KI-Architekt SQL Basics 2.0

Wer KI-Systeme entwirft oder in bestehende IT-Landschaften integriert, braucht ein verlässliches Verständnis davon, wo Daten herkommen, wie sie strukturiert sind und wie sie effizient abgefragt werden können. Ohne dieses Fundament bleiben selbst ausgereifte KI-Modelle auf sandigem Boden. Die Weiterbildung „KI-Architekt SQL Basics 2.0" schließt genau diese Lücke: Sie kombiniert drei aufeinander abgestimmte Lernbereiche – Azure Data Fundamentals (DP-900), Azure Database Administrator Associate (DP-300) und Python for Data Science – und stellt dabei die Verbindung zur praktischen KI-Arbeit immer wieder in den Vordergrund. Der Kurs richtet sich an Personen, die bisher wenig SQL-Erfahrung haben, aber verstehen wollen, wie Datenbankinfrastruktur und KI-Entwicklung zusammenhängen. Er ist keine reine Datenbankschulung und auch kein KI-Kurs im engeren Sinne, sondern die Brücke zwischen diesen beiden Welten.

Modul 1 – Microsoft DP-900: Azure Data Fundamentals Dieser Block bildet die konzeptuelle Basis für alle weiteren Inhalte. Teilnehmende lernen die Grundprinzipien moderner Datenspeicher kennen – sowohl klassische relationale Datenbanken als auch die verschiedenen Spielarten nicht-relationaler Datenhaltung. Das Praxisprojekt zeigt an einem IoT-Beispiel, wie Sensordaten sinnvoll in Azure gespeichert und für eine nachgelagerte Analyse aufbereitet werden.

• Relationale Datenbanken: Normalisierung, Schlüssel, SQL-Grundabfragen
• Nicht-relationale Datenspeicher: Dokumentenbanken, Tabellenspeicher, Graphdatenbanken
• Azure-Dienste im Überblick: Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Synapse, Azure Blob Storage
• Datenmodellierung für unterschiedliche Anwendungsfälle in der Cloud
• Speicherung und erste Analyse von IoT-Sensordaten in Azure SQL als Praxisprojekt
• Einordnung, welche Datenbank für welche KI-Anwendung geeignet ist

Modul 2 – Microsoft DP-300: Azure Database Administrator Associate Dieses Modul vertieft das operative Wissen über relationale Datenbanken in der Cloud und deckt Themen ab, die in der Praxis des Datenbankbetriebs entscheidend sind. Neben Konfiguration und Monitoring geht es vor allem um die Fähigkeit, Datenbanken zuverlässig und sicher zu betreiben – eine Kernanforderung in Unternehmen, die KI-Systeme produktiv einsetzen.

• Bereitstellung und Konfiguration von Azure SQL Managed Instance und Azure SQL Database
• Authentifizierung, Autorisierung und rollenbasierte Zugriffssteuerung
• Leistungsüberwachung und Abfrageoptimierung mit Azure Query Performance Insight
• Hochverfügbarkeit: Always On Availability Groups, Geo-Replikation, automatische Failover
• Backup-Strategien, Point-in-Time-Restore und Disaster Recovery in Azure
• Automatisierung von Routineaufgaben mit Azure Automation und SQL Agent

Modul 3 – Python for Data Science Datenbanken liefern die Rohstoffe, Python macht sie nutzbar. In diesem Abschnitt lernen Teilnehmende, wie sie mit Python und gängigen Bibliotheken auf Datenbankdaten zugreifen, diese bereinigen und für analytische oder KI-gestützte Verarbeitung vorbereiten. Das Praxisbeispiel verbindet eine SQL-Datenbankabfrage direkt mit einer Python-Analyse.

• Datenbankanbindung aus Python: pyodbc, SQLAlchemy, Azure SDK
• Daten einlesen, transformieren und validieren mit Pandas
• Feature Engineering: Datumsvariablen, Kategorisierung, Normalisierung
• Grundlegende statistische Analysen und Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn
• Integration einer SQL-Abfrage in eine Python-Pipeline als Grundlage für ein KI-Modell
• Dokumentation und Reproduzierbarkeit von Analyse-Workflows im Jupyter-Notebook

Praxisprojekte und Fallbeispiele In allen drei Modulen werden die Konzepte konsequent an realistischen Szenarien erprobt, die der beruflichen Praxis von Data Analysts und KI-Fachkräften nahekommen.

