Automatisierungs­experte: Datenmodelle, Abfragen und Integration

Passt der Kurs zu dir?

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   Logisches Denken in Mengen und Beziehungen, denn mit SQL beschreibst du, welche Daten du brauchst, nicht den Weg dorthin.
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   Eine Übungsdatenbank, etwa eine lokale MySQL- oder SQL-Server-Installation, in der du Tabellen anlegen, ändern und löschen darfst.
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   Für Administrationskurse Grundkenntnisse in Windows Server oder Linux, weil du Dienste, Speicherplatz und Rechte des Datenbankservers dort einrichtest.

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Automatisierungsexperte mit SQL: Datenmodelle, Abfragen und Integration" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Datenmodelle", "Abfragen" und "Integration". Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie SQL und Datenmodellierung im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. Der Aufbau folgt der Prozessaufnahme über die Modellierung bis zu Tests, Fehlerbehandlung und kontrollierter Ausführung. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Datenmodellierung in einen vollständigen Arbeitsablauf eingebettet wird. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Automatisierungsexperte mit SQL"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Die fachliche Einordnung von SQL wird durch konkrete Aufgaben zu Datenmodellierung ergänzt. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Ein eigener Lernschritt ordnet Datenmodellierung in den beruflichen Aufgabenrahmen ein.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenkontext und Fragestellungen: Der Schwerpunkt "Automatisierungsexperte mit SQL" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch komplexere Aufgabenlagen, Abhängigkeiten zwischen Teilbereichen und begründete Variantenentscheidungen sowie durch wiederholbare Abläufe, Auslöser, Ausnahmen und die kontrollierte Ausführung einzelner Prozessschritte. Der Lernfortschritt zu Datenmodellierung wird durch eine dokumentierte Transferaufgabe sichtbar gemacht.
   Datenmodelle: Objekte, Merkmale und Beziehungen werden strukturiert, damit fachliche Aussagen konsistent und technisch nutzbar abgebildet werden können.
   Abfragen: Datenwege werden von der Quelle bis zum Ziel geplant; Transformationen, Abhängigkeiten und Fehlerpfade werden dokumentiert. Der Transferteil vertieft SQL und überführt die Erkenntnisse zu Datenmodellierung in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Integration: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet.
   Ablauflogik und kontrollierte Ausführung: Auslöser, Regeln, Aktionen und Ausnahmen werden in einen testbaren Ablauf überführt und anhand realistischer Fälle geprüft. Zwischen SQL und Datenmodellierung werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld SQL und der Anwendungsschwerpunkt Datenmodellierung.
   Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl SQL als auch Datenmodellierung anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus SQL reflektiert und mit den Lernzielen zu Datenmodellierung abgeglichen. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Saubere Datenmodelle entwerfen

   Du lernst Normalisierung, Primär- und Fremdschlüssel und Entity-Relationship-Diagramme. Ein gutes Modell verhindert, dass sich eine Kundenadresse an mehreren Stellen widerspricht. Beispiel: Du überführst die Kundenliste eines Handwerksbetriebs in Tabellen für Kunden, Aufträge und Rechnungen.

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   Abfragen für andere Teams

   Mit sicherem SQL beantwortest du Fragen aus Vertrieb oder Controlling direkt in der Datenbank, statt Exporte zu verschicken. Views und Berechtigungen sorgen dafür, dass jedes Team nur die Spalten sieht, die es braucht. Beispiel: Du legst für die Buchhaltung eine View an, die offene Posten zeigt, aber keine Bankverbindungen.

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   Daten sichern und wiederherstellen

   Administrationskurse üben Backups, die Wiederherstellung auf einen bestimmten Zeitpunkt und die Rechtevergabe über Rollen. Damit übernimmst du Verantwortung für die Verfügbarkeit der Geschäftsdaten. Beispiel: Du testest jeden Monat, ob sich die Sicherung der Warenwirtschaft auf einem Testserver vollständig einspielen lässt.

Themen