Die SQL-Checkliste für Junior-Datenanalysten im Jahr 2025

SQL ist das Rückgrat der Datenanalyse, und jeder Junior-Analyst im Jahr 2025 muss es gut beherrschen. Diese Checkliste hilft Ihnen dabei, zu erkennen, wo Sie stehen, welche Fähigkeiten Sie noch benötigen und wo Sie die richtigen Ressourcen finden, um Ihre Kenntnisse zu verbessern. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder sich auf Ihr nächstes Vorstellungsgespräch vorbereiten, Sie werden genau wissen, worauf Sie sich konzentrieren müssen.

Der Einstieg in den Beruf des Datenanalysten kann sich überwältigend anfühlen. Es gibt so viel zu lernen - Tools, Dashboards, Geschäftsmetriken -, aber das Herzstück ist SQL.

SQL ist die universelle Sprache der Daten. Ganz gleich, ob Sie Berichte für Ihren Vorgesetzten erstellen, unübersichtliche Datensätze bereinigen oder sich auf ein Vorstellungsgespräch vorbereiten, Sie werden fast täglich mit SQL arbeiten. Deshalb ist es hilfreich, eine klare Checkliste zu haben: eine Möglichkeit zu sehen, welche Fähigkeiten Sie bereits beherrschen und auf welche Sie sich als Nächstes konzentrieren sollten.

Dieser Artikel gibt Ihnen genau das: eine schrittweise SQL-Checkliste für 2025. Mit dieser Liste können Sie Ihre Fortschritte überprüfen, Wissenslücken aufdecken und mit Zuversicht vorwärts gehen. Zu jedem Schritt gibt es Beispiele und Ressourcen, die Sie sofort nutzen können - egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihre Kenntnisse für Ihre nächste Aufgabe aufpolieren.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Grundlagen beherrschen

Jeder Datenanalyst muss die SQL-Grundlagen beherrschen. Da gibt es keine Ausnahmen.

Selbst wenn Sie planen, KI-Tools zu verwenden, die Sie beim Schreiben von Abfragen unterstützen, müssen Sie dennoch verstehen, was diese Abfragen tun. Und warum? Weil Sie häufig Fehler erkennen, beheben oder erklären müssen - und KI-generierte Abfragen sind nicht immer korrekt. Außerdem werden Sie bei Vorstellungsgesprächen mit ziemlicher Sicherheit zu den Grundlagen befragt werden. Daran führt kein Weg vorbei.

Was zählt also zu den "Grundlagen" von SQL? Beginnen Sie mit diesen Grundbausteinen:

• SELECT - die Spalten auszuwählen, die Sie sehen wollen.
• WHERE - Ihre Daten zu filtern.
• JOIN - um Daten aus mehreren Tabellen zu kombinieren.
• GROUP BY - um Ihre Ergebnisse zu gruppieren.
• HAVING - Gruppen zu filtern (ein Muss, das viele Anfänger übersehen!).
• ORDER BY - Ihre Ergebnisse zu sortieren.
• LIMIT - um zu kontrollieren, wie viele Zeilen Sie zurückbekommen.

Sobald Sie mit diesen Funktionen vertraut sind, können Sie die meisten alltäglichen SQL-Abfragen lesen und verstehen.

Wo Sie lernen und üben können

• Beginnen Sie mit unserem KursSQL für Anfänger - er führt Sie durch jedes Konzept mit einfachen, realen Beispielen.
• Möchten Sie bestimmte Themen auffrischen? Nehmen Sie an unseren gezielten Übungskursen teil:
  • SQL-JOINs
  • SQL GROUP BY Praxis
  • Unterabfragen Praxis
• Möchten Sie alles üben? Erkunden Sie den SQL-Praxis Track - er ist vollgepackt mit praktischen Übungen zu verschiedenen Themen.
• Und vergessen Sie nicht, unser SQL für Anfänger Cheat Sheet griffbereit zu halten, wenn Sie eine schnelle Auffrischung benötigen.

Das Erlernen von SQL ist wie das Erlernen einer neuen Sprache - je mehr Sie sie verwenden, desto fließender werden Sie. Wenn Sie diese Grundlagen beherrschen, können Sie zu den fortgeschritteneren Fähigkeiten auf Ihrer Checkliste übergehen.

Datenbereinigung im Griff haben

Sobald Sie die Grundlagen beherrschen, ist es an der Zeit, Ihre SQL-Kenntnisse aufzupolieren - und das bedeutet, dass Sie lernen müssen, wie Sie unordentliche Daten bereinigen können.

Daten aus der realen Welt sind selten ordentlich und aufgeräumt. Sie sind oft voller fehlender Werte, Tippfehler, inkonsistenter Formatierungen oder veralteter Einträge. Als Junior-Datenanalyst gehört es zu Ihren wertvollsten Fähigkeiten, diese unordentlichen Daten in etwas Zuverlässiges und Brauchbares zu verwandeln.

Dazu müssen Sie mit zwei Dingen vertraut sein:

• Ändern von Daten - Sie müssen wissen, wie Sie bei Bedarf Zeilen einfügen, aktualisieren oder löschen können.
• Werte korrigieren - SQL-Funktionen wie TRIM(), REPLACE(), ROUND() und andere verwenden, um Text zu standardisieren, Zahlen zu bereinigen und Fehler zu behandeln.
  

Wo Sie lernen und üben können

• Beginnen Sie mit diesen praxisorientierten Kursen:
  
  • Wie man Daten in einer Datenbank in SQL ändert - Lernen Sie, wie Sie Daten in einer Datenbank sicher ändern können. Dieser Kurs führt Sie durch das Einfügen neuer Zeilen, das Aktualisieren vorhandener Datensätze und das Entfernen veralteter Datensätze - alles unerlässlich für die Bereinigung und Pflege von Datensätzen.
  • Standard-SQL-Funktionen - Entdecken Sie die Funktionen, die Sie als Analytiker tagtäglich verwenden werden. Sie üben das Ausschneiden von Text, das Ersetzen von Werten, das Runden von Zahlen und das Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben. Diese Funktionen sind das Rückgrat der Bereinigung unordentlicher Daten.
• Am besten üben Sie, indem Sie echte Datensätze umstrukturieren - normalisieren oder denormalisieren, um sie zu bereinigen. Dieser Artikel zeigt, wie man das Schritt für Schritt macht: SQL-Praxis Das fühlt sich an wie das Echte: Treffen Sie db
• Und für einen kompletten Durchgang durch den Bereinigungsprozess, lesen Sie Datenbereinigung in SQL

Datenbereinigung mag nicht glamourös klingen, aber sie ist eine der wichtigsten täglichen Aufgaben für Analysten. Wenn Sie hier sicher sind, sind Sie bereit, fortgeschrittenere SQL-Herausforderungen zu meistern.

Vertraut werden mit komplexen Abfragen

Sobald Sie mit dem Bereinigen von Daten vertraut sind, ist es an der Zeit, sich weiterzuentwickeln: Schreiben und Verwalten langer, komplexer Abfragen.

Als Junior-Datenanalyst müssen Sie oft Fragen beantworten, die sich nicht mit einer einzigen SELECT oder JOIN lösen lassen. Stattdessen müssen Sie Abfragen Schritt für Schritt aufbauen und verschiedene Techniken auf klare, logische Weise kombinieren.

Hier sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, die Sie brauchen werden:

• Unterabfragen - schreiben Sie Abfragen innerhalb anderer Abfragen, um komplexe Probleme in kleinere Schritte zu zerlegen.
• CTEs (WITH-Klauseln) - strukturieren Sie Ihre Abfragen wie Bausteine, damit sie leichter zu lesen und zu beheben sind. Beispiel: Verwenden Sie eine CTE, um den monatlichen Umsatz zu berechnen, und verwenden Sie dann das Ergebnis, um das Wachstum im Jahresvergleich zu ermitteln:
  

  WITH monthly_revenue AS (
   SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
   	SUM(amount) AS revenue
  	 FROM orders
  	 WHERE status = 'completed'
  	 GROUP BY 1
   )
   SELECT m1.month,
   	m1.revenue AS revenue_this_year,
  	m2.revenue AS revenue_last_year,
  	ROUND(
  	 	CASE WHEN m2.revenue IS NULL OR m2.revenue = 0 THEN NULL
  	 	ELSE (m1.revenue - m2.revenue) / m2.revenue * 100
  	END, 2) AS yoy_growth_pct
   FROM monthly_revenue m1
   LEFT JOIN monthly_revenue m2
   ON m2.month = m1.month - INTERVAL '1 year'
   ORDER BY m1.month;
  

• CASE WHEN - Erstellen Sie Ihre eigenen Kategorien in Abfragen. Beispiel: Kategorisieren Sie Bestellungen in Wertbereiche:
  

  SELECT order_id,
   amount,
   CASE
   	WHEN amount < 100 THEN 'Low'
  	WHEN amount < 1000 THEN 'Medium'
  	ELSE 'High'
   END AS value_bucket
   FROM orders
   WHERE status = 'completed';
  

• Pivoting - Zeilen in Spalten umwandeln, um tabellenähnliche Berichte direkt in SQL zu erstellen.

Wo Sie lernen und üben können

• Beginnen Sie mit diesen Kursen, um Ihr Fundament zu legen:
  • Erstellen einfacher SQL-Berichte - Lernen Sie, wie Sie rohe Abfrageergebnisse in strukturierte Berichte umwandeln, die Geschäftsfragen beantworten. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Daten gruppieren, filtern und so präsentieren können, dass sie für die Beteiligten klar und nützlich sind.
  • Der Standard-SQL-Funktionen