KI-Architekt SQL Basics 3.0

„KI-Architekt SQL Basics 3.0" ist ein Kursbündel, das drei aufeinander aufbauende Qualifizierungsstufen kombiniert: einen Überblick über Datenprinzipien in der Cloud (Microsoft DP-900), die operative Verwaltung relationaler Azure-Datenbanken (Microsoft DP-300) und den praktischen Datenzugriff mit Python (Python for Data Science). Die drei Module ergeben zusammen 34 Lerntage und vermitteln das Fundament, das für moderne datenbankgestützte KI-Architekturen benötigt wird: sauber modellierte, administrierte und mit Python analysierbare Daten.

Modul 1: Microsoft DP-900 — Azure Data Fundamentals (13 Lerntage) Dieser Einstiegskurs legt das konzeptuelle Fundament für alle weiteren Datenbankarbeiten. Teilnehmende erhalten einen strukturierten Überblick, wie Daten in Microsoft Azure organisiert, gespeichert und verarbeitet werden — von einfachen Tabellen bis zu verteilten Analyseplattformen.

• Grundkonzepte von Daten: strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten
• Relationale Datenmodelle: Normalisierung, Schlüsselbeziehungen, grundlegende SQL-Syntax
• Nicht-relationale Datenspeicher: Dokumentenbanken, Schlüssel-Wert-Stores, Zeitreihendaten
• Analyselösungen in Azure: Synapse Analytics, Data Factory, Data Lake Storage
• Azure Cosmos DB als globale, verteilte Datenbankplattform
• Azure-Datendienste im Überblick: wann welcher Dienst für welche Anforderung geeignet ist

Modul 2: Microsoft DP-300 — Administering Relational Databases on Azure (15 Lerntage) Dieses Modul ist das operative Herzstück des Bündels. Es vermittelt die Fähigkeiten, relationale Datenbanken in Azure professionell zu betreiben — von der Ersteinrichtung über die tägliche Verwaltung bis hin zur Absicherung gegen Ausfälle und unbefugten Zugriff.

• Bereitstellung und Konfiguration von Azure SQL Database, Managed Instance und SQL Server auf Azure VMs
• Hochverfügbarkeitskonzepte: Always On, Failover-Gruppen, automatische Backups und Geo-Redundanz
• Backup-Strategien und Wiederherstellungsverfahren: Point-in-Time Restore, Long-Term Retention
• Rollenbasierte Zugriffssteuerung und Datenbankberechtigungen in Azure
• Transparent Data Encryption, Always Encrypted und Row-Level Security
• Query Store, Execution Plans und Performance-Tuning für produktive Datenbankumgebungen
• Index-Design, Statistiken und Abfrageoptimierung in Azure SQL
• Kostenoptimierung: elastische Pools, Reservierungen und Monitoring-Dashboards
• Automatisierung von Wartungsaufgaben über Azure Automation und Skripte

Modul 3: Python for Data Science (6 Lerntage) Mit dem dritten Baustein verlässt das Bündel die reine Datenbankperspektive und öffnet den Weg zur datengestützten Analyse. Python mit Pandas ist das meistgenutzte Werkzeug, um Daten aus relationalen Datenbanken zu laden, zu verarbeiten und als Grundlage für KI-Modelle aufzubereiten.

• Python-Grundlagen für Datenzugriff: Datenbankverbindungen mit pyodbc und SQLAlchemy
• Daten laden und transformieren mit Pandas: DataFrames, Merge, Reshape, Aggregation
• Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und inkonsistenten Formaten
• Visualisierung von Analysen mit Matplotlib und Seaborn: Histogramme, Korrelationsmatrizen, Zeitreihen
• Datenextraktion aus SQL und Aufbereitung als Feature-Set für Machine-Learning-Workflows
• Praxisprojekt: Analyse von Vertriebsdaten aus einer SQL-Datenbank und Aufbereitung als ML-Eingabe

Praxisprojekte und Anwendungsszenarien Der verbindende Faden aller drei Module ist der vollständige Datenpfad: Daten werden strukturiert gespeichert, professionell verwaltet und dann mit Python analysiert. Die Praxisphase übt diesen Weg an konkreten Szenarien aus dem Unternehmensalltag.

• Aufbau einer Azure SQL-Datenbank für ein fiktives E-Commerce-Szenario von Grund auf
• Konfiguration von Backup-Policies und Simulation einer Datenbankwiederherstellung
• Abfrageoptimierung einer langsamen SQL-Query mit Execution Plan-Analyse
• Python-Skript für den Export einer SQL-Abfrage in ein Pandas DataFrame mit anschließender Analyse
• Visualisierung von Bestelltrends aus einer relationalen Datenbank als Zeitreihendiagramm
• Erstellen eines Feature-Sets aus SQL-Daten als Vorbereitung für ein einfaches Vorhersagemodell
• Vergleich von Azure-Datendiensten anhand eines Anforderungsprofils: was braucht dieses Unternehmen?
• Sicherheitsaudit einer Azure SQL-Konfiguration: welche Einstellungen fehlen?
• Kostenoptimierungsanalyse eines Azure SQL-Setups mit konkreten Handlungsempfehlungen
• Dokumentation eines vollständigen Datenpipeline-Konzepts als Abschlussaufgabe
• Rollenübung: Datenbankadministrator kommuniziert technische Einschränkungen an ein Data-Science-Team
• Debugging: Fehler in einem Pandas-Skript zur Datenbankverbindung identifizieren und beheben

Die Praxisnähe aller drei Module sorgt dafür, dass Absolventinnen und Absolventen nicht nur Konzepte kennen, sondern konkrete Aufgaben aus dem Datenbankbetrieb und der Datenanalyse eigenständig durchführen können.

Das Bündel richtet sich an Personen, die Datenbankkenntnisse und Python-Kompetenz kombinieren möchten, um als Datenspezialist in KI-nahen Rollen zu arbeiten.

• Datenbankentwickler und -administratoren, die ihre Azure-Kenntnisse systematisch ausbauen möchten
• Data Analysts, die ihre SQL-Kompetenz um Python-Analyse und Cloud-Datenverwaltung erweitern wollen
• IT-Fachkräfte, die an der Schnittstelle zwischen klassischem Datenbankbetrieb und KI-Projekten arbeiten
• Quereinsteiger mit soliden SQL-Grundkenntnissen, die sich für Cloud-Datenbankarbeit qualifizieren
• Personen, die den KI-Architekt-Lernpfad beginnen und mit einer soliden Datenfundierung starten möchten

Das Kursbündel wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das betreute Online-Sessions mit selbstgesteuerten Übungsphasen kombiniert. Jedes der drei Module hat seinen eigenen didaktischen Schwerpunkt: DP-900 arbeitet konzeptuell und übersichtsartig, DP-300 operativ mit konkreten Azure-Konfigurationsaufgaben, das Python-Modul durchgängig praxisorientiert mit Code-Übungen. Der Kurs ist online verfügbar und deutschlandweit zugänglich, wahlweise in Deutsch oder Englisch. Vollzeit- und Teilzeitvarianten ermöglichen flexible Teilnahme.

Die drei Module umfassen zusammen 34 Lerntage: DP-900 mit 13 Tagen, DP-300 mit 15 Tagen und Python for Data Science mit 6 Tagen. Damit ist das Bündel als umfangreiche Weiterbildung angelegt, die substanzielle Kenntnisse in allen drei Bereichen aufbaut.

Das Bündel bereitet auf zwei Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor: DP-900 (Azure Data Fundamentals) und DP-300 (Administering Relational Databases on Microsoft Azure). Beide Prüfungen werden von Microsoft als offizielle Zertifizierungen angeboten und weltweit anerkannt. Das Python-Modul schließt mit einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung ab. Ergänzend stellt der Kursanbieter eine Lehrgangsbescheinigung für das gesamte Bündel aus.

Wer KI-Projekte plant oder in solchen mitarbeitet, begegnet früh einer praktischen Grenze: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Dieser Kurs adressiert genau diese Grundlage. Wer Datenbanken korrekt administriert, weiß, wie Daten sauber gespeichert bleiben. Wer DP-300 beherrscht, kann Datenbankarchitekturen beurteilen und Schwachstellen in der Datenverfügbarkeit frühzeitig erkennen. Das Python-Modul schließt die Brücke: SQL-Daten landen nicht mehr nur in Berichten, sondern werden als Ausgangsmaterial für analytische Modelle nutzbar gemacht. Die Kombination von zwei Microsoft-Zertifizierungen und praktischer Python-Kompetenz ist auf dem Arbeitsmarkt nachgefragter als ein einzelnes Datenbankzertifikat. Arbeitgeber in Unternehmen, die Azure als Cloud-Plattform nutzen, suchen Personen, die sowohl auf Datenbankebene arbeiten als auch die Perspektive des Data Scientist einnehmen können. Das Bündel ist bewusst als Vorstufe zu erweiterten KI-Architektur-Weiterbildungen angelegt. Wer SQL Basics 3.0 absolviert hat, bringt das Datenfundament mit, das für Kurse wie Azure Machine Learning, KI-Systemarchitektur oder Datenpipeline-Engineering vorausgesetzt wird.