Python-Datenanalyst: Datenbanken und Datenabfragen

Dieses Modul der Python-Datenanalyst-Reihe legt den Fokus auf den direkten Umgang mit Datenbanken: Wie fragt man Daten mit SQL strukturiert ab? Wie verbindet man Python mit einer Datenbank, um Abfrageergebnisse weiterzuverarbeiten? Und wie integriert man diese Datenbankarbeit in moderne Microsoft-Cloud-Werkzeuge wie Azure und Power BI? Abgerundet wird das Kompetenzprofil durch CompTIA Data+, das internationale Standards in der Datenanalyse vermittelt. Dieses Modul unterscheidet sich deutlich vom Schwestermodul zur Datenstatistik (das Excel, statistische Methoden und Visualisierungstools ins Zentrum stellt) und vom fortgeschrittenen Modul (das Machine Learning und Sicherheitsanalysen behandelt): Hier steht die Datenquelle selbst im Mittelpunkt — die strukturierte Datenbank und die präzise Abfragesprache SQL.

Python und Datenbankanbindung Dieser Einstiegsblock führt Python als Plattform für Datenbankarbeit ein. Im Vordergrund steht nicht die Python-Sprache an sich, sondern ihre Rolle als Schnittstelle zwischen Anwendungslogik und Datenbank. Die Teilnehmenden lernen, eine SQLite-Datenbank aus Python heraus anzusprechen, Abfragen auszuführen und die Ergebnisse für die weitere Analyse vorzubereiten. SQLite dient als zugänglicher Einstieg, der die grundlegenden Konzepte ohne aufwändige Serverinfrastruktur greifbar macht.

• Einführung in Python als Datenzugriffswerkzeug
• Verbindungsaufbau zu einer SQLite-Datenbank mit dem sqlite3-Modul
• Abfrageergebnisse in Python-Datenstrukturen (Listen, DataFrames) überführen
• Grundlegende Fehlerbehandlung bei Datenbankverbindungen
• Unterschiede zwischen eingebetteten Datenbanken (SQLite) und Server-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL)
• Praxisübung: Anbindung und erste Abfragen einer lokalen SQLite-Datenbank

SQL: Strukturen und Abfragemethoden SQL ist die Sprache, in der man mit relationalen Datenbanken spricht — und dieses Modul behandelt sie gründlich. Von einfachen SELECT-Abfragen über mehrstufige JOINs bis zur Aggregation mit GROUP BY werden alle wesentlichen Abfragestrukturen systematisch erarbeitet. Anhand eines simulierten ERP-Systems üben die Teilnehmenden, reale Geschäftsfragen direkt in SQL zu übersetzen.

• SELECT, FROM, WHERE: Grundaufbau einer SQL-Abfrage
• Verknüpfung mehrerer Tabellen mit INNER JOIN, LEFT JOIN und RIGHT JOIN
• Aggregation mit GROUP BY, HAVING und Aggregatfunktionen (SUM, COUNT, AVG, MAX)
• Unterabfragen (Subqueries) und Common Table Expressions (CTEs)
• Datenbanknormalisierung: 1NF, 2NF, 3NF und deren Einfluss auf Abfragestrategien
• Praxisübung: SQL-Abfragen für ein simuliertes ERP-System erstellen

Python und SQL kombiniert Dieser Block verbindet die ersten beiden Themenblöcke: SQL-Abfragen werden nicht mehr nur in einem Datenbank-Client ausgeführt, sondern direkt aus Python heraus gestartet, die Ergebnisse verarbeitet und für Auswertungen genutzt. Das Praxisbeispiel der Verkaufsdatenauswertung zeigt, wie ein vollständiger Analyse-Workflow von der Datenbankabfrage bis zur strukturierten Ausgabe aussieht.

• Ausführen von SQL-Abfragen aus Python mit sqlite3 und pandas
• Ergebnisse in pandas DataFrames übernehmen und weiterverarbeiten
• Parametrisierte Abfragen für dynamische Auswertungsszenarien
• Grundlagen des Python-for-Data-Science-Workflows im Datenbankkontext
• Datenqualitätsprüfung direkt in Python nach dem Datenbankimport
• Praxisübung: Verkaufsdatenanalyse mit Python und SQL kombiniert

Azure Data Fundamentals und Power BI Der vierte Block öffnet den Blick auf die Cloud-Infrastruktur und Business-Intelligence-Visualisierung. DP-900 (Azure Data Fundamentals) klärt, wie Daten in der Cloud gespeichert, verarbeitet und bereitgestellt werden — ein notwendiges Grundverständnis für alle, die mit Azure-basierten Datenplattformen arbeiten. Power BI (PL-300) schließt die Kette: Die zuvor abgefragten und bereinigten Daten werden visualisiert und in einem Dashboard aufbereitet.

• DP-900: Relationale vs. nicht-relationale Datenspeicher in Azure
• DP-900: Datenverarbeitungsparadigmen (Batch, Streaming) und Azure-Dienste
• Power BI Desktop: Datenimport aus SQL-Quellen
• Datenmodellierung und Beziehungen in Power BI
• Erstellung eines interaktiven Dashboards mit SQL-Datenbankquelle
• Praxisübung: Dashboard für Verkaufs- oder ERP-Daten in Power BI

CompTIA Data+ als Qualitätsrahmen CompTIA Data+ liefert den methodischen Rahmen für professionelle Datenarbeit jenseits der konkreten Werkzeuge. Datenqualität, Datenverwaltung und die ethische Dimension des Umgangs mit Daten werden eingeführt und auf die bisherigen Kursinhalte zurückbezogen. Die Abschlusskompetenz erlaubt es, Datenqualitätsprobleme in realen Reporting-Umgebungen selbstständig zu erkennen und zu beheben.

• Datenbankstandards und Datenqualitätsdimensionen nach CompTIA Data+
• Datentypen, Metadaten und Datenkataloge
• Grundlagen des Datenmanagements: Governance, Lifecycle, Lineage
• Qualitätsprüfung in Reporting-Projekten: vollständig, konsistent, aktuell
• Statistisches Grundverständnis für die Einordnung von Datenbankauswertungen
• Praxisübung: Datenqualitätsprüfung in einer simulierten Reporting-Umgebung

Dieses Modul richtet sich an alle, die Daten nicht nur verarbeiten, sondern verstehen wollen, woher sie kommen und wie man sie sauber abfragt.

• Berufseinsteiger, die systematisch in die Datenanalyse einsteigen wollen
• Fachkräfte aus kaufmännischen oder technischen Berufen mit Interesse an Datenbankarbeit
• Python-Einsteiger, die SQL als zweite Kernsprache für Datenarbeit erwerben möchten
• BI-Interessierte, die die Verbindung zwischen Datenbank und Visualisierung verstehen wollen
• Personen, die international anerkannte Zertifizierungen (DP-900, PL-300, CompTIA Data+) anstreben

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format: Theorieblöcke zu SQL, Python und den Microsoft-Frameworks wechseln mit direkten Programmierübungen ab. Die Praxisbeispiele orientieren sich an Szenarien aus dem ERP-, Vertriebs- und BI-Umfeld, die in vielen Unternehmen anzutreffen sind. Teilnehmende arbeiten an echten Abfragen und Dashboard-Projekten, keine rein abstrakten Übungen. Das Kursformat ermöglicht sowohl Vollzeit- als auch Teilzeit-Durchläufe.

Der Kurs ist auf mehrere Wochen ausgelegt. Angeboten wird er in Vollzeit und Teilzeit; die Termindaten zeigen, dass Teilzeit häufiger gewählt wird, was auf eine Zielgruppe hinweist, die den Kurs parallel zu Beschäftigung oder anderen Verpflichtungen absolviert.

Der Kurs bereitet auf anerkannte Herstellerzertifizierungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst Associate) und CompTIA Data+. Diese Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern abgelegt. Zusätzlich wird ein Lehrgangszertifikat als Abschlussnachweis ausgestellt.

SQL ist nach wie vor die meistgefragte Einzelkompetenz in Stellenanzeigen für Datenanalyse-Rollen. Wer Python und SQL kombiniert beherrscht, kann Daten direkt an der Quelle abfragen — ohne Umwege über manuell exportierte CSV-Dateien oder fehleranfällige Kopierprozesse. Das beschleunigt Analyseprojekte und macht Ergebnisse reproduzierbar. Die Verbindung zu Azure und Power BI verschiebt das Kompetenzprofil in Richtung moderner Cloud-basierter Dateninfrastrukturen. Unternehmen, die auf Azure setzen, brauchen Mitarbeitende, die nicht nur SQL können, sondern auch verstehen, wie Daten in der Cloud bereitgestellt und visualisiert werden. DP-900 und PL-300 sind dafür die anerkannten Eintrittspunkte. CompTIA Data+ rundet das Profil um eine Dimension ab, die in der Praxis häufig unterschätzt wird: Datenqualität. Wer Abfragen schreibt, ohne die Qualität der zugrundeliegenden Daten zu beurteilen, produziert Ergebnisse, die zwar technisch korrekt, aber inhaltlich irreführend sein können. Dieses Modul schließt diese Lücke und gibt den Teilnehmenden das methodische Handwerkszeug für verantwortungsvolle Datenarbeit.