- Grundlagen in SQL Datenbanken und design von Datenbanken für strukturierte Data Analysis
- Kenntnisse in Tabellen, Datentypen, Primary und Foreign Keys als Grundlagen für Data Analysis mit SQL Datenbanken
- Einsatz von SQL-Tools wie DBeaver zur Verwaltung und Analyse von SQL Datenbanken
Basic Data Handling mit SQL
- Durchführen von SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT Abfragen in SQL Datenbanken für präzise Data Analysis
- Filtern, sortieren und kombinieren von Daten für analytische Workflows
- Durchführung von CRUD-Operationen (Insert, Update, Delete) in modernen Data Analysis Prozessen
Datenaggregation und Gruppierung
- Nutzung von GROUP BY, HAVING und Aggregatfunktionen in SQL Datenbanken zur Auswertung von Kennzahlen
- Rechnen von SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN für datenbasierte Entscheidungen
- Zwischenberichte mit SQL erstellen als Bestandteil einer effektiven Data Analysis
Datenverknüpfungen mit Joins
- Effizientes Verbinden von Tabellen in SQL Datenbanken mit INNER, LEFT, RIGHT JOIN
- Aufbau komplexer Datenbeziehungen für umfassende Data Analysis
- Anwendung von Joins zur Erstellung säuberlicher, analysierbarer Datenmodelle
SQL in der Data Analytics Berichterstellung
- Einsetzen von SQL Datenbanken für abfragebasierte Data Analysis Reports
- Benutzung von CTEs und Subqueries für lesbare und strukturierte Datenlogik
- Integration von SQL Daten in Reporting-Tools für KPIs, Trends und Insights Visualisierung