- Grundlagen relationaler SQL Datenbanken und solides Datenbankdesign für strukturierte Data Analysis
- Verständnis von Tabellen, Datentypen, Primary Keys und Foreign Keys als Basis für Data Analysis mit SQL Datenbanken
- Einrichtung und Nutzung von SQL-Tools wie DBeaver zur Verwaltung und Analyse von SQL Datenbanken
Datenhandling mit SQL-Basics
- Abfragen mit SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT in SQL Datenbanken für zielgerichtete Data Analysis
- Daten filtern, sortieren und kombinieren zur Durchführung analytischer Prozesse
- CRUD-Operationen (Insert, Update, Delete) im Kontext moderner Data Analysis Workflows
Aggregationen und Gruppierungen für strukturierte Analyse
- Nutzung von GROUP BY, HAVING und Aggregatfunktionen in SQL Datenbanken zur Kennzahlenanalyse
- Berechnung von SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN für datenbasierte Entscheidungen
- Erstellung von Zwischenberichten mit SQL als Teil einer effektiven Data Analysis
Joins und Datenverknüpfung
- Effiziente Verknüpfung von Tabellen in SQL Datenbanken mittels INNER, LEFT, RIGHT JOIN
- Aufbau komplexer Datenbeziehungen für erweiterte Data Analysis in relationalen Umgebungen
- Verwendung von Joins zur Erstellung bereinigter, analysefähiger Datenmodelle
SQL für Data Analytics Reporting
- Nutzung von SQL Datenbanken zur Erstellung wiederverwendbarer Abfragen für Data Analysis Reports
- CTEs und Subqueries für strukturierte Datenlogik und bessere Lesbarkeit
- Integration von Daten aus SQL Datenbanken in Reporting-Tools zur Visualisierung von KPIs, Trends und Insights
Diese Kursinhalte ermöglichen Teilnehmern ein fundiertes Verständnis für die effiziente Verwaltung und Analyse von Daten mit SQL Datenbanken.