SQL & Datenbankkurs - FinanceDB 2

SQL & Datenbankkurs - FinanceDB 2

PREVIEW

Kursübersicht

Praxisorientierter SQL-Kurs für Master-Studierende der Finanzwirtschaft. Auf Basis der FinanceDB - einer realistischen ERP-Datenbank eines mittelständischen IT-Unternehmens (TechVision GmbH) - lernst du die Datenbankstrukturen und SQL-Statements, die im Controlling, in der Finanzbuchhaltung und im Reporting wirklich gebraucht werden. Begleitend zur Vorlesung an der Fresenius Hochschule.

Kursinhalt

1

Modul 1 - Foundation: Datenbank verstehen & lesen

Grundlagen: FinanceDB einrichten, ER-Modell lesen, SELECT, WHERE und LIKE beherrschen. Du holst jede Tabelle gezielt, filterst nach Kriterien und durchsuchst Stammdaten per Muster.

2
Lösungen zu Lektion 1.1 - Setup & FinanceDB-Tour

Lösungswege zu allen Übungsaufgaben der Lektion 1.1. Wird im Rahmen der Vorlesung freigeschaltet.

3
Lektion 1.2 - SELECT: Daten gezielt lesen

Spalten auswählen, mit AS umbenennen, Ergebnisse mit LIMIT/OFFSET paginieren, mit ORDER BY sortieren, mit DISTINCT entdoppeln. Praxis an Mitarbeitern und Aufträgen.

4
Lösungen zu Lektion 1.2 - SELECT: Daten gezielt lesen

Lösungswege zu allen Übungsaufgaben und zur Anwendungsaufgabe der Lektion 1.2. Wird im Rahmen der Vorlesung freigeschaltet.

5
Lektion 1.3 - WHERE: Filter & Operatoren

Vergleichsoperatoren, IS NULL, AND/OR, BETWEEN und IN. Praxis: überfällige Eingangsrechnungen, Geschäftsführung ohne Vorgesetzten, DACH-Kunden, Q4-Bestellungen.

6
Lösungen zu Lektion 1.3 - WHERE: Filter & Operatoren

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 1.3. Wird in der Vorlesung freigeschaltet.

7
Lektion 1.4 - LIKE & Mustersuche

Unscharfe Suche mit LIKE, den Wildcards % und _, sowie kombinierten Mustern. Praxis: Rechtsformen erkennen, Stammdaten-Recherchen, Email-Domains.

8
Lösungen zu Lektion 1.4 - LIKE & Mustersuche

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 1.4. Wird in der Vorlesung freigeschaltet.

2

Modul 2 - Application: Daten auswerten & verknüpfen

Aggregatfunktionen (COUNT, SUM, AVG, MIN/MAX), Gruppierungen mit GROUP BY und HAVING sowie das Verknüpfen mehrerer Tabellen mit INNER JOIN und LEFT JOIN. Aus einzelnen Datensätzen werden Top-N-Reports, ABC-Klassifizierungen und Mehrtabellen-Auswertungen.

1
Lektion 2.1 - Aggregatfunktionen

COUNT, SUM, AVG, MIN und MAX. Aus einzelnen Datensätzen werden Kennzahlen: Anzahl Rechnungen, Durchschnittsgehalt, Gesamtumsatz, Min- und Max-Werte.

2
Lösungen zu Lektion 2.1 - Aggregatfunktionen

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 2.1. Wird in der Vorlesung freigeschaltet.

3
Lektion 2.2 - GROUP BY & HAVING

Aggregate pro Gruppe bilden mit GROUP BY und Gruppen mit HAVING filtern. ABC-Klassifizierungen, Top-N-Reports, Stammkunden-Auswertungen.

4
Lösungen zu Lektion 2.2 - GROUP BY & HAVING

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 2.2. Wird in der Vorlesung freigeschaltet.

5
Lektion 2.3 - INNER JOIN: Mehrtabellen-Abfragen

Tabellen mit INNER JOIN über die ON-Klausel verknüpfen. Lieferantennamen statt IDs, Mehrtabellen-Reports und Top-N-Auswertungen mit Stammdaten.

6
Lösungen zu Lektion 2.3 - INNER JOIN

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 2.3. Wird in der Vorlesung freigeschaltet.

7
Lektion 2.4 - LEFT JOIN & Self-Join

Datensätze ohne Partner sichtbar machen mit LEFT JOIN, Hierarchien abbilden mit Self-Join. Kunden ohne Aufträge, Lieferanten ohne Bestellungen, Mitarbeiter-Vorgesetzten-Beziehungen.

8
Lösungen zu Lektion 2.4 - LEFT JOIN & Self-Join

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 2.4. Wird in der Vorlesung freigeschaltet.

3

Modul 3 - Optimization: Reporting & eigene Strukturen

Bedingte Logik mit CASE, Subqueries für mehrstufige Auswertungen, eigene Tabellen anlegen mit DDL und Daten verändern mit DML. Abschluss durch eine Capstone-Mission - eine vollständige Reporting-Aufgabe als Synthese.

1
Lektion 3.1 - CASE & Berechnungen

CASE WHEN für Klassifizierungen, Berechnungen direkt im SELECT (USt, Rabatt), Datumsmathematik. ABC-Analysen, Lagerstatus, Fälligkeitsdaten, Zahlungsdisziplin.

2
Lösungen zu Lektion 3.1 - CASE & Berechnungen

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 3.1.

3
Lektion 3.2 - Subqueries

Abfragen in Abfragen schachteln. Skalare Subqueries für Vergleiche gegen einen aggregierten Wert, Mengen-Subqueries mit IN für Filter über andere Tabellen.

4
Lösungen zu Lektion 3.2 - Subqueries

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 3.2.

5
Lektion 3.3 - DDL & DML

Eigene Tabellen anlegen mit CREATE TABLE, Constraints definieren, Daten einfügen mit INSERT, ändern mit UPDATE und löschen mit DELETE. Anhang: CSV-Import.

6
Lösungen zu Lektion 3.3 - DDL & DML

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu allen Aufgaben aus Lektion 3.3.

7
Lektion 3.4 - Capstone: Finanz-Reporting-Mission

Synthese aus allen drei Modulen. Fünf Teilaufträge eines Quartals-Vorstandsberichts. Eigenständige Lösung, ohne Schritt-für-Schritt-Anleitung.

8
Lösungen zur Capstone-Mission - Lektion 3.4

Begleitlektion mit Lösungsvorschlägen zu den fünf Teilaufträgen der Capstone-Mission. Wird im Rahmen der finalen Vorlesung freigeschaltet und im Plenum besprochen.

Kursdetails

Lernziele

SQL-Souveränität auf Finanzdaten - lesen, abfragen, auswerten, modellieren

Zielgruppe

Tags

SQLDatenbankenFinanceControllingReportingFinanceDB

Level

Fortgeschritten

Voraussetzungen

Keine Vorkenntnisse in SQL nötig

Anforderungen

Grundverständnis Buchhaltung, Logisches Denken, eigener Laptop

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