SQL Datenbank: Einführung in Transact-SQL – Kurs

Der Kurs SQL Datenbank: Einführung in Transact widmet sich der effizienten und skalierbaren Datenmodellierung in relationalen Datenbanken sowie dem gezielten Einsatz von Transact-SQL, kurz T-SQL, als Kernkompetenz für die Entwicklung leistungsfähiger Datenbankprozesse. Teilnehmende lernen, relationale Datenmodelle gezielt zu optimieren, komplexe Abfragen zu erstellen, gespeicherte Prozeduren zu nutzen und Transaktionen zur Sicherstellung der Datenintegrität zu steuern. Darauf aufbauend lernen sie, T-SQL-Ergebnisse mit Power BI in interaktive Dashboards zu überführen und erhalten eine Einführung in maschinelles Lernen, um Smart Analytics und Prozessautomatisierung innerhalb von SQL-Datenbanken einzuordnen. Der Kurs verbindet damit klassisches Datenbankhandwerk mit moderner Auswertung und einem ersten Ausblick auf datengetriebene Automatisierung.

Der erste Themenblock behandelt die Datenmodellierung als Grundlage jeder leistungsfähigen SQL-Datenbank. Teilnehmende lernen, wie sich relationale Datenmodelle so gestalten lassen, dass sie auch bei wachsenden Datenmengen stabil und performant bleiben.

• Grundprinzipien relationaler Datenmodellierung
• Gestaltung stabiler Tabellenbeziehungen und Schlüssel
• Normalisierung zur Vermeidung redundanter Daten
• Optimierung von Datenmodellen für skalierbare Abfragen
• Zusammenhang zwischen Datenmodell und Abfrageperformance

Der zweite Block vermittelt die Kernkompetenzen im Umgang mit Transact-SQL. Im Mittelpunkt stehen komplexe Abfragen, gespeicherte Prozeduren und die Steuerung von Transaktionen.

• Erstellung komplexer T-SQL-Abfragen mit mehreren Bedingungen
• Nutzung gespeicherter Prozeduren für wiederkehrende Datenbankoperationen
• Steuerung von Transaktionen zur Sicherstellung der Datenintegrität
• Umgang mit gleichzeitigen Zugriffen auf dieselben Daten
• Fehlerbehandlung innerhalb von T-SQL-Prozeduren

Der dritte Block überträgt T-SQL-Ergebnisse in Power BI und macht sie für Entscheidungsträger verständlich. Teilnehmende lernen, Datenbankabfragen direkt in interaktive Dashboards zu integrieren.

• Anbindung von T-SQL-Abfragen an Power BI
• Aufbau interaktiver Dashboards aus Datenbankinhalten
• Auswahl geeigneter Visualisierungen für unterschiedliche Kennzahlen
• Aufbereitung aussagekräftiger Berichte für unterschiedliche Zielgruppen
• Aktualisierung von Dashboards bei sich ändernden Datenbeständen

Der vierte Block gibt eine Einführung in maschinelles Lernen im Kontext von T-SQL-gestützten Prozessen. Teilnehmende lernen die Grundprinzipien kennen, ohne dabei den Bezug zur Datenbankarbeit zu verlieren.

• Grundprinzipien überwachten und unüberwachten Lernens
• Automatische Mustererkennung in Datenbankinhalten
• Datengetriebene Optimierungsmodelle im Überblick
• Einordnung von Smart Analytics innerhalb von SQL-Datenbanken
• Möglichkeiten und Grenzen der Prozessautomatisierung auf Datenbankebene

Im praxisorientierten Teil entwickeln die Teilnehmenden ein durchgehendes Beispielprojekt von der Datenmodellierung bis zum fertigen Dashboard.

