Der Kurs SQL für Data Science vermittelt die Nutzung von SQL als Grundlage für datenwissenschaftliche Arbeitsprozesse. Teilnehmende lernen, wie Daten extrahiert, transformiert und strukturiert werden, bevor sie in analytische oder modellbasierte Verfahren überführt werden. Der Kurs zeigt typische SQL-Techniken zur Vorbereitung komplexerer Analyse- und Modellierungsschritte.
1. Grundlagen - Datenstrukturen und Modellierung2. SQL-Abfragen - Auswahl, Filterung und Transformation3. Mehrtabellenstrukturen - Beziehungen und Aufbereitung4. Anwendung - Vorbereitung für Data Science1. Grundlagen - Datenstrukturen und Modellierung
- Aufbau relationaler Datenmodelle
- Definition von Tabellen, Attributen und Beziehungen
- Verständnis normalisierter Strukturen
- Zuordnung von Datentypen zu Analyseanforderungen
2. SQL-Abfragen - Auswahl, Filterung und Transformation
- Abfragen von Daten für analytische Aufgaben
- Bereinigung und Transformation durch Funktionen und Bedingungen
- Aggregation und Gruppierung zur Mustersuche
- Anwendung einfacher Window-Methoden für zeitliche Analysen
3. Mehrtabellenstrukturen - Beziehungen und Aufbereitung
- Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
- Nutzung grundlegender CTEs zur Strukturierung
- Aufbau konsistenter Beziehungen für Training und Testdaten
- Erstellung stabiler Abfragestrukturen für große Datenmengen
4. Anwendung - Vorbereitung für Data Science
- Selektion relevanter Variablen und Merkmale
- Extraktion von Daten für Modellierungs- und Analysewerkzeuge
- Erstellung kleiner Trainingsdatensätze
- Dokumentation grundlegender Datenaufbereitungsschritte