Data Science mit SQL
SQL ist in Data-Science-Projekten die Sprache, mit der Datenbestände strukturiert, verknüpft und für Analysen vorbereitet werden. Dieser SQL Kurs behandelt relationale Datenbanken und komplexe Abfragen ausdrücklich aus der Perspektive von Data Science: als Datenfundament für Python-Analysen und Business-Intelligence-Dashboards.
Kompetenzziele
- SQL-Grundlagen wie Tabellen, Primärschlüssel und Fremdschlüssel sicher anwenden
- Datensätze mit SELECT, WHERE und ORDER BY gezielt auswählen
- Tabellen über JOIN-Verknüpfungen zusammenführen
- Kennzahlen mit GROUP BY und Aggregatfunktionen bilden
- Datenmodelle für analytische Fragestellungen entwerfen
- SQL-Abfragen in Python-Skripte und Power-BI-Reports einbinden
Themen und Zusammenhänge
Die SQL Grundlagen beginnen bei Aufbau und Funktionsweise relationaler Datenbanken und der Frage, wie eine Datenbank für Analysezwecke strukturiert wird. Darauf folgen Abfragen strukturierter Daten, von einfachen SELECT-Befehlen über JOIN-Verknüpfungen bis zu Gruppierung, Aggregation und verschachtelten Unterabfragen.
Die Datenmodellierung verbindet SQL mit den Werkzeugen der Data Science: Abfragen werden in Python eingebunden, Datenbanken an Power BI angeschlossen und dynamische Reports erstellt. An realen Datensätzen entsteht eine Datenstruktur für BI-Dashboards, die Analysen und Visualisierungen mit sauber aufbereiteten Daten versorgt. Der SQL Kurs schließt damit die Lücke zwischen Datenbank und Data-Science-Auswertung.
Berufliche Perspektiven
Einsatzfelder bestehen in Data-Science-Projekten und Analyseteams, die strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken beziehen.
- Data Scientist mit Schwerpunkt Datenmodellierung und SQL
- SQL-Entwickler:in für analytische Abfragen und Sichten
- BI-Analyst:in für die Datenstrukturen hinter Dashboards
- Datenbankspezialist:in für Analysetabellen in Data-Science-Projekten
Kategorie
- Kursart
Weiterbildungsangebot
- Systematik
- Computer-/IT-Aufbauwissen
- Datenbankadministration - allgemein
- Datenbankentwicklung, -programmierung - allgemein
- Bildungsart
Fortbildung/Qualifizierung
- Schulart
Einrichtung der beruflichen Weiterbildung
Gesamtkosten
- Kosten
2.000 €
- Kosten Bemerkung
Kosten können von Unternehmen übernommen werden
Abschluss & Zulassung
- Abschlussart
Zertifikat „SQL for Data Science Professional“ mit Leistungsnachweis von Lutz + Grub
- Abschlussbezeichnung
Zertifikat „SQL for Data Science Professional“ mit Leistungsnachweis
- Anrechnung
Zertifikat „SQL for Data Science Professional“ mit Leistungsnachweis
- Zusatzqualifikationen
Zertifikat „SQL for Data Science Professional“ mit Leistungsnachweis
Sonstiges
- Zugang
- Eine schriftl. Bewerbung mit Lebenslauf
- Unverbindliches Aufnahme- und Beratungsgespräch
- Zielgruppe
Berufserfahrene, Berufseinsteiger:innen, Studienabbrecher- und Absolvent:innen, Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten, KI, Data Analytics, BI und Programmierung