10 SQL-Projekte für dein Portfolio, für alle Niveaus

In diesem Artikel geht's um ein paar Ideen für SQL-Projekte, die du in dein Portfolio packen kannst. Egal, ob du gerade erst mit SQL anfängst oder schon ein Profi bist, hier findest du viele spannende Themen, die du erkunden kannst.

SQL-Projekte für Leute, die gerade anfangen

Wenn du schon mit den grundlegenden SQL-Konzepten vertraut bist, kannst du dein erstes SQL-Projekt in Angriff nehmen. Stell sicher, dass du die folgenden Fähigkeiten hast:

• Mathematische Operationen durchführen
• Daten zusammenfassen und beschreiben (Minimum, Maximum, Durchschnitt, Anzahl und Summe)
• Daten nach einer bestimmten Bedingung oder mehreren Bedingungen filtern
• Daten gruppieren
• Bestelldaten
• Begrenzung der Ausgabedaten
• Einfaches Verbinden von Datensätzen (innere Verknüpfungen)
• Aliasing von Spalten oder Tabellen

Für eine schnelle Auffrischung schau dir doch mal unser SQL-Grundlagen-Spickzettel an.

Am Anfang ist es völlig okay, einfache Projekte mit nur einer Aufgabe zur Datenbearbeitung zu machen. Du kannst solche Projekte später immer noch verbessern und erweitern, wenn du mehr SQL-Kenntnisse hast und neue Fähigkeiten lernst.

1. Analyse der CO2-Emissionen der Industrie

Im Projekt „Analyse der CO2-Emissionen der Industrie“ nutzt du den verfügbaren Datensatz zu den CO2-Emissionen von Produkten (die mehr als 75 % der weltweiten Emissionen ausmachen und ein ernstes ökologisches Problem darstellen), um den CO2-Fußabdruck verschiedener Branchen aus dem letzten Jahr zu untersuchen und die Branchen mit den höchsten Emissionen zu ermitteln.

Auch wenn das hier ein Einsteigerprojekt mit einer einzigen Aufgabe ist, solltest du vielleicht die Lektionen des SQL-Kurses für Fortgeschrittene durcharbeiten: Teilmengen zusammenfassen und gruppierte Daten filtern.

2. Die psychische Gesundheit von Schülern in SQL analysieren

Im Projekt „Analyse der psychischen Gesundheit von Studierenden in SQL“ nutzt du deine PostgreSQL-Kenntnisse, um die Daten von Studierenden einer japanischen internationalen Universität zu analysieren und einen der wichtigsten Faktoren zu ermitteln, die die psychische Gesundheit internationaler Studierender beeinflussen.

Die Umfrage der Uni hat gezeigt, dass die größten Herausforderungen für internationale Studis die soziale Integration und der Stress sind, der mit dem Einstieg in eine neue Kultur einhergeht. Deine Aufgabe bei diesem SQL-Projekt für Anfänger ist es, dich auf einen bestimmten Faktor zu konzentrieren: die Aufenthaltsdauer und wie sie sich auf die durchschnittlichen Diagnosewerte internationaler Studierender auswirkt.

3. Wann war die beste Zeit für Videospiele?

Wann war die goldene Zeit der Videospiele? Im Rahmen des SQL-Projekts analysierst du die 400 meistverkauften Videospiele, die seit 1977 rausgekommen sind, um herauszufinden, ob sich der Gaming-Markt mit der Zeit verbessert hat und wann seine Blütezeit war. Dafür wirst du mit den Erscheinungsjahren von Videospielen, Bewertungen von Kritikern und Nutzern sowie Verkaufsdaten arbeiten. Du wirst nach folgenden Erkenntnissen suchen:

• Die 10 meistverkauften Videospiele aller Zeiten und wann sie rausgekommen sind
• Die Top 10 Jahre mit den besten Durchschnittsbewertungen der Kritiker und vielen Hits
• Die Top 10 Jahre mit den besten Durchschnittsbewertungen und vielen Hits
• Die Jahre mit den besten Durchschnittswerten von Kritikern und Spielern und vielen Hits
• Die Anzahl der verkauften Spiele in diesen Jahren

Um die oben genannten Aufgaben für dieses SQL-Projekt für fortgeschrittene Benutzer zu erledigen, musst du verschiedene Arten von Joins und Set-Operatoren verwenden. Mach dich also mit dem SQL Joins Cheat Sheet mit diesen Fähigkeiten vertraut.

4. Analyse der Trends bei amerikanischen Babynamen

Im Projekt „Analyse amerikanischer Babynamen-Trends” schaust du dir Daten an, die von den USA bereitgestellt werden. Sozialversicherungsbehörde mit Vornamen, die über einen Zeitraum von 101 Jahren jedes Jahr an über 5.000 amerikanische Babys vergeben wurden. Das Hauptziel ist es, zu verstehen, wie sich der Geschmack bei amerikanischen Babynamen verändert hat, indem man die Trends bei der Beliebtheit untersucht. Insbesondere wirst du Folgendes entdecken:

• Seit über 100 Jahren klassische amerikanische Namen
• Die Art der Beliebtheit für jeden Namen: zeitlos vs. trendy
• Die Top 10 der weiblichen Namen
• Der beliebteste Mädchenname, der auf „a“ endet, seit 2015
• Die beliebtesten männlichen Namen nach Jahr
• Der beliebteste männliche Vorname über die längste Zeit

Für dieses fortgeschrittene Projekt kann dir der Kurs „Datenbearbeitung in SQL“ echt nützlich sein.

SQL-Projekte für Fortgeschrittene

Es ist zwar ein guter Anfang, kleine SQL-Projekte mit einer einzigen Aufgabe zu erstellen, aber irgendwann wirst du auf deiner Lernreise an einen Punkt kommen, an dem du etwas Spannenderes machen und die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln anschauen willst. Die gute Nachricht ist, dass für solche Multitasking-Projekte die gleichen grundlegenden SQL-Kenntnisse, die am Anfang des letzten Kapitels aufgeführt wurden, immer noch ausreichen.

5. Was sind die ältesten Unternehmen der Welt und wo sind sie?

Im SQL-Projekt „Was und wo sind die ältesten Unternehmen der Welt?“ schaust du dir die Daten von BusinessFinancing.co.uk an, um die ältesten Unternehmen der Welt zu finden – also die, die seit Hunderten von Jahren trotz wechselnder Marktbedingungen überlebt haben und immer noch aktiv sind. Du wirst viele interessante Sachen entdecken:

• Die Spanne der Gründungsjahre der ältesten Firmen der Welt
• Das älteste Unternehmen der Welt und die Branche, in der es tätig ist
• Wie viele Firmen – und welche – wurden vor dem Jahr 1000 gegründet?
• Die häufigsten Branchen, in denen die ältesten Unternehmen zu finden sind
• Die ältesten Firmen nach Kontinent
• Die häufigsten Branchen für die ältesten Unternehmen auf jedem Kontinent

Da die Daten für dieses SQL-Projekt für Fortgeschrittene in mehreren verschiedenen Tabellen gespeichert sind, musst du für viele Aufgaben Joining-Techniken nutzen, um die benötigten Daten zusammenzuführen. Du kannst dir den Kurs „Daten mit SQL verbinden” anschauen, um zu lernen, wie das geht.

6. Analyse der Testergebnisse der öffentlichen Schulen in NYC

Im Projekt „Analyse der Testergebnisse an öffentlichen Schulen in New York City” arbeitest du mit einer SQL-Datenbank, die die SAT-Ergebnisse (Scholastic Aptitude Test) von öffentlichen Schulen in New York City enthält, um die Testleistungen dieser Schulen zu ermitteln. Du wirst dir die folgenden Sachen anschauen:

• Wie viele Schulen melden keine Infos?
• Welche (oder wie viele) Schulen sind in den drei Bereichen des SAT – Lesen, Mathe und Schreiben – am besten/schlechtesten?
• Die besten/schlechtesten Ergebnisse für verschiedene SAT-Komponenten
• Die 10 besten Schulen nach durchschnittlichen SAT-Gesamtpunktzahlen
• Wie die Testergebnisse je nach Stadtteil unterschiedlich ausfallen
• Die fünf besten Schulen nach durchschnittlichen SAT-Ergebnissen in allen drei Bereichen (oder in einem bestimmten Bereich) für einen bestimmten Bezirk

Wenn du dir nicht sicher bist, welchen Befehl du in diesem SQL-Projekt für Fortgeschrittene wann und wie verwenden sollst, schau dir einfach dieses umfassende Tutorial an:SQL-Befehle für Datenwissenschaftler.

7. Analyse und Formatierung von PostgreSQL-Verkaufsdaten

Im Projekt „Analyse und Formatierung von PostgreSQL-Verkaufsdaten” wirst du mit einem Szenario konfrontiert, das in der Arbeitswelt echt häufig vorkommt: Die Daten sind noch nicht bereit für die Analyse. Du arbeitest mit einer „Superstore“-Datenbank, in der die Datensätze uneinheitliche Formatierungen, falsche Datentypen und fehlende Werte aufweisen, die die Genauigkeit deiner Berichte gefährden.

Dein Ziel ist es, den Datensatz mit PostgreSQL-Techniken zu bereinigen, um Fragen aus dem täglichen Einzelhandelsgeschäft zu beantworten. Genauer gesagt wirst du:

• Finde Spalten mit falschen Datentypen (z. B. Zahlen, die als Text gespeichert sind) und wandle sie für die Berechnung um.
• Finde unvollständige Datensätze und wende Strategien an, um fehlende Werte für Produktmengen zu ergänzen.
• Filtert und fasst die jetzt sauberen Daten zusammen, um die Produkte mit der besten Leistung zu finden.
• Analysiere Umsatzentwicklungen, die vorher durch Datenfehler nicht sichtbar waren.

Da dieses Projekt die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen schließt, ist es eine super Möglichkeit, die von Personalverantwortlichen besonders geschätzten Fähigkeiten zur Datenbereinigung in SQL zu trainieren.

SQL-Projekte für Fortgeschrittene

Um fortgeschrittenere SQL-Projekte anzugehen, mit denen du dich effektiv von der Masse abheben kannst, solltest du neben den im ersten Abschnitt aufgeführten grundlegenden Techniken auch mit fortgeschritteneren Techniken vertraut sein. Schau mal, ob du weißt, wie man die folgenden Sachen in SQL macht:

• Verwendung aller Arten von Verknüpfungen (einschließlich Selbstverknüpfungen)
• Muster abgleichen und extrahieren
• Umgang mit der if/then/else-Logik in SQL
• Ansichten erstellen
• Erstellen von komplizierten verschachtelten Abfragen
• Verwendung von gemeinsamen Tabellenausdrücken
• SQL-Fensterfunktionen anwenden
• Daten abschneiden
• Daten kennzeichnen
• Set-Operatoren anwenden
• Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben

8. Verkäufe von Motorradteilen analysieren

Im SQL-Projekt „Analyse des Motorradteilverkaufs” schaust du dir die Daten eines Unternehmens an, das Motorradteile verkauft, um Einblicke in den Großhandelsverkauf über einen längeren Zeitraum an drei Lagerstandorten zu bekommen und dem Unternehmen dabei zu helfen, seine Einnahmequellen besser zu verstehen. Genauer gesagt, wirst du herausfinden, wie viel Nettoumsatz das Unternehmen pro Monat und Lager mit seinen Produktlinien macht.

Für dieses Projekt brauchst du neben deinen SQL-Kenntnissen auch gute Fähigkeiten im Bereich Berichterstellung. Der Kurs „Datengestützte Entscheidungsfindung in SQL“ kann dir dabei helfen, deine Fähigkeiten in diesem Bereich zu verbessern.

9. Einhorn-Unternehmen analysieren

Im Projekt „Analyzing Unicorn Companies” musst du herausfinden, wie viele Unternehmen in verschiedenen Branchen in einem bestimmten Zeitraum eine Bewertung von über 1 Milliarde Dollar erreicht haben.

Genauer gesagt musst du die drei Branchen mit der besten Performance anhand der Anzahl der in diesem Zeitraum neu gegründeten wachstumsstarken Unternehmen identifizieren, die Anzahl der Unicorns ermitteln, die innerhalb dieser Branchen pro Jahr entstanden sind, das Jahr, in dem jedes dieser Unternehmen zu einem Unicorn wurde, sowie ihre durchschnittliche Bewertung in Milliarden Dollar. Und all diese Infos kriegst du mit nur einer einzigen Anfrage!

Für dieses Projekt wirst du eine PostgreSQL-Datenbank mit mehreren Tabellen benutzen. Wenn du ein paar wichtige Fähigkeiten auffrischen willst, kannst du diese Kurse checken: Funktionen zur Datenbearbeitung in PostgreSQL und zum Bereinigen von Daten in PostgreSQL-Datenbanken.

10. Einen Fertigungsprozess bewerten

Im Projekt „Evaluate a Manufacturing Process“ schlüpfst du in die Rolle eines Fertigungsdatenanalysten. Obwohl Konsistenz in der Produktion super wichtig ist, nehmen die Bediener oft Anpassungen an den Maschinen vor, um die Effizienz zu steigern. Deine Aufgabe ist es, die Daten zu checken, um festzustellen, ob eine kürzlich vorgenommene Änderung des Prozesses die Qualität verbessert oder tatsächlich verschlechtert hat.

Dieses Projekt geht über einfache „Gruppieren nach“-Anweisungen hinaus und du musst dir die Datenentwicklung im Laufe der Zeit anschauen. Du wirst wichtige Erkenntnisse gewinnen, wie zum Beispiel:

• Wie sich Qualitätskennzahlen über verschiedene Produktionschargen hinweg ändern.
• Ob bestimmte Maschinenanpassungen mit einem Anstieg der fehlerhaften Produkte zusammenhängen.
• Der gleitende Durchschnitt der Produktabmessungen mit Hilfe von erweiterten Fensterfunktionen.
• Standardabweichung und Varianz im Fertigungsprozess, um Instabilität zu erkennen.

Um dieses Projekt erfolgreich abzuschließen, solltest du dich mit Fensterfunktionen, Partitionierung und der Erstellung von zusammenfassenden Statistiken auskennen. Das sind fortgeschrittene Konzepte, die oft in technischen Vorstellungsgesprächen für mittlere bis leitende Positionen abgefragt werden.

Weitere Ideen für SQL-Projekte

Wenn du noch nach weiteren Ideen für SQL-Projekte suchst, schau dir doch mal die Vorschläge aus dieser Liste an. Ich denke, dass man all diese Projektideen mit SQL umsetzen kann, aber wie gut das klappt, hängt von den verfügbaren Daten ab. Ich denke, viele dieser Ideen wären besonders für SQL-Datenanalyseprojekte super.

• Kundenbindungsanalyse: Schau dir die Kundenbindungsraten an und finde heraus, was die Kundenloyalität beeinflusst, indem du die Transaktionshistorien durchgehst.
• Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation: Mach ein Projekt, in dem du Mitarbeiterdaten analysierst, um Muster zu finden und die Fluktuation vorherzusagen. Du könntest über Sachen wie Zufriedenheit im Job und die Dauer der Betriebszugehörigkeit nachdenken.
• E-Commerce-Bestandsoptimierung: Nutze alte Verkaufsdaten, um die Lagerbestände für ein Unternehmen zu optimieren, indem du die Nachfrage vorhersagst.
• Analyse der Stimmung in den sozialen Medien: Mach eine Stimmungsanalyse von Social-Media-Beiträgen oder Bewertungen, um Trends in der öffentlichen Meinung zu einer bestimmten Marke oder einem bestimmten Thema zu erkennen.
• Immobilienmarktanalyse: Analysiere Immobiliendaten, um die besten Gegenden zu finden, basierend auf den Trends bei Immobilienwerten und Mietpreisen.
• Analyse der Filmbewertung: Schau dir die Daten aus einer Filmdatenbank an, um Trends bei Bewertungen und Genres im Laufe der Zeit zu finden und Muster in den Vorlieben des Publikums zu erkennen.
• Analyse der Auswirkungen von Verkaufsförderungsmaßnahmen: Schau mal, wie sich bestimmte Sonderangebote oder Rabatte auf den Umsatz auswirken.
• Analyse der Wiederaufnahmeraten in Krankenhäusern: Analysiere Gesundheitsdaten, um Trends bei den Wiederaufnahmeraten von Patienten zu erkennen.
• Trends bei der Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel: Schau dir mal an, wie die Leute den öffentlichen Nahverkehr nutzen, um die Stoßzeiten und die Strecken zu finden, die nicht so oft benutzt werden.
• Aufdeckung von Finanzbetrug: Entwickle ein Projekt, das potenziell betrügerische Finanztransaktionen anhand von Faktoren wie Transaktionsbetrag und -häufigkeit erkennt.

Abschließende Gedanken

In diesem Artikel haben wir ein paar Ideen für SQL-Projekte für alle, egal wie viel SQL-Kenntnisse man hat, zusammengestellt. Außerdem haben wir dir einen Überblick über die Fähigkeiten gegeben, die du für jedes Projekt brauchst, und die Lernressourcen, mit denen du sie dir aneignen und verbessern kannst.

Jetzt bist du voll und ganz bereit, mit der Erstellung dieser SQL-Projekte zu beginnen und dein berufliches Portfolio zu erweitern. Es ist nie zu früh oder zu spät, um deine Fähigkeiten zu verbessern und zu zeigen!

Sobald du dein Portfolio mit SQL-Projekten fertig hast, solltest du auch die wichtigsten SQL-Interviewfragen durchgehen, um potenzielle Arbeitgeber beim Vorstellungsgespräch zu beeindrucken.