• Entwurf eines relationalen Datenmodells für ein Beispielprojekt
• Aufbau der zugehörigen Tabellen mit sinnvollen Schlüsseln
• Formulierung komplexer T-SQL-Abfragen zum Beispielmodell
• Implementierung einer gespeicherten Prozedur für eine wiederkehrende Operation
• Absicherung einer kritischen Operation durch eine kontrollierte Transaktion
• Anbindung der Abfrageergebnisse an ein Power-BI-Dashboard
• Gestaltung von zwei bis drei aussagekräftigen Visualisierungen
• Einordnung, welche Bereiche des Beispielprojekts sich für maschinelles Lernen eignen
• Diskussion eines einfachen Anwendungsfalls für automatische Mustererkennung
• Überarbeitung des Datenmodells anhand erster Auswertungsergebnisse
• Präsentation des fertigen Dashboards mit Bezug zum zugrunde liegenden Datenmodell
• Abschließende Zusammenfassung des gesamten Weges von der Modellierung bis zur Auswertung

Der Kurs behandelt Datenmodellierung, T-SQL, Power BI und maschinelles Lernen dabei nicht als vier getrennte Themen, sondern als aufeinander aufbauende Stationen eines durchgehenden Datenprozesses. Damit eignet sich der Kurs für alle, die relationale Datenbanken nicht nur bedienen, sondern von der Modellierung bis zur automatisierten Auswertung durchdenken möchten.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Business Intelligence, Softwareentwicklung, Datenbankarbeit oder technischen Fachbereichen ausbauen möchten. Er eignet sich für Personen, die SQL-Abfragen und relationale Datenbanken praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen.

• Personen mit Interesse an Datenbankentwicklung und Business Intelligence
• Quereinsteigende, die SQL und Power BI gemeinsam erlernen möchten
• Fachkräfte, die Datenbankabfragen für Auswertungen und Dashboards nutzen möchten
• Personen mit erstem Interesse an maschinellem Lernen im Datenbankkontext

Jedes Thema wird zunächst an einem überschaubaren Beispiel eingeführt und anschließend am durchgehenden Beispielprojekt vertieft, sodass sich Datenmodellierung, T-SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Einführung ins maschinelle Lernen als zusammenhängender Weg erschließen. Praktische Übungen an der Datenbank wechseln sich mit der Gestaltung und Interpretation von Dashboards ab.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke von der Datenmodellierung bis zur Einführung ins maschinelle Lernen. Der zeitliche Umfang richtet sich nach der gewählten Lernvariante und dem individuellen Lerntempo bei der Bearbeitung des Beispielprojekts.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Transact-SQL, Datenmodellierung, Power BI und den Grundlagen maschinellen Lernens dokumentiert. Je nach Durchführung ist der Abschluss mit einer internen Prüfung verbunden. Eine externe, herstellerseitige Zertifizierungsprüfung ist mit dem Kurs nicht verbunden.

Wer diesen Kurs abschließt, kann relationale Datenbanken nicht nur abfragen, sondern von der Modellierung über komplexe T-SQL-Operationen bis zur visuellen Aufbereitung in Power BI eigenständig gestalten. Diese Bandbreite über den gesamten Datenprozess hinweg ist selten – meist beherrschen Fachkräfte nur einzelne Ausschnitte des Datenbankhandwerks. Da Transact-SQL in vielen Unternehmen als zentrale Abfragesprache für Datenbanken im Einsatz ist und Power BI zu den verbreitetsten Werkzeugen für Business-Intelligence-Auswertungen zählt, lässt sich das erworbene Wissen branchenübergreifend einsetzen. Der zusätzliche Einblick in maschinelles Lernen hilft dabei, aktuelle Entwicklungen im eigenen Arbeitsumfeld besser einzuordnen, auch ohne selbst Modelle zu entwickeln. Langfristig bildet der Kurs eine Grundlage für eine Vertiefung in Richtung Datenbankentwicklung, Business Intelligence oder Data Engineering, bei denen der sichere Umgang mit T-SQL und die Fähigkeit zur verständlichen Datenvisualisierung gleichermaßen gefragt sind.