SQL lernen für Data Science – Kurs

Für Data-Science-Projekte zählt nicht nur die richtige SQL-Abfrage, sondern vor allem die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Dieser Kurs setzt deshalb einen klaren Schwerpunkt auf Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung, bevor komplexe SQL-Abfragen und deren Visualisierung in den Blick kommen. Die Teilnehmenden lernen, wie sich unsaubere Rohdaten systematisch in eine analysefähige Struktur überführen lassen - eine Fähigkeit, die in der praktischen Data-Science-Arbeit häufig mehr Zeit beansprucht als die eigentliche Analyse. Erst wenn Datensätze bereinigt, vereinheitlicht und nachvollziehbar dokumentiert sind, liefern SQL-Abfragen und darauf aufbauende Auswertungen Ergebnisse, auf die sich weitere Entscheidungen tatsächlich stützen lassen.

Die vier Modulblöcke führen von SQL-Grundlagen für Data Science über Datenbereinigung und -transformation bis zur Visualisierung der fertigen Analyseergebnisse. Modul 1 vermittelt SQL-Abfragetechniken mit direktem Bezug zu Data-Science-Anwendungsfällen.

• Aufbau komplexer SQL-Abfragen für analytische Fragestellungen
• Effiziente Modellierung relationaler Daten für Data-Science-Projekte
• Strukturierte Analyse großer Datensätze
• Nutzbarmachung strukturierter Informationen für die Data-Science-Weiterverarbeitung
• Verknüpfung mehrerer Tabellen für komplexere Analysefragen
• Export von Abfrageergebnissen für externe Analysewerkzeuge

Modul 2 stellt Datenbereinigung als eigenständigen, oft unterschätzten Arbeitsschritt in den Mittelpunkt.

• Systematische Erfassung und Verarbeitung großer Datensätze
• Methoden der Datenbereinigung bei fehlerhaften oder fehlenden Werten
• Vereinheitlichung uneinheitlich erfasster Datenformate
• Erkennung und Behandlung von Duplikaten in Datenbeständen
• Dokumentation von Bereinigungsschritten für Nachvollziehbarkeit
• Sicherstellung hoher Datenqualität als Grundlage für Data Science

Modul 3 behandelt die Transformation bereinigter Daten in analysefähige Strukturen.

• Transformation von Rohdaten in analysefähige Strukturen
• Aggregation und Verdichtung von Daten für unterschiedliche Analyseebenen
• Ableitung neuer Kennzahlen aus bestehenden Datenfeldern
• Vorbereitung von Datensätzen für den Einsatz in Analysewerkzeugen
• Zusammenspiel von SQL-Transformation und nachgelagerter Data-Science-Arbeit
• Nachvollziehbare Versionierung transformierter Datenbestände

Modul 4 überführt die aufbereiteten Daten in Visualisierungen und Berichte.

• Aufbau interaktiver Dashboards zur Darstellung analytischer Ergebnisse
• Gestaltung verständlicher Berichte für unterschiedliche Zielgruppen
• Einsatz moderner Visualisierungstechniken zur Präsentation von Erkenntnissen
• Verknüpfung mehrerer Analyseebenen in einem gemeinsamen Bericht
• Anpassung von Dashboards an neue oder aktualisierte Datenbestände
• Präsentation eines vollständigen Analyseergebnisses vor einem Fachpublikum

Im Praxisteil durchlaufen die Teilnehmenden den vollständigen Weg von unsauberen Rohdaten bis zum präsentierten Analyseergebnis.

• Bereinigung eines Beispieldatensatzes mit fehlenden und fehlerhaften Werten
• Vereinheitlichung uneinheitlich erfasster Datumsformate und Kategorien
• Formulierung komplexer SQL-Abfragen für eine Data-Science-Fragestellung
• Transformation von Rohdaten in eine für Analysen geeignete Struktur
• Ableitung neuer Kennzahlen aus bestehenden Datenfeldern
• Export bereinigter und transformierter Daten für die Weiterverarbeitung
• Aufbau eines Dashboards zur Darstellung der Analyseergebnisse
• Dokumentation aller Bereinigungs- und Transformationsschritte
• Vergleich der Ergebnisse vor und nach der Datenbereinigung
• Identifikation von Duplikaten in einem Beispieldatenbestand
• Präsentation eines vollständigen Analyseergebnisses inklusive Datenaufbereitung
• Rückschau, wie Datenqualität die Aussagekraft der Ergebnisse beeinflusst

Die vier Module sind bewusst in dieser Reihenfolge angeordnet: SQL-Abfragetechnik allein reicht in der Data-Science-Praxis nicht aus, wenn die zugrunde liegenden Daten unsauber sind - deshalb stehen Bereinigung und Transformation vor der Visualisierung im Mittelpunkt. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden nicht nur SQL-Abfragen für Data-Science-Fragestellungen schreiben, sondern auch beurteilen, wann ein Datenbestand überhaupt analysebereit ist.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, sowie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Data Science und analytischen Anwendungen
• Arbeitssuchende, die sich für Aufgaben in der Datenaufbereitung qualifizieren möchten
• Mitarbeitende, die künftig Rohdaten für Analysen bereinigen und transformieren sollen
• Personen mit Interesse an einem Einstieg in datengetriebene Fachbereiche

Der Kurs verbindet theoretische Einführungen mit unmittelbarer praktischer Arbeit an bewusst unsauberen Beispieldatensätzen, damit Datenbereinigung nicht abstrakt bleibt, sondern an echten Fehlerbildern geübt wird. Nach der Bereinigung folgen Transformation, Abfrage und Visualisierung als zusammenhängender Arbeitsablauf, sodass die Teilnehmenden den gesamten Weg vom Rohdatensatz bis zum Analyseergebnis selbst nachvollziehen.

Die Weiterbildung gliedert sich in vier Module von SQL-Grundlagen für Data Science bis zur Visualisierung der Ergebnisse. Der zeitliche Schwerpunkt liegt zunächst auf Datenbereinigung und -transformation, bevor im weiteren Verlauf komplexe Abfragen und die Darstellung der Ergebnisse in den Vordergrund rücken.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kenntnisse in Datenbereinigung, SQL-Abfragen und Visualisierung für Data-Science-Anwendungen dokumentiert. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung, nicht um eine herstellerseitige Zertifizierung.

In der Data-Science-Praxis entfällt ein erheblicher Teil der Arbeitszeit nicht auf Modellierung oder Analyse, sondern auf die Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten. Erfahrungsberichten aus Analyseteams zufolge beansprucht allein dieser Schritt häufig deutlich mehr Zeit als die eigentliche Auswertung. Fachkräfte, die diesen Schritt beherrschen, sind für Data-Science-Teams oft wertvoller als reine Analyse-Spezialist/innen ohne Bereinigungserfahrung. Der besondere Mehrwert dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie Datenbereinigung nicht als lästige Nebensache, sondern als eigenständiges Modul mit eigener Methodik behandelt - direkt gefolgt von der SQL-Abfrage und der Visualisierung, die auf dieser sauberen Datenbasis erst verlässliche Ergebnisse liefern. Wer diesen Zusammenhang einmal an echten Fehlerbildern durchgearbeitet hat, erkennt unsaubere Datenquellen auch in künftigen Projekten deutlich schneller. Für die berufliche Praxis eröffnet das den Einstieg in datengetriebene Aufgabenfelder, etwa die Aufbereitung von Rohdaten für Analyseteams, die Pflege konsistenter Datenbestände für wiederkehrende Auswertungen oder erste eigenständige Data-Science-Projekte auf Basis relationaler Datenbanken. Gerade in Teams, die neu mit dem systematischen Aufbau von Datenpipelines beginnen, ist diese Kombination aus Bereinigungs- und Abfragekompetenz gefragter als reines Analysewissen ohne Bezug zur Datenqualität.