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Weiterbildung in Datenbanken: SQL und Daten­verarbeitung

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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 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 + Datenanalyse
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung und Analyse von Datenbanken mit SQL. Teilnehmende lernen, wie relationale Systeme aufgebaut sind, Daten analysiert und in Entscheidungsprozessen genutzt werden. Power BI spielt dabei eine zentrale Rolle.
  • Modul 1

    Datenbanken in Analyse und Anwendung

  • Modul 2

    Datenanalyse und Modellierung mit SQL & MySQL

  • Modul 3

    Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess

  • Modul 4

    Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen

  • Modul 5

    Power Query zur strukturierten Datenverarbeitung

  • Datenbanken in Analyse und Anwendung
  • Grundlagen relationaler Systeme: Struktur, Aufbau und Nutzung von Datenbanken mit Fokus auf SQL, Datenmodellierung und Datentypen.
  • Abfrage und Auswertung

    Datenanalyse mit SQL, Datenaggregation und Datenauswertung für analytische und operative Fragestellungen.

  • Schnittstellen und Integration

    Einbindung von Datenquellen, Nutzung von Power BI SQL-Datenbanken und Verarbeitung großer Datenmengen.

  • Anwendung im Analysekontext

    Einsatz relationaler Datenbanken in data science, big data analysis und datengetriebener Entscheidungsfindung.

  • Datenanalyse und Modellierung mit SQL & MySQL
  • MySQL-Nutzung im Unternehmen

    Anwendung von SQL-Grundlagen zur Strukturierung, Abfrage und Analyse relationaler Datenbanken.

  • Big Data in SQL: Abfragen, Datenaggregation und Data Exploration großer Datenmengen im Kontext von Big Data Analysis.
  • Relationale Datenprozesse

    Datenaufbereitung und Datenbankoptimierung für Datenbankentwickler und SQL-Entwickler.

  • Power BI & SQL: Einbindung von Power-BI-Datenquellen in relationale Datenbanken für datengestützte Analyseprozesse.
  • 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.

  • 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.
  • Power Query zur strukturierten Datenverarbeitung
  • Power Query Grundlagen

    Import, Bereinigung und Transformation von Tabellen zur weiteren Analyse mit Excel und Power BI.

  • Datenschnittstellen nutzen

    Verbindung externer Datenquellen für automatisierte Datenerfassung und Aufbereitung.

  • Modellbasiertes Arbeiten

    Strukturierte Datenmodelle für Analyseprozesse mit Pivot, Diagrammen und Statistikfunktionen.

  • Analyse großer Datenmengen

    Einsatz von Power Query bei Big Data Sets und datengetriebener Entscheidungsunterstützung.

  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, relationale Datenbanken zu modellieren, Daten mit SQL abzufragen und Power BI zur Visualisierung und Analyse großer Datenmengen im geschäftlichen Kontext einzusetzen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

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

  2. 2

    Wuppertal

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

  3. 3

    Wiesbaden

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

  4. 4

    Ulm

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

  5. 5

    Saarbrücken

    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