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Kurs

Datenbearbeitung in SQL

BasicSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 12/2025

Lerne, mit komplexen SQL-Abfragen diverse Data-Science-Aufgaben zu lösen und Datensätze für Analysen in PostgreSQL vorzubereiten.

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SQLData Manipulation4 Std.15 Videos55 Übungen4,700 XP310K+Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Du hast gelernt, wie man Daten aus Tabellen in deiner Datenbank aggregiert und zusammenführt – und was nun? Wie kannst du deine Daten bearbeiten, umwandeln und möglichst viele Erkenntnisse aus ihnen gewinnen? In diesem Kurs für Fortgeschrittene lernst du verschiedene Schlüsselfunktionen kennen, die du brauchst, um Informationen in einer relationalen Datenbank zu sortieren, zu filtern und zu kategorisieren, dein SQL-Toolkit zu erweitern und komplexe Fragen zu beantworten. Du lernst den Umgang mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und Fensterfunktionen und entdeckst dabei einige interessante Fakten über Fußball mithilfe der europäischen Fußballdatenbank.Zu den Videos gibt es Mitschriften, die du unten links im Video über „Mitschrift anzeigen“ einblenden kannst. Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen. Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in dem Test 70 % erreichen. Du gelangst zum Test, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.

Voraussetzungen

Joining Data in SQL

1

We'll take the CASE

In this chapter, you will learn how to use the CASE WHEN statement to create categorical variables, aggregate data into a single column with multiple filtering conditions, and calculate counts and percentages.

We'll take the CASE

Basic CASE statements

CASE statements comparing column values

CASE statements comparing two column values part 2

In CASE things get more complex

In CASE of rivalry

Filtering your CASE statement

CASE WHEN with aggregate functions

COUNT using CASE WHEN

Conditional selection and summation with CASE WHEN

Using CASE and AVG to derive fractions

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2

Short and Simple Subqueries

In this chapter, you will learn about subqueries in the SELECT, FROM, and WHERE clauses. You will gain an understanding of when subqueries are necessary to construct your dataset and where to best include them in your queries.

WHERE are the Subqueries?

Filtering using scalar subqueries

Filtering using a subquery with a list

Filtering with more complex subquery conditions

Subqueries in FROM

Joining Subqueries in FROM

Building on Subqueries in FROM

Subqueries in SELECT

Add a subquery to the SELECT clause

Subqueries in Select for Calculations

Subqueries everywhere! And best practices!

ALL the subqueries EVERYWHERE

Add a subquery in FROM

Add a subquery in SELECT

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3

Correlated Queries, Nested Queries, and Common Table Expressions

In this chapter, you will learn how to use nested and correlated subqueries to extract more complex data from a relational database. You will also learn about common table expressions and how to best construct queries using multiple common table expressions.

Correlated subqueries

Getting started with correlated subqueries

Correlated subquery with multiple conditions

Nested subqueries

Getting started with nested subqueries

Nest a subquery in FROM

Common Table Expressions

Clean up with CTEs

Organizing with CTEs

CTEs with nested subqueries

Deciding on techniques to use

Get team names with a subquery

Get team names with correlated subqueries

Get team names with CTEs

Which technique to use?

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4

Window Functions

You will learn about window functions and how to pass aggregate functions along a dataset. You will also learn how to calculate running totals and partitioned averages.

The match is OVER

What's OVER here?

Flip OVER your results

OVER with a PARTITION

PARTITION BY a column

PARTITION BY multiple columns

Sliding windows

Slide to the left

Slide to the right

Bringing it all together

Setting up the home team CTE

Setting up the away team CTE

Putting the CTEs together

Add a window function

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Datenbearbeitung in SQL

Kurs
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