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Datenbanken: SQL-Grundlagen und Datenanalyse

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Nest Academy 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
über 10.000 €
LERNORT
Bremen
NÄCHSTER START
01.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  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 + Datenanalyse + Business Intelligence
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung von SQL für Datenbanken und deren Analyse. Die Teilnehmenden erfahren, wie relationale Datenbanken strukturiert sind und wie diese zur Unterstützung analytischer Fragestellungen in der digitalen Arbeitswelt eingesetzt werden können.
  • Modul 1: Einführung in SQL & MySQL
  • Modul 2: Relationale Datenbanken in Analyseprozessen
  • Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Modul 4: Einführung in die Statistik
  • Modul 5: Datenstrukturierung - Modelle, Formate und Verwaltung für Analyseprozesse
  • Einführung in SQL & MySQL
  • Grundlagen der SQL-Programmierung: Erstellung, Abfrage und Verwaltung relationaler Datenbanken mit MySQL für strukturierte Datennutzung.
  • Datenanalyse und -auswertung: Einsatz von SQL zur Datenerfassung, Datenaggregation und Analyse großer Datenmengen (Big Data Sets).
  • Datenmanagement: Datenmodellierung, -aufbereitung und Optimierung relationaler Datenstrukturen für datengetriebene Entscheidungen.
  • SQL in Business Intelligence: Nutzung von Power BI & SQL zur Integration von Datenquellen, Analyse von KPIs und Visualisierung in Data Dashboards.
  • Relationale Datenbanken in Analyseprozessen
  • Struktur relationaler Datenbanken: Einführung in Datenstrukturen, SQL-Grundlagen, Datenmodellierung und Datenbankoptimierung.
  • SQL-Abfragen und Datenanalyse: Anwendung von SQL zur Datenaggregation, Datenauswertung und Unterstützung analytischer Fragestellungen.
  • Schnittstellen zur Analyse: Integration von Power BI, SQL-Datenbanken, Datenschnittstellen und Datenquellen für Analyseverfahren.
  • Datenbanken im Analysekontext: Nutzung relationaler Datenbanken für Big Data Analysis, Data Science und Datenverarbeitung.
  • Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
  • Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
  • Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.
  • Einführung in die Statistik
  • Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.
  • Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.
  • Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.
  • Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.
  • Datenstrukturierung - Modelle, Formate und Verwaltung für Analyseprozesse
  • Grundlagen zur Entwicklung logischer Datenmodelle, Datenvisualisierungstools und Formate für analytische Nutzung.
  • SQL, Pivot Tabellentechniken und Power BI Datenquellen zur technischen Aufbereitung für Big Data Analyseprozesse.
  • Nutzung von Datenstrukturen zur Pflege, Schnittstellenintegration und datengetriebenen Verwaltung im Systemkontext.
  • Vorbereitung von Daten für Power BI Visualisierungen, statistische Auswertungen und datenbasierte Analyseschritte.
  • Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um relationale Datenbanken und Datenanalyse-Tools wie SQL und Power BI in verschiedenen Analysekontexten effizient einzusetzen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Bremen

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Frankfurt am Main

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Osnabrück

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Bochum

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Rosenheim

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 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

Nest Academy GmbH: 306 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

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Themen

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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir