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Microsoft Power BI: SQL-Datenbanken und Embedded-Funktionen

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
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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

  • Power BI + SQL + Datenmodellierung + Datenanalyse
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zur fortgeschrittenen Nutzung von Microsoft Power BI und SQL-Datenbanken. Teilnehmende lernen, komplexe Datenmodelle zu erstellen, Daten zu analysieren und diese mithilfe von Visualisierungstools in Power BI auszuwerten.
  • Modul 1: Einführung in Power BI von Microsoft
  • Modul 2: Einführung in SQL & MySQL
  • Modul 3: Einführung in Microsoft Power BI Dataflows
  • Modul 4: Automatisierung mit Microsoft Power BI im Überblick
  • Modul 5: Datenimport für analytische Modellprozesse
  • Modul 6: Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
  • !Einführung in Power BI von Microsoft
  • *Grundlagen von Power BI: Einführung in Microsoft Power BI, Datenimport, Benutzeroberfläche und erste Schritte mit Berichten und Dashboards.
  • *Datenmodellierung & DAX: Aufbau von Datenmodellen, Einsatz von DAX-Funktionen und Verknüpfung mehrerer Datenquellen im Power BI Service.
  • *Visualisierung & Auswertung: Erstellung von Power BI Visuals wie Pivot-Tabellen, Scatterplots, Boxplots und individuelle Berichtselemente.
  • *Analyse großer Datenmengen: Nutzung von Power Query, Filterlogik, SQL-Anbindungen und Big Data Analyse mit Power BI Tools in der Cloud.
  • !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.
  • !Einführung in Microsoft Power BI Dataflows
  • *Grundlagen der Datenaufbereitung: Power BI Dataflows zur strukturierten Transformation und Verwaltung verteilter Datenquellen.
  • *Datenmodellierung im Prozess: Aufbau wiederverwendbarer Datenmodelle für Analyse, Visualisierung und automatisierte Auswertung.
  • *Verknüpfung & Darstellung: Einbindung von Datenquellen und Nutzung von Power BI Visualisierungen für explorative Datenanalysen.
  • *Einsatz im Analysekontext: Dataflows als Bestandteil von Datenanalyse, Datenvisualisierung und datenbasierter Entscheidungsfindung.
  • !Automatisierung mit Microsoft Power BI im Überblick
  • *Datenflussoptimierung: Power BI Dataflows für automatisierte Integration, Transformation und Datenmodellierung einsetzen.
  • *Berichtsanpassung mit Skript: Dynamische Steuerung von Inhalten über Power BI DAX, Power BI Filter und Skriptsteuerung.
  • *Dashboards ohne manuellen Aufwand: Erstellung automatisierter Power BI Reports auf Basis bestehender Datenmodelle.
  • *Technikverbindung nutzen: Einsatz von Power BI AI, Embedded Lösungen und Python Power BI zur Erweiterung der Automatisierung.
  • !Datenimport für analytische Modellprozesse
  • *Importprozesse umsetzen: Verarbeitung externer Datenquellen für statistische Datenauswertung und Business Analytics Anwendungen.
  • *Modellierung im Datenumfeld: Erstellung nutzbarer Datenmodelle zur Integration in Statistik, Data Analysis und Reporting.
  • *Power BI im Datenfluss: Verbindung von Datenquellen über Power BI Dataflows zur Analyse in Pivot-Tabellen und Dashboards.
  • *Analyse und Visualisierung: Modellgestützte Datennutzung zur Interpretation großer Datenmengen im Analysekontext.
  • !Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
  • *Visualisierung von Daten mit Microsoft Power BI Visuals zur Analyse komplexer Zusammenhänge in datengetriebenen Modellen.
  • *Einsatz von Scatterplot, Histogramm und Boxplot zur Darstellung statistischer Muster und explorativer Datenanalysen.
  • *Kombination von Datenmodellierung, Datenaufbereitung und Darstellung zur Unterstützung analytischer Prozesse.
  • *Verwendung von Power BI Visualisierungen zur Auswertung, Strukturierung und Präsentation großer Datenmengen.
  • Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Anwendung von Power BI und SQL für fortgeschrittene Datenanalysen und Visualisierungen im beruflichen Kontext.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Augsburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Bielefeld

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Andechs

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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