Mit der Sprache SQL werden sowohl Datenbanken sowie deren Strukturen erstellt als auch Daten eingefügt, bearbeitet, gelöscht bzw. über Abfragen ausgewertet. Der Lehrgang vermittelt die wesentlichen Elemente von SQL auf der Basis des ANSI-Standards, um relationale Datenbanken mit SQL zu entwickeln und zu verwalten sowie Abfragen umzusetzen. Dabei lernst du auch, wie Künstliche Intelligenz SQL-basierte Datenbanken und Abfragen effizienter gestalten kann. Der Unterricht erfolgt auf dem Microsoft SQL-Server unter Verwendung des Microsoft SQL Server Management Studios.

Relationale Datenbanken mit SQL

Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)
Überblick über Datenbanksysteme und -modelle
Redundante Daten und Datenintegrität
Normalisierung
Datenbankentwurf und Entity-Relationship-Modell (ERM)
Primär- und Fremdschlüssel
Beziehungen zwischen Relationen
Datentypen in SQL
Indizes und Performance
Einschränkungen und Validierung
Abfragen in SQL
Strukturierte Daten als Grundlage für KI-gestützte Analyseverfahren

Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Überblick über SQL Server und SSMS
Physisches Datenbankdesign
Erstellen von Tabellen und Definieren von Datentypen
Einschränkungen, Standardwerte und Beziehungen
Datenbankdiagramme (ERM) und Beziehungen
Backup und Restore
Einführung in Performanceüberwachung
Überblick über KI-unterstützte Abfrageoptimierung und Queryanalyse

Einführung in DDL (Data Definition Language) und DML (Data Manipulation Language) (ca. 8 Tage)
SQL-Grundlagen und erweiterte Syntax
Operatoren und integrierte Funktionen
Abfragen und Manipulation von Daten
Fehlerbehandlung und Transaktionsmanagement
Erstellung und Verwaltung von Datenbankobjekten
Grundlagen der Performanceoptimierung
Arbeiten mit modernen Datentypen
Datenmodellierung und strukturierte Aufbereitung für KI- und Analyseanwendungen

DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)
Benutzerverwaltung und Berechtigungen
Rollen und Sicherheitskonzepte
Auditing
Einführung in Row Level Security
Datensicherheit im Kontext von KI-gestützten Auswertungen

Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)
Datenimport und -export
Moderne Datentypen
Import, Transformation und Bereitstellung von Daten für Analyseprozesse

Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.