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Datenbanken für Quereinsteiger: Datenstrukturen und Datenerfassung

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Logisches Denken in Mengen und Beziehungen, denn mit SQL beschreibst du, welche Daten du brauchst, nicht den Weg dorthin.
  2. 2
    Eine Übungsdatenbank, etwa eine lokale MySQL- oder SQL-Server-Installation, in der du Tabellen anlegen, ändern und löschen darfst.
  3. 3
    Für Administrationskurse Grundkenntnisse in Windows Server oder Linux, weil du Dienste, Speicherplatz und Rechte des Datenbankservers dort einrichtest.

Das lernst du

  • Datenbanken + SQL + Power BI + Webscraping
  • Diese Weiterbildung vermittelt Grundlagen und fortgeschrittene Techniken im Umgang mit Datenbanken und Datenanalysen. Themen sind unter anderem Datenmodellierung, SQL-Anwendungen, Datenintegration und die Nutzung von Webscraping für die Datenerfassung und -verarbeitung.
  • Modul 1

    Funktionsweisen von Datenbanksystemen

  • Modul 2

    Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen

  • Modul 3

    Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess

  • Modul 4

    Datenextraktion und Analyse mit Webscraping

  • Modul 5

    REST-API für automatisierte Datenverarbeitung

  • Funktionsweisen von Datenbanksystemen
  • Grundlagen der Datenbanken

    Einführung in relationale Datenmodelle, Datenstrukturen, Datenmanagement und Datenbankkonzepte.

  • Arbeiten mit SQL & MySQL: SQL-Grundlagen, Datenabfragen, Tabellenstrukturen, Datenaggregation und Datenbankprogrammierung.
  • Datenintegration & Analyse: Nutzung von Power BI SQL-Datenquellen, Datenaufbereitung, Datenschnittstellen und Datenverarbeitung.
  • Von Daten zu Erkenntnissen: Datenauswertung, Big Data Analyse, Datenmodellierung und strukturierte Informationsgewinnung.
  • Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
  • Datenquellen erschließen

    Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.

  • Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
  • Power BI Dataflows

    Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.

  • Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.
  • Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • Datenmodellierung mit Power BI: Erstellung strukturierter Datenmodelle zur Nutzung in Business Intelligence und Datenanalyse.
  • Pivot-Auswertung und Analyse

    Anwendung von Pivot-Analyse zur Aufbereitung komplexer Daten für Auswertung und Business Analytics.

  • Zusammenführen von Datenquellen: Import und Verknüpfung heterogener Datenquellen für Microsoft Power BI Reports und Dashboards.
  • Aggregation und Bereinigung

    Durchführung grundlegender Datenaufbereitung zur Analyse in Power BI und für Datenanalysten.

  • Datenextraktion und Analyse mit Webscraping
  • Technischer Einstieg

    Webscraping Python und REST API Python zur Sammlung großer Datenmengen aus verteilten Quellen.

  • Tool-gestützte Abläufe

    Auswahl geeigneter Webscraping Software für strukturierte Extraktion und Analyse.

  • KI in der Datenverarbeitung: Anwendung von Webscraping AI und Machine Learning zur Mustererkennung in Datensätzen.
  • Grenzen der Nutzung

    Berücksichtigung rechtlicher Aspekte bei Zugriff und Weiterverwendung externer Datenquellen.

  • REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
  • REST API Grundlagen

    Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.

  • Datenabruf mit Python

    Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.

  • Anbindung externer Quellen

    Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.

  • Schnittstellen für KI-Prozesse

    Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.

  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Datenbanken effizient zu nutzen, SQL für Datenabfragen einzusetzen und mit Power BI komplexe Datenanalysen durchzuführen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

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

  2. 2

    Wuppertal

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

  3. 3

    Wiesbaden

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

  4. 4

    Ulm

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

  5. 5

    Saarbrücken

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

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Datenbanken & SQL→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

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Themen

Datenbanken & SQLData AnalystKI & Machine LearningLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir