SQL-Kurs für Datenbankabfragen mit Power BI

Dieser SQL-Kurs geht über reine Grundlagenabfragen hinaus: Im Zentrum stehen fortgeschrittene Techniken wie Joins, Filterungen und Indizierungen für performante Abfragen, die Visualisierung der Ergebnisse mit Power BI sowie ein erster Einstieg in maschinelles Lernen mit überwachten und unüberwachten Verfahren. Die Teilnehmenden lernen damit nicht nur, Daten aus relationalen Datenbanken effizient abzufragen, sondern auch, wann sich klassische SQL-Analyse und wann ergänzende ML-Verfahren für eine Fragestellung eignen. Diese Einordnung ist in der Praxis mindestens so wichtig wie die einzelne Abfragetechnik, da nicht jede Fragestellung ein maschinelles Lernmodell benötigt und nicht jede Mustererkennung sich sinnvoll allein mit SQL lösen lässt.

Die vier Modulblöcke führen von fortgeschrittenen SQL-Techniken über Visualisierung und Datenmodellierung bis zu einem ersten Einstieg in maschinelles Lernen. Modul 1 vertieft SQL-Abfragetechniken, die über einfache Selects deutlich hinausgehen.

• Unterschiedliche Join-Typen zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Filterbedingungen zur gezielten Eingrenzung von Ergebnismengen
• Einsatz von Indizes zur Beschleunigung von Abfragen
• Verschachtelte Abfragen (Subqueries) für komplexe Fragestellungen
• Gruppierung und Aggregation großer Datenmengen
• Optimierung von Abfragen bei wachsendem Datenvolumen

Modul 2 überführt Abfrageergebnisse in interaktive Visualisierungen mit Power BI.

• Import und Anbindung von SQL-Abfrageergebnissen an Power BI
• Aufbau interaktiver Dashboards zur Visualisierung komplexer Datenbeziehungen
• Gestaltung verständlicher Berichte zur Unterstützung von Entscheidungen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Power-BI-Berichts
• Einsatz von Filtern und Interaktionselementen in Dashboards
• Aktualisierung von Berichten bei sich ändernden Datenständen

Modul 3 legt die Grundlage für leistungsfähige Abfragen durch saubere Datenmodellierung.

• Modellierung von Datenstrukturen für relationale Datenbanken
• Bewährte Ansätze zur Gestaltung klar strukturierter Datenmodelle
• Zusammenhang zwischen Datenmodell und Abfrageperformance
• Normalisierung und gezielte Denormalisierung von Tabellen
• Dokumentation von Datenmodellen für andere Beteiligte
• Anpassung bestehender Modelle bei neuen fachlichen Anforderungen

Modul 4 öffnet den Blick über SQL hinaus auf einfache Verfahren des maschinellen Lernens.

• Grundverfahren des überwachten Lernens im Überblick
• Grundverfahren des unüberwachten Lernens zur Mustererkennung
• Vorbereitung relationaler Daten für einfache ML-Verfahren
• Einordnung, wann klassische SQL-Analyse und wann ML-Verfahren sinnvoll sind
• Grenzen einfacher ML-Modelle auf Basis von Datenbankabfragen
• Weiterentwicklung datengetriebener Prozesse durch ergänzende ML-Verfahren

Im Praxisteil verbinden die Teilnehmenden fortgeschrittene SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und ein einfaches ML-Verfahren zu einem gemeinsamen Analyseergebnis.

• Formulierung komplexer Abfragen mit mehreren Join-Typen
• Optimierung einer langsamen Abfrage durch gezielte Indizierung
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards auf Basis mehrerer SQL-Abfragen
• Modellierung eines Datenmodells für ein Beispielszenario
• Anwendung eines einfachen überwachten Lernverfahrens auf einen Beispieldatensatz
• Anwendung eines unüberwachten Verfahrens zur Gruppierung ähnlicher Datensätze
• Verknüpfung der ML-Ergebnisse mit einem Power-BI-Bericht
• Vergleich der Ergebnisse aus klassischer SQL-Analyse und ML-Verfahren
• Einbau von Interaktionselementen in ein bestehendes Dashboard
• Dokumentation des Datenmodells und der verwendeten Abfragen
• Präsentation eines vollständigen Analyseergebnisses inklusive ML-Einordnung
• Rückschau, welches Verfahren für welche Fragestellung geeignet war

Die vier Module sind so angeordnet, dass zunächst die SQL-Abfragetechnik und ihre visuelle Aufbereitung im Vordergrund stehen, bevor maschinelles Lernen als ergänzende, nicht als ersetzende Perspektive hinzukommt. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden nicht nur performante SQL-Abfragen schreiben und visuell aufbereiten, sondern auch einschätzen, an welcher Stelle einfache ML-Verfahren eine SQL-basierte Analyse sinnvoll ergänzen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Business Intelligence, Softwareentwicklung, Datenbankarbeit oder technischen Fachbereichen ausbauen möchten.

• Quereinsteiger/innen mit Interesse an SQL, Power BI und ersten ML-Verfahren
• Fachkräfte, die von reiner Abfrageerstellung zu datengetriebener Analyse wechseln möchten
• Mitarbeitende, die Datenbeziehungen künftig auch visuell aufbereiten sollen
• Personen mit technischem Interesse, die SQL und maschinelles Lernen kombiniert kennenlernen wollen

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt. Fortgeschrittene SQL-Techniken werden zunächst an wachsenden Beispieldatenbanken trainiert, bevor die Ergebnisse in Power BI visualisiert und im letzten Modul um einfache ML-Verfahren ergänzt werden. Dieser Aufbau macht sichtbar, wie sich klassische Abfragetechnik, Visualisierung und maschinelles Lernen im Arbeitsalltag ergänzen, statt getrennt behandelt zu werden.

Die Weiterbildung ist in Vollzeit angelegt und gliedert sich in vier Module von fortgeschrittenen SQL-Techniken bis zum Einstieg in maschinelles Lernen. Der zeitliche Schwerpunkt liegt zu Beginn auf Joins, Filterungen und Indizierung und verschiebt sich im weiteren Verlauf auf Visualisierung und die ersten ML-Verfahren.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kenntnisse in fortgeschrittenen SQL-Techniken, Power-BI-Visualisierung und grundlegenden ML-Verfahren dokumentiert. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung, nicht um eine herstellerseitige Zertifizierung.

Reine SQL-Grundlagenkenntnisse reichen in vielen Analystenrollen nicht mehr aus, sobald Abfragen auf große Tabellen performant bleiben und Ergebnisse verständlich visualisiert werden müssen. Dieser Kurs setzt genau an diesem fortgeschrittenen Niveau an, statt bei den SQL-Basics zu verharren. Der besondere Mehrwert liegt in der Kombination dreier Ebenen, die selten gemeinsam unterrichtet werden: performante SQL-Abfragen, professionelle Visualisierung mit Power BI und ein erster, realistischer Einblick in maschinelles Lernen. Dadurch entsteht ein Verständnis dafür, wann welches Werkzeug für eine Fragestellung tatsächlich geeignet ist. Für die berufliche Praxis eröffnet das den Einstieg in anspruchsvollere Datenanalyse-Aufgaben, etwa die Optimierung bestehender Abfragen auf großen Unternehmensdatenbanken, den Aufbau von Power-BI-Berichten für Fachabteilungen oder erste Projekte, in denen klassische SQL-Analyse um einfache ML-Verfahren ergänzt wird. Wer diese drei Ebenen miteinander verbinden kann, ist in Teams, die von reiner Berichterstattung zunehmend in Richtung datengetriebener Entscheidungsfindung wechseln, deutlich vielseitiger einsetzbar als Fachkräfte mit isoliertem SQL- oder BI-Wissen.