AI Courses Germany: Von Null zu SQL & Datenmodellen – Datenkompetenz für KI

Gute KI beginnt mit guten Daten. Wer Modelle trainiert, braucht saubere Abfragen, sinnvolle Datenmodelle und reproduzierbare Pipelines. SQL ist dabei das Schweizer Taschenmesser, und Modellierung bringt Ordnung ins System. Dieser Beitrag zeigt, wie du mit AI Courses Germany in wenigen Wochen solide Datenkompetenz für KI‑Kurse in Deutschland aufbaust.

SQL‑Grundlagen zuerst: SELECT‑FROM‑WHERE ist dein Kern. Übe Filter, Sortierungen und Projektionen. Joins verbinden Tabellen – verstehe INNER, LEFT, RIGHT und FULL OUTER. Schreibe bewusst kleine, gut lesbare Abfragen und füge Kommentare hinzu. Nutze CTEs (WITH‑Klauseln), um Schritte zu strukturieren. So entstehen Abfragen, die du auch nach Monaten noch verstehst.

Achte auf Aggregationen: GROUP BY, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Window‑Funktionen heben dich auf das nächste Level: PARTITION BY und ORDER BY erlauben Rolling‑Metriken, Ranks und Lags. Für Features sind diese Funktionen Gold wert, z. B. „Käufe der letzten 30 Tage pro Kund:in“. Erstelle Beispiele mit Testdaten; das schärft Verständnis und ist portabel in dein Portfolio.

Indizes und Performance: Ein Index beschleunigt Suchen, kostet aber Speicher und langsameres Schreiben. Beginne mit Indizes auf häufig gefilterten Spalten. EXPLAIN hilft, Query‑Pläne zu verstehen. Für Trainingsdaten nutze Materialized Views oder persistierte Zwischentabellen, um lange Feature‑Builds zu vermeiden. Schreibe dir eine Checkliste: „Index vorhanden? Filter selektiv? Limit testweise gesetzt?“

Datenmodellierung schafft Stabilität. Normalisierung reduziert Redundanz, doch Analysen profitieren oft von dimensionalen Modellen (Stern‑Schema): Fakten‑Tabellen mit Metriken, Dimensionen mit Stammdaten (Zeit, Kunde, Produkt). Dieses Setup erleichtert Self‑Service‑Analysen und konsistente Feature‑Definitionen. Dokumentiere Metrikdefinitionen – es vermeidet Meetings über „welche Conversion‑Rate?“

Die dbt‑Denke (data build tool) ist nützlich, auch ohne dbt zu besitzen: Jede Transformation ist ein versionierter Schritt mit Tests und Doku. Modellnamen sind sprechend (stg_, int_, dim_, fct_). Schreibe Tests wie „nicht null“, „eindeutig“, „Referenzen vorhanden“. Übertrage diese Denkweise auf deine SQL‑Projekte; Recruiter sehen, dass du in Pipelines statt in Ad‑hoc‑Queries denkst.

ELT statt ETL: Lade Rohdaten erst, transformiere später in der Warehouse‑Schicht. Cloud‑Warehouses (z. B. BigQuery, Snowflake, Redshift) sind verbreitet; lokal reichen Postgres oder DuckDB. Für dein Lernprojekt ist DuckDB hervorragend: schnell, leichtgewichtig, ideal für Notebooks und GitHub‑Repos.

Qualität vor Quantität: Validierung vor Training. Baue Checks für Duplikate, Ausreißer und fehlende Werte. Lege Verträge (Schemas) fest: Welche Spalten? Welche Typen? Was ist erlaubt? Eine kleine Suite aus SQL‑Tests plus ein paar Python‑Unit‑Tests an der Schnittstelle machen Modelle langlebig.

Ein 4‑Wochen‑Plan: Woche 1 SQL‑Basics und Joins, Woche 2 Aggregationen und Window‑Funktionen, Woche 3 Datenmodellierung mit Stern‑Schema, Woche 4 Mini‑Warehouse mit dbt‑Denke und Test‑Suite. Ergebnis: Ein Repo mit Demo‑Daten, SQL‑Skripten, einem Readme mit Architekturdiagramm und einer Liste von Qualitätschecks. Ergänze ein kleines ML‑Notebook, das Features aus deiner Faktentabelle liest – End‑to‑End ist unschlagbar.

Wie wählst du den Kurs? Achte auf Programme mit SQL‑Laboren, echten Datensätzen und klarer Modellierungsaufgabe. Code‑Reviews sind wichtig – Abfragen verbessern sich dramatisch durch Feedback. Bonus: Ein Modul zu Kostenbewusstsein im Warehouse (z. B. Query‑Caps, Partitionierung) – gerade in Deutschland ein Pluspunkt in Budgetdiskussionen.

Fazit: SQL und Datenmodellierung sind die tragenden Balken deiner KI‑Projekte. Wer hier sauber arbeitet, trainiert stabiler, deployt schneller und überzeugt im Gespräch. AI Courses Germany zeigt dir die Kurse, die diesen Unterbau ernst nehmen – damit dein Modell auf festem Fundament steht.