Leitfaden für effektive SQL-Abfragen bei relationalen Datenbanken
Mit dem Training SQL & Relational Databases baust Du Dir praxisorientiertes Expertenwissen für SQL und relationale Datenbanken auf. Wir räumen mit gängigen SQL-Praktiken auf und bringen Dir mit den neusten Best Practices bei, wie Du das meiste aus relationalen Datenbanken herausholst.
Das fortgeschrittene Training richtet sich an alle, die SQL schnell und praxisnah lernen, das Fachwissen anwenden und somit ihre IT-Fähigkeiten verbessern wollen. Der Kurs ist zudem für Menschen geeignet, die eine Karriere in der IT- oder Tech-Branche anstreben bzw. Data Scientist oder Business Intelligence Consultants werden wollen.
Im ersten Kapitel steigst Du in das Thema Datenbanken ein. Du lernst, was Datenbanken sind und wo sie aus welchem Grund eingesetzt werden. Du verstehst, wie relationale Datenbanken aufgebaut sind und kennst ihre Vor- und Nachteile. Du tauchst tiefer in ER-Diagramme (Entity-Relationship-Modell) ein und lernst sie zu lesen. Du baust Dein Wissen rund um die wichtigsten SQL-Begriffe auf und verortest SQL als die Sprache, um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren. Du bekommst einen Überblick, wie diese Interaktion funktioniert und was SQL alles leisten kann.
Im zweiten Kapitel lernst Du selbstständig SQL-Queries zu schreiben und relationale Datenbanken auszulesen, um unternehmensrelevante Informationen zu extrahieren. Dabei unterscheidest Du Datenformate voneinander, lernst die boolesche Logik kennen und filterst Tabellen mit booleschen Operatoren. Im ersten Praxisprojekt wendest Du die bisherigen Lerninhalte an und baust Dir ein Toolkit auf, um Daten zu filtern, zu gruppieren, zu sortieren und zu verbinden (Join).
Im dritten Kapitel konzentrierst Du Dich auf fortgeschrittene SQL-Konzepte und Techniken und wie Du diese nutzt, um Grenzen grundlegender SQL-Abfragen zu überwinden. Dazu zählen vier Konzepte, um Query-Resultate wiederzuverwenden: Subqueries, Views, Common Table Expressions (CTEs) sowie die Tabellenerstellung. In mehreren Anwendungsfällen lernst Du fortgeschrittene Filter- und Verbindungsmethoden mithilfe von verschachtelten SQL-Queries. Darüber hinaus lernst Du, Deine Abfragen zu beschleunigen (Indexes) und wendest im zweiten Praxisprojekt alle bisher vermittelten Lerninhalte an.
OPTION 1: FOKUS AUF ANALYTICS
Im letzten Kapitel steht das Abschlussprojekt im Fokus. Dabei analysierst Du eine komplett neue Datenbank selbstständig – von der ersten Exploration bis zur letzten Query. Dafür vermitteln wir Dir zwei weitere wichtige Konzepte, die oft im Arbeitsalltag mit SQL auftauchen: Du lernst, wie Du mit Common Table Expressions (CTEs) auch bei komplexen Queries den Überblick behältst. Du baust zudem vertieftes Wissen zu analytischen Funktionen auf, um Ranglisten zu erstellen oder laufende Summen über längere Zeiträume zu bilden. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen.
OPTION 2: FOKUS AUF BACKEND
Du arbeitest mit einer komplett neuen Datenbank und wendest alle erlernten Inhalte selbstständig an. Außerdem vermittelt Dir das Kapitel, wo SQL im Arbeitsalltag auftaucht: Du lernst, wie Datenbanken mit Webanwendungen interagieren und welche Rolle SQL bei der Webentwicklung spielt. Du baust außerdem vertieftes Wissen über die Optimierung der Performance von SQL-Queries auf. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen.
Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Und allein 2021 wurden mehr als 80.000 Stellen für IT-Fachkräfte in Deutschland ausgeschrieben. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.
Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!
Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.
Nein, die Weiterbildung ist zeitlich flexibel und berufsbegleitend gestaltet. Du kannst uneingeschränkt Deinem Beruf nachgehen und kannst Dir Deine Lernzeiten so legen, wie sie für Dich zeitlich am besten passen. Solltest Du plötzlich doch mehr Zeit zur Verfügung haben, kannst Du Dich gerne bei uns per E-Mail melden und wir schalten in Deinem Konto die Lerninhalte für die Teilzeit-Variante frei. In dieser Variante kannst Du die Weiterbildung innerhalb von nur vier Wochen absolvieren. Solltest Du merken, dass Du doch mehr Zeit brauchst, kannst Du die Inhalte dennoch in der Regelzeit absolvieren.
Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.
(Ausgenommen sind Teilnehmende unserer geförderten Weiterbildungen. Diese müssen eine feste Stundenzahl pro Woche wahrnehmen und sind verpflichtet an den Live-Webinaren teilzunehmen.)
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