Grundkonzepte von SQL und relationalen Datenbanken
  • Einblick in Tabellen, Primary Keys und Foreign Keys für effiziente Datenanalysen
  • Verständnis von Datenmodellen und Beziehungen in Datenbanken für effektive SQL Abfragen
  • Verwendung von SQL-Tools wie DBeaver zur Erstellung von SQL Abfragen im Rahmen der Datenanalyse

Methoden der SQL Abfragen in der Datenanalyse
  • Einführung in SELECT-, WHERE-, ORDER BY- und LIMIT-Abfragen für erste Schritte mit SQL Abfragen
  • Daten filtern, sortieren und kombinieren zur Nutzung in Datenanalysen
  • Implementierung von logischen Operatoren und Bedingungen für gezielte SQL Abfragen

Fortgeschrittene SQL Techniken
  • Verwendung von GROUP BY und HAVING für tiefere Datenanalysen
  • Analysetools durch Aggregatfunktionen wie COUNT, AVG, MAX, MIN mit SQL Abfragen
  • Zeitlich basierte Datenanalysen und CASE Statements für datengetriebene Datenanalysen

SQL Joins und komplexe Abfragekonstrukte
  • Verstehen und Anwenden von INNER, LEFT, RIGHT und FULL OUTER JOINs in Datenanalysen
  • Abfragen über mehrere Tabellen für umfassende Bewertungen mit komplexen SQL Abfragen
  • Integration von Datenquellen zur Erstellung von umfassenden Reports für datengetriebene Entscheidungen

Strukturierte Datenauswertung mit CTEs und Subqueries
  • Anwendung von Common Table Expressions (CTEs) für organisierte und wiederverwendbare SQL Abfragen
  • Nutzung von Subqueries in SELECT-, FROM- und WHERE-Klauseln für erweiterte Datenanalysen
  • Vorbereitung von SQL-Daten für Business Reporting und Dashboards in der Datenanalyse