SQL-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten abgefragt, gefiltert und strukturiert werden. Sie können Fähigkeiten in Tabellenaufbau, Joins, Aggregationen und Datenanalyse aufbauen. Viele Kurse stellen Beispiele und Tools vor, die den Umgang mit Datenbanken erleichtern.

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI-Agenten, Abfragesprachen, Datenbank-Management-Systeme, Datenzugang, GitHub Kopilot, Transact-SQL, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Datenbank-Design, Microsoft SQL-Server, Präsentation der Daten, Relationale Datenbanken, Datenbanken, Instandhaltbarkeit, SQL, Datenbank-Management
★ 4.5 (278) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Transaktionsverarbeitung, Jupyter, Abfragesprachen, Datenbank-Theorie, Datenzugang, Datenmanipulation, Gespeicherte Prozedur, Datenanalyse, Relationale Datenbanken, Datenbanken, SQL, Datenbank-Management
★ 4.7 (22.730) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of California, Davis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Abfragesprachen, Qualität der Daten, Datenumwandlung, Datenverwaltung, Datenmanipulation, Datenkompetenz, Datenanalyse, Relationale Datenbanken, Deskriptive Analytik, Datenwrangling, SQL, Datenmodellierung, Datenbank-Management
★ 4.6 (17.220) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Data Storytelling, Power BI, Dashboard, Data Presentation, Transact-SQL, SQL, Microsoft SQL Servers, Excel Formulas, Microsoft Excel, Statistical Visualization, Data Cleansing, Transaction Processing, Prompt Engineering, Data Manipulation, Data Processing, Data Analysis, Dashboard Creation, Business Intelligence, Data Management
★ 4.6 (1493) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Stored Procedure, Star Schema, Microsoft SQL Servers, Database Design, Transact-SQL, SQL, Data Integrity, Database Architecture and Administration, Transaction Processing, Database Development, Database Management, Data Integration, Relational Databases, Power BI, Data Warehousing, Data Maintenance, Query Languages, Database Administration, Database Systems, Data Management
★ 4.5 (350) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Database Software, Report Writing, GitHub, Performance Tuning, Jupyter
★ 4.6 (986) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Transaktionsverarbeitung, Abfragesprachen, Datenbank-Entwicklung, IBM DB2, Datenmanipulation, Gespeicherte Prozedur, Datenbank-Design, Microsoft SQL-Server, Datenanalyse, Relationale Datenbanken, Datenbank-Systeme, Datenbanken, MySQL, SQL, Datenbank-Management
★ 4.7 (718) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Abfragesprachen, Entwicklungsumgebung, Installation der Software, Datenbank-Software, PHP (Skriptsprache), Datenbank-Design, Integrität der Daten, Relationale Datenbanken, Datenbanken, MySQL, SQL, Datenmodellierung, Datenbank-Management
★ 4.7 (5516) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of California, Davis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Daten-Storytelling, Daten-Seen, Qualität der Daten, Datenverwaltung, Peer Review, Datenkompetenz, Präsentationen, Datenarchitektur, Präsentation der Daten, Verteiltes Rechnen, Datenvisualisierung, Apache Spark, Explorative Datenanalyse, Databricks, Daten-Pipelines, Komplexe Problemlösung, Datenanalyse, Deskriptive Analytik, SQL
★ 4.6 (17.386) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interviewing-Fähigkeiten, Bereinigung von Daten, Daten-Storytelling, Ggplot2, Interaktive Datenvisualisierung, Kommunikation mit Interessenvertretern, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenkompetenz, Tabellenkalkulations-Software, Stichproben (Statistik), Präsentation der Daten, Web-Präsenz, Daten-Strukturen, Daten-Ethik, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Validierung von Daten, Rmarkdown, R (Software), LinkedIn
★ 4.8 (182.242) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Professionelle Netzwerkarbeit, Python-Programmierung, Dashboard, IBM Kognos-Analytik, Daten-Storytelling, Software zur Datenvisualisierung, Plotly, Excel-Formeln, Plot (Grafiken), Präsentation der Daten, Datenvisualisierung, Microsoft Excel, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Erstellung des Dashboards, Web-Scraping, Analytik, Datenwrangling, SQL, Daten importieren/exportieren
★ 4.6 (99.629) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Corporate Finance Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Warehousing, Abfragesprachen, Datenzugang, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Business Intelligence, Datenanalyse, Relationale Datenbanken, Datenbanken, SQL
★ 4.7 (82) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Die am besten bewerteten Sql Kurse werden von Microsoft auf Coursera angeboten.
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SQL wird zum Speichern, Abfragen, Organisieren und Analysieren von Daten in relationalen Datenbanken verwendet. Es dient dazu, bestimmte Datensätze abzurufen, Daten aus verschiedenen Tabellen zu verknüpfen, Trends zusammenzufassen, Datenbankinhalte zu aktualisieren sowie Berichte oder Dashboards zu erstellen. Kurse wie „SQL for Data Science" der University of California, Davis, und „Databases and SQL for Data Science with Python" von IBM konzentrieren sich auf die Anwendung von SQL bei realen Datenanalyseaufgaben. Wenn Sie sicherer mit Daten arbeiten möchten, ist SQL ein praktischer Ausgangspunkt, um auf Coursera Kenntnisse in den Bereichen Datenbanken und Analytik aufzubauen.
SQL wird häufig in den Bereichen Daten, Analytik, Wirtschaft, Software und Datenbanken eingesetzt. Datenanalysten, Business-Analysten, Datenwissenschaftler, Datenbankadministratoren, Backend-Entwickler und Produktanalysten nutzen SQL oft, um Datensätze zu untersuchen, Berichte zu erstellen, Kennzahlen zu validieren oder Anwendungen mit Datenbanken zu verbinden. Kurse wie „Microsoft-Datenanalyse mit SQL, Excel und Power BI" zeigen, wie sich SQL in umfassendere Analyse-Workflows mit Tabellenkalkulationen und Dashboards einbinden lässt. Das Erlernen von SQL kann Ihnen dabei helfen, eine Grundlage für Aufgabenbereiche zu schaffen, in denen das Auffinden, Bereinigen und Auswerten von Daten Teil der Arbeit ist.
Um mit dem Erlernen von SQL zu beginnen, reichen grundlegende Computerkenntnisse und ein allgemeiner Umgang mit Datentabellen aus. Zu den hilfreichen Vorkenntnissen gehören das Verständnis von Zeilen und Spalten, einfache Tabellenkalkulationsformeln, grundlegende Logik sowie Kenntnisse darüber, wie Daten gruppiert oder gefiltert werden können. Sie benötigen keine fortgeschrittenen Programmierkenntnisse, um anzufangen, allerdings kann die Vertrautheit mit Python für Kurse wie „Databases and SQL for Data Science with Python" von IBM nützlich sein. Ein SQL-Kurs für Anfänger kann Ihnen dabei helfen, von einfachen Abfragen zu strukturierteren Datenbank- und Analyseaufgaben überzugehen.
Sie können SQL-Projekte erstellen, mit denen Sie Datensätze analysieren, Berichte erstellen und Fragen aus den Bereichen Wirtschaft oder Forschung beantworten. Beispiele hierfür sind ein Dashboard zur Vertriebsleistung, eine Kundensegmentierungsanalyse, ein Bestandsverfolgungssystem, eine Film- oder Musikdatenbank, eine Zusammenfassung von Daten zum öffentlichen Gesundheitswesen oder eine Datenqualitätsprüfung unter Verwendung von Verknüpfungen, Filtern und Aggregationen. Fortgeschrittenere Projekte können die Optimierung von Abfragen oder die Verbesserung der Datenbankleistung umfassen, was an das Buch „Advanced SQL Applications and Performance Optimization" von John Wiley \& Sons anknüpft. Durch projektbasiertes Üben können Sie SQL-Konzepte in Beispiele umsetzen, die sich für Ihr Portfolio eignen.
Beginnen Sie das Erlernen von SQL mit einfachen Abfragen und arbeiten Sie sich dann zu den Themen Filterung, Verknüpfung, Gruppierung und Analyse von Daten über mehrere Tabellen hinweg vor. Ein guter Ansatz ist es, zunächst SELECT-Anweisungen zu lernen, dann WHERE-Filter, ORDER BY, Aggregatfunktionen, GROUP BY, Verknüpfungen, Unterabfragen und grundlegende Konzepte des Datenbankdesigns. Kurse wie „SQL Foundations" von Microsoft oder „SQL: A Practical Introduction for Querying Databases" von IBM bieten strukturierte Übungen für Anfänger. Versuchen Sie während des Lernens, jedes Konzept auf einen kleinen Datensatz anzuwenden, damit Sie die Syntax mit konkreten Analyseaufgaben in Verbindung bringen können.
Ja. Sie können auf Coursera auf zwei Arten kostenlos mit dem Erlernen von SQL beginnen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in SQL erwerben oder nach der Vorschau oder Testphase den vollen Zugriff auf die Kurse freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Zu den empfehlenswerten Kursen für Einsteiger zählen „SQL Foundations" von Microsoft, „SQL: A Practical Introduction for Querying Databases" von IBM und „SQL for Data Science" der University of California, Davis. Diese Kurse eignen sich besonders für Lernende, die Abfragen, Datenbanken und Datenanalyse verstehen möchten, ohne sich zunächst mit fortgeschrittenen Themen der Datenbankadministration zu befassen. Wenn Ihr Ziel die Datenanalyse ist, könnte auch der Kurs „Microsoft Data Analysis with SQL, Excel \& Power BI" nützlich sein, da er SQL mit Berichts- und Visualisierungsabläufen verknüpft. Wählen Sie einen Kurs danach aus, ob Sie allgemeine SQL-Grundlagen, praktische Übungen zur Datenwissenschaft oder den Kontext der Geschäftsanalyse suchen.
SQL-Kurse behandeln in der Regel das Abfragen von Daten, das Filtern von Datensätzen, das Sortieren von Ergebnissen, das Verknüpfen von Tabellen, das Gruppieren von Daten und die Verwendung von Aggregatfunktionen. Viele Kurse bieten zudem eine Einführung in Unterabfragen, Datenbanktabellen, Konzepte relationaler Datenbanken, Datenbereinigung und praktische Analyseabläufe. Einige Kurse gehen noch tiefer auf Tools und Anwendungsbereiche ein, wie beispielsweise Microsoft SQL Server, Python-basierte Datenbankarbeit im Kurs von IBM oder Leistungsoptimierung im Kurs „Advanced SQL Applications and Performance Optimization". Ein Blick auf die Kursthemen bei Coursera kann Ihnen dabei helfen, einen Kurs zu wählen, der Ihrem aktuellen Kenntnisstand und den Arten von Datenprojekten entspricht, die Sie umsetzen möchten.