SQL für AI-Anwendungen: Datenstrukturen, Abfragelogik und Integration

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

1. 1
   Die Weiterbildung "SQL für AI-Anwendungen: Datenstrukturen, Abfragelogik und Integration in Analytics- und Reportingaufgaben" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Datenstrukturen", "Abfragelogik" und "Integration in Analytics". Arbeitsergebnisse zu Künstliche Intelligenz werden anhand klarer Kriterien besprochen und verbessert. Im Mittelpunkt stehen das Erkennen relevanter Muster, die Prüfung von Aussagen und die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus SQL reflektiert und mit den Lernzielen zu Künstliche Intelligenz abgeglichen. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "SQL für AI-Anwendungen"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld SQL und der Anwendungsschwerpunkt Künstliche Intelligenz. 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.
2. 2
   Die fachliche Einordnung von SQL wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt.
3. 3

   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "SQL für AI-Anwendungen" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen. Der Transferteil vertieft SQL und überführt die Erkenntnisse zu Künstliche Intelligenz in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Datenstrukturen: Fachliche Begriffe werden in konsistente Strukturen überführt; Schlüssel, Beziehungen und Nutzungsszenarien werden geprüft.
   Abfragelogik: Quellen, Formate und Verarbeitungsschritte werden erfasst, bereinigt und zu einem nachvollziehbaren Ablauf verbunden. Für Künstliche Intelligenz werden Grenzen, Abhängigkeiten und geeignete Kontrollschritte berücksichtigt.
   Integration in Analytics: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Fragestellung und Auswertungslogik: Fachliche Fragen werden in messbare Kriterien übersetzt und mit einem strukturierten Auswertungsweg bearbeitet. Die Lernaufgaben verbinden SQL mit Künstliche Intelligenz und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie SQL einzuordnen ist und welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei übernimmt.
   Die Teilnehmenden setzen Künstliche Intelligenz in einem abgegrenzten Aufgabenabschnitt selbstständig ein. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zwischen SQL und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

1. 1

   München

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

2. 2

   München

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

3. 3

   München

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

4. 4

   München

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

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

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.

Themen