Dieses Modul vermittelt Ihnen die Fähigkeit, komplexe SQL-Abfragen zu erstellen und dabei Joins und Subqueries zu verwenden, um Daten aus mehreren Tabellen effizient abzurufen. Sie lernen, wie Sie Aggregatfunktionen und Gruppierungstechniken für die Datenzusammenfassung verwenden und wie Sie SQL-Abfragen auswerten und optimieren können, um die Leistung zu verbessern. Durch praktische Übungen werden Sie diese fortgeschrittenen Abfragetechniken anhand von realen Szenarien üben, die eine effiziente Datenanalyse in großen Datenbanken unterstützen.

In diesem Modul wenden Sie DDL-Befehle (Data Definition Language) an, um Datenbankschemata zu erstellen und zu ändern und dabei die Übereinstimmung mit den Geschäftsanforderungen sicherzustellen. Sie lernen, relationale Beschränkungen zu implementieren, um die Datenintegrität durchzusetzen, und erforschen den Einsatz von Generative KI-Tools zur Unterstützung bei der Schemaentwicklung und -optimierung. Anhand von Aktivitäten und praktischen Anwendungen werden Sie praktische Erfahrungen mit der Verwaltung dynamischer Datenbankschemata sammeln und sicherstellen, dass diese an sich verändernde Geschäftsanforderungen angepasst werden können.

Dieses Modul führt Sie in die Konzepte des Data Warehousing und der Business Intelligence ein, wobei der Schwerpunkt auf der Rolle von Data Warehouses in der modernen Analytik liegt. Sie lernen die Modellierung von Sternschemata kennen und führen praktische Übungen durch, um Data Warehouses zu erstellen und abzufragen. Das Modul behandelt auch die Integration von SQL Server Data Warehouses mit Business Intelligence-Tools wie Power BI, um Trends zu visualisieren und die strategische Entscheidungsfindung durch umfassende Einblicke in die Warehouse-Daten zu unterstützen.