbank für Trainingsdaten eines KI-Modells
• Konfiguration von Sicherheitsrichtlinien und Zugriffsrollen in Azure SQL
• Performance-Analyse einer SQL-Datenbank mit hohem Abfragevolumen
• Import und Transformation von Azure-SQL-Daten in einem Python-Skript
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit Matplotlib und Seaborn
• Aufbau einer einfachen Datenpipeline von SQL bis zur Python-Analyse
• Bereinigung und Aggregation von unstrukturierten IoT-Datensätzen
• Entwicklung eines Feature-Engineeringsansatzes für ein Klassifikationsproblem
• Dokumentation einer End-to-End-Datenstrategie für ein fiktives KI-Projekt
• Fehleranalyse und Debugging in Python-SQL-Integrationsszenarien
• Übung zur Index-Optimierung für eine Abfrage auf großen Datenmengen
• Abschlusspräsentation: Entwurf einer Datenbankarchitektur für ein KI-Projekt

Die Praxiseinheiten bauen kumulativ aufeinander auf: Das in DP-900 erstellte Datenbankschema wird in DP-300 administriert und abgesichert, um dann in Python ausgelesen und analysiert zu werden. So entsteht ein nachvollziehbarer Lernbogen statt isolierter Übungsaufgaben. Abschließend wird der Lernbogen auf typische reale Projektkonstellationen übertragen — etwa Data-Engineering-Aufgaben in kleinen KI-Teams, bei denen dieselbe Person Datenbankdesign, Administration und explorative Analyse verantwortet.

Das Programm richtet sich an Berufseinsteiger:innen und Fachkräfte mit IT-Grundkenntnissen, die systematisch in das Thema Datenbankarbeit für KI einsteigen wollen. Keine SQL-Vorkenntnisse erforderlich.

• Angehende Data Analysts ohne oder mit geringer SQL-Erfahrung
• IT-Fachkräfte, die in KI-Projekten die Datenbankrolle übernehmen sollen
• KI-Architekt:innen, die ihre Kenntnisse im Datenbankbereich fundieren möchten
• Entwickler:innen, die bisher hauptsächlich mit Anwendungslogik gearbeitet haben
• Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen (z. B. Controlling, Logistik), die datengetrieben arbeiten wollen

Das Programm wird im Combined-Learning-Format durchgeführt: Online-Lernphasen wechseln sich mit betreuten Live-Sessions ab, in denen Übungsaufgaben und Fragen besprochen werden. Besonders das Python-Modul setzt auf iteratives Üben anhand echter Datensätze. Die meisten Durchführungen erfolgen in Vollzeit; Teilzeitvarianten sind verfügbar. Der Kurs ist bundesweit online zugänglich.

Das Programm umfasst drei Zertifizierungsmodule und ist auf einen mehrwöchigen Lernaufwand ausgelegt. Die Eigenarbeitszeit für Python-Übungen und Praxisprojekte ist eingeplant. Genaue Kursdaten und Uhrzeiten werden bei der Anmeldung kommuniziert.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Bildungsanbieters. Darüber hinaus bereitet das Programm auf zwei Microsoft-Prüfungen vor: DP-900 (Azure Data Fundamentals) und DP-300 (Administering Relational Databases on Microsoft Azure). Die Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern abgelegt; Microsoft vergibt die Zertifikate.

In vielen KI-Projekten scheitert die Umsetzung nicht an fehlendem Algorithmus-Know-how, sondern an einem schlecht vorbereiteten Datenfundament: unstrukturierte Rohdaten, keine klare Datenbankarchitektur, fehlendes Wissen über Performance und Sicherheit. Dieser Kurs setzt genau dort an und vermittelt das handwerkliche Rüstzeug, das für den Bau zuverlässiger KI-Datenpipelines notwendig ist. Die Kombination aus DP-900, DP-300 und Python erzeugt ein Kompetenzprofil, das in datengetriebenen Teams sofort einsetzbar ist: Teilnehmende können Datenbankstrukturen entwerfen, ihre Betriebssicherheit gewährleisten und die Daten direkt in Python-Analysen weiterverarbeiten — ohne auf spezialisierte Teamkolleg:innen angewiesen zu sein. Wer nach diesem Kurs in KI-Projekte einsteigt, bringt ein Verständnis mit, das über reines Abfrageschreiben hinausgeht: Sie kennen die Architekturentscheidungen hinter einer Datenbank, wissen, warum bestimmte Abfragen langsam sind, und können Daten so aufbereiten, dass sie als Eingabe für maschinelle Lernverfahren taugen.