Fachkraft für SQL-Datenbanken

Der sichere Umgang mit Datenbanken gehört heute zu den gefragtesten Kompetenzen in der digitalen Arbeitswelt. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnahes Wissen, um Daten effizient zu verwalten, gezielt abzufragen und fundiert zu analysieren.

Angesprochen sind alle, die relationale Datenbanken modellieren, komplexe Abfragen souverän erstellen und die Performance von Datenstrukturen nachhaltig verbessern möchten. Mit der Qualifikation zur Fachkraft für SQL-Datenbanken erweiterst du dein berufliches Profil um ein Fachgebiet, das in nahezu jeder Branche benötigt wird.

Im Mittelpunkt steht das anwendungsorientierte Arbeiten mit modernen Datenbanksystemen. Du lernst, wie Daten in Unternehmen genutzt werden, welche Rolle KPIs spielen und wie du mit SQL belastbare Ergebnisse erzielst. Auch aktuelle Themen rund um Big Data werden praxisnah vermittelt.

Jedes Lernfeld verfolgt ein klares Ziel, sodass du strukturiert und Schritt für Schritt vorankommst. Ein abschließendes Projekt mit Gruppenarbeit und Präsentation sorgt dafür, dass du das Gelernte direkt in realistischen Szenarien anwendest.

Die Kombination aus Vorlesungen und eigenständigem Lernen bietet dir ein hohes Maß an Flexibilität und macht die Inhalte gut mit deinem Alltag vereinbar. So baust du praxisrelevante Fähigkeiten auf, die dir im Job langfristig mehr Sicherheit im Umgang mit Daten geben. Der Kurs findet online und in Vollzeit statt.

Grundlagen der Datenbanken und SQL: Relationale Datenbanken und Datenbankkonzepte, Tabellenaufbau, Relationen, Primär-/Fremdschlüssel, SQL-Einführung, Befehle: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, Filterung, Sortierung, einfache Bedingungen | Big Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value, Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten, Data Lake vs. Data Warehouse, Lakehouse-Ansatz, HDFS/Objektspeicher, Partitionierung, Skalierung, MapReduce, Spark, ETL vs. ELT, SQL-on-Big-Data (Trino/Presto, Hive/Spark SQL), Datenqualität, Governance, DSGVO-Grundlagen, Use Cases: Predictive Maintenance, Fraud Detection | Datenmodellierung und Datenbankdesign: Normalisierung und Denormalisierung, Entity-Relationship-Modellierung, Effiziente Datenstrukturen, Referenzielle Integrität | Abfragen und Datenanalyse mit SQL: JOIN, UNION, INTERSECT, GROUP BY, HAVING, Aggregationsfunktionen, Unterabfragen, CASE WHEN, Views für Analysen | Datenmanagement und Performanceoptimierung: Indexierung, Abfrageoptimierung, Transaktionen, Sperrmechanismen, Backup- und Recovery-Konzepte, Query-Analyse, Monitoring | Erweiterte SQL-Konzepte: Stored Procedures, Funktionen, Trigger, Constraints, Benutzerverwaltung, Rechtekonzepte, Zeitbasierte Abfragen, Integration externer Datenquellen