SQL für Data Science und Machine Learning – Kurs

SQL bleibt trotz aller neuen Tools das zentrale Werkzeug, mit dem Daten überhaupt erst in eine für Analyse und maschinelles Lernen nutzbare Form gebracht werden. Bevor ein Modell trainiert werden kann, müssen Rohdaten aus relationalen Datenbanken extrahiert, bereinigt, verknüpft und in aussagekräftige Merkmale überführt werden — und genau hier setzt dieser Kurs an. Er verbindet solides Datenbankhandwerk mit dem Blick auf Data-Science- und Machine-Learning-Workflows und zeigt, wie SQL nicht nur zur Berichtserstellung, sondern als vorgelagerter Schritt jeder Modellentwicklung eingesetzt wird. Der Kurs führt von den Grundlagen strukturierter Datenverwaltung über komplexe Abfragetechniken bis zur Vorbereitung von Trainingsdaten für externe ML-Modelle.

Modul 1 — Strukturiertes Datenmanagement: Der Kurs beginnt mit dem Fundament jeder Datenarbeit: einem sauberen, skalierbaren Datenmodell. Wer Analysen auf einer unstrukturierten oder redundanten Datenbasis aufbaut, produziert fehleranfällige Ergebnisse — dieses Modul zeigt, wie man das von Anfang an vermeidet.

• Tabellenentwurf für analytische und transaktionale Anwendungsfälle unterscheiden
• Primär- und Fremdschlüssel zur Sicherstellung referenzieller Integrität einsetzen
• Normalisierung bis zur dritten Normalform und bewusste Denormalisierung für Analysezwecke
• Datentypen korrekt wählen, um Speicherplatz und Abfragegeschwindigkeit zu optimieren
• Datenbereinigungsroutinen für inkonsistente oder doppelte Einträge entwickeln
• Skalierbare Tabellenstrukturen für wachsende Datenmengen planen

Modul 2 — SQL-Abfragen für datengetriebene Analysen: Hier steht das eigentliche Abfrage-Handwerk im Zentrum. Von einfachen Selektionen bis zu mehrstufigen Aggregationen wird systematisch aufgebaut, wie man aus großen Datensätzen konkrete, belastbare Aussagen gewinnt.

• Mehrstufige SELECT-Abfragen mit Unterabfragen (Subqueries) und Common Table Expressions
• Join-Typen gezielt auswählen, um vollständige oder gefilterte Datenkombinationen zu erzeugen
• GROUP BY, HAVING und Aggregatfunktionen für kategoriale Auswertungen
• Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD) für Trend- und Rangfolgenanalysen
• Zeitreihenauswertungen mit Datumsfunktionen und gleitenden Zeiträumen
• Komplexe Abfragen strukturieren, kommentieren und für Teamarbeit lesbar halten

Modul 3 — Datenvorbereitung für Machine Learning: Machine-Learning-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Dieses Modul überträgt das SQL-Wissen gezielt auf die Anforderungen von ML-Pipelines und zeigt, wie aus Rohdaten nutzbare Merkmale entstehen.

• Feature Engineering: neue Variablen aus bestehenden Spalten ableiten (Verhältnisse, Kategorien, Zeitabstände)
• Umgang mit fehlenden Werten: Imputation, Ausschluss oder Kennzeichnung direkt in SQL
• Kategoriale Variablen kodieren und Ausreißer identifizieren
• Datensätze für Trainings-, Validierungs- und Testzwecke sauber aufteilen
• Aggregierte Kennzahlen je Entität (z. B. Kunde, Produkt) als Modellmerkmale bereitstellen
• Exportformate und Schnittstellen für die Übergabe an Python- oder R-basierte ML-Umgebungen

Modul 4 — Performance-Tuning für rechenintensive Datenprozesse: Analytische Abfragen auf großen Datenmengen scheitern häufig nicht an der Logik, sondern an der Ausführungszeit. Dieses Modul vermittelt, wie Abfragen auch bei wachsendem Datenvolumen performant bleiben.

• Indizierungsstrategien für häufig gefilterte und verknüpfte Spalten
• Partitionierung großer Tabellen nach Zeit- oder Kategoriemerkmalen
• Abfragepläne (Execution Plans) lesen und Engpässe identifizieren
• Materialisierte Sichten für wiederkehrende, rechenintensive Auswertungen
• Skalierungstechniken für Machine-Learning-Datensätze im mehrstelligen Millionenbereich
• Best Practices zur Balance zwischen Abfragekomplexität und Ausführungsgeschwindigkeit

Praxis-Block — Anwendungsübungen mit realistischen Datensätzen

• Relationales Schema für einen Beispieldatensatz (z. B. Kundentransaktionen) entwerfen
• Bereinigungs-Pipeline für einen Datensatz mit fehlenden und widersprüchlichen Werten aufbauen
• Mehrstufige Join-Abfrage über drei oder mehr verknüpfte Tabellen entwickeln
• Window-Function-Analyse zur Erkennung von Kaufmustern über die Zeit erstellen
• Feature-Set für ein Klassifikationsproblem aus Rohdaten in SQL ableiten
• Kategoriale Merkmale in numerisch nutzbare Repräsentationen überführen
• Trainings- und Testdatensatz reproduzierbar aus einer Datenbank extrahieren
• Aggregierte Kundenkennzahlen (Umsatz, Frequenz, Zeitspanne) als Modellvariablen berechnen
• Index auf eine große Faktentabelle setzen und Abfragezeit vorher/nachher vergleichen
• Partitionierungsschema für eine wachsende Ereignistabelle entwerfen
• Materialisierte Sicht für ein wiederkehrendes Reporting anlegen und aktualisieren
• Abschlussprojekt: vollständige Pipeline von Rohdaten bis zum exportfertigen Feature-Set

Der Kurs verzichtet bewusst auf reine Theorie-Blöcke: Jede Technik wird unmittelbar an Datensätzen erprobt, die den typischen Herausforderungen von Data-Science-Projekten ähneln — unvollständige Datensätze, mehrere verknüpfte Tabellen, wachsende Datenmengen. So entsteht ein Verständnis dafür, wie SQL im Zusammenspiel mit Python, R oder BI-Tools tatsächlich eingesetzt wird, statt isolierter Abfragebefehle. Am Ende des Kurses steht ein zusammenhängendes Abschlussprojekt, in dem alle vier Modulinhalte kombiniert werden: von der Datenmodellierung über die Bereinigung und Abfrageentwicklung bis zur Bereitstellung eines exportfertigen Feature-Sets für ein externes ML-Modell. Dieses Projekt kann als konkreter Nachweis der erworbenen Fähigkeiten genutzt werden.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger sowie Fachkräfte, die ihre Kompetenzen in Datenanalyse, Business Intelligence, Softwareentwicklung oder im Datenbankumfeld ausbauen möchten. Besonders geeignet ist er für alle, die SQL-Abfragen und relationale Datenbanken praxisnah erlernen und in Richtung Data Science oder Machine Learning weiterentwickeln wollen. Formale Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, ein grundsätzliches Interesse an Daten und Strukturen aber hilfreich.

• Berufseinsteiger mit Interesse an Datenanalyse und relationalen Datenbanken
• Quereinsteiger aus kaufmännischen oder technischen Berufen mit Datenaffinität
• Fachkräfte aus Business Intelligence oder Reporting, die SQL vertiefen möchten
• Angehende Data Analysts oder Data Scientists, die ihre Datenbankgrundlagen festigen wollen
• Software- oder Datenbankentwickler, die ihre Abfragetechnik für analytische Zwecke erweitern

Der Kurs kombiniert angeleitete Lernphasen mit selbstständiger praktischer Arbeit an der Datenbank im Hybrid-Learning-Format, sodass Präsenz- und Online-Anteile sich sinnvoll ergänzen. Jede Abfragetechnik wird zunächst erklärt und anschließend direkt an eigenen Datensätzen umgesetzt, sodass theoretisches Wissen unmittelbar in Abfragepraxis übergeht. Die Vollzeit-Struktur ermöglicht ein durchgehendes Arbeiten an zusammenhängenden Übungsdatensätzen, statt Inhalte über lange Zeiträume zu verteilen.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und ist so aufgebaut, dass die vier Themenblöcke — Datenmanagement, Abfragetechnik, ML-Datenvorbereitung und Performance-Tuning — aufeinander aufbauend durchlaufen werden. Der konkrete Umfang richtet sich nach der individuellen Anmeldung; durch die kompakte Vollzeitform ist ein zügiger, fokussierter Kompetenzaufbau möglich.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen SQL-Kenntnisse für Data Science und Machine Learning bestätigt. Je nach gewähltem Kursformat ist zusätzlich eine Abschlussprüfung vorgesehen, in der die praktische Anwendung der erlernten Abfragetechniken nachgewiesen wird. Es handelt sich um einen trägerinternen Qualifikationsnachweis, kein staatlich reguliertes Examen.

SQL-Kenntnisse gehören zu den am häufigsten geforderten technischen Fähigkeiten in Stellenausschreibungen für Data-Analytics- und Data-Science-Rollen — unabhängig davon, ob am Ende mit Python, R oder direkt in Business-Intelligence-Tools weitergearbeitet wird. Wer versteht, wie man Daten sauber modelliert, effizient abfragt und für Machine-Learning-Zwecke aufbereitet, verkürzt den Weg von der Rohdatenbank zum einsatzbereiten Modell erheblich und wird dadurch in datengetriebenen Teams zu einer gefragten Ansprechperson. Der Kurs schließt bewusst die Lücke zwischen klassischem SQL-Unterricht, der bei einfachen SELECT-Abfragen endet, und den tatsächlichen Anforderungen von Data-Science-Projekten, in denen Feature Engineering, Performance und Skalierbarkeit eine zentrale Rolle spielen. Durch den direkten Bezug zu Machine-Learning-Workflows lässt sich das erworbene Wissen unmittelbar in bestehende oder angestrebte Analyse- und Modellierungsprojekte einbringen. Gerade für den Einstieg in datenintensive Berufsfelder ist eine belastbare SQL-Basis oft der entscheidende erste Schritt: Sie eröffnet den Zugang zu Rollen als Data Analyst, Database Developer oder SQL-Entwickler und bildet zugleich das technische Fundament für eine spätere Vertiefung in Richtung Machine Learning Engineering oder Data Science.