• Aufbau und Abfrage einer IoT-Datenbankstruktur in Azure SQL für ein fiktives Produktionsumfeld
• Konfiguration von Backup-Routinen und Monitoring-Dashboards für einen Azure-SQL-Server
• Verknüpfung einer SQL-Abfrage mit einem Python-Skript, das Daten für ein Klassifikationsmodell aufbereitet
• Dokumentation einer Datenbankarchitektur, die sowohl relationale als auch nicht-relationale Komponenten enthält
• Präsentation einer Datenpipeline vom Rohdaten-Eingang bis zur modellfertigen Tabelle

Die Aufgaben zeigen konsequent, wie Datenbankentscheidungen die Qualität nachgelagerter KI-Prozesse beeinflussen – und warum saubere Datenhaltung keine administrative Pflichtübung ist, sondern eine Designentscheidung mit Auswirkung auf Modellqualität und Betriebssicherheit.

Diese Weiterbildung spricht angehende Datenbankadministratoren, IT-Fachkräfte mit Interesse an Datenarchitektur sowie Entwickler oder Analysten an, die verstehen wollen, wie Datenbankinfrastruktur und KI-Entwicklung zusammenarbeiten.

• IT-Fachkräfte mit Grundkenntnissen in Programmierung oder Systemadministration
• Personen, die SQL bisher kaum genutzt haben, aber datengetriebene Projekte planen oder unterstützen sollen
• Angehende KI-Architektinnen und KI-Architekten, die die Datenschicht ihrer Systemdesigns besser verstehen wollen
• Entwickler, die von der Anwendungsschicht in Richtung Dateninfrastruktur wechseln möchten
• Data Analysts, die ihre Cloud-Datenbankkompetenzen systematisch aufbauen wollen

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Modus: Live-Einheiten für Konzeptvermittlung und Aufgabenbesprechung wechseln sich mit selbstgesteuerten Praxisphasen ab, in denen Teilnehmende in cloudbasierten Laborumgebungen eigenständig arbeiten. Die Labor-Übungen können ohne lokale Datenbankinstallation durchgeführt werden – alle Umgebungen stehen online bereit. Der Kurs wird in Voll- und Teilzeit angeboten; die Online-Teilnahme ist deutschlandweit möglich.

Je nach gewähltem Durchführungsformat variiert die Gesamtdauer. In Vollzeit können die drei Modulblöcke konzentriert bearbeitet werden; die Teilzeit-Option verteilt die Inhalte auf einen längeren Zeitraum und erlaubt eine Verbindung mit bestehenden Arbeits- oder Ausbildungsverpflichtungen.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss ein trägerinternes Lehrgangs-Zertifikat. Für die Prüfungsbestandteile DP-900 und DP-300 kann die externe Prüfung bei einem Microsoft-akkreditierten Testcenter abgelegt werden. Bei Bestehen erwerben Teilnehmende damit internationale Microsoft-Zertifikate: Azure Data Fundamentals (DP-900) und Azure Database Administrator Associate (DP-300).

Datenbankkenntnisse sind in der KI-Welt kein Spezialistenwissen mehr – sie sind Grundvoraussetzung. Modelle lernen aus Daten, und wie diese Daten gespeichert, abgerufen und aufbereitet sind, hat direkte Auswirkungen auf Qualität und Geschwindigkeit des gesamten KI-Projekts. Wer in diesem Kurs SQL-Kompetenz und Azure-Datenbankwissen aufbaut, kann in KI-Projekten mehr beitragen als die meisten anderen Beteiligten: Er oder sie versteht die Datenschicht und kann als Brücke zwischen Dateninfrastruktur und Modellentwicklung agieren. Für den beruflichen Wiedereinstieg oder die Neupositionierung am Arbeitsmarkt ist dieses Kompetenzprofil besonders attraktiv. Unternehmen, die datengetriebene Systeme aufbauen, suchen Fachkräfte, die sowohl SQL-Grundlagen als auch Python-Kenntnisse mitbringen – und genau diese Kombination vermittelt das Programm. Die enthaltenen Microsoft-Zertifizierungspfade (DP-900, DP-300) sind dabei nicht nur Leistungsnachweise, sondern international anerkannte Qualifikationssignale. Der Kurs ist der Einstiegspunkt in eine Lernreise, die mit weiterführenden Kursen zu Azure Machine Learning, Data Engineering oder KI-Architektur fortgesetzt werden kann. Wer hier ansetzt, legt das technische Fundament, das für alle weiteren Spezialisierungen trägt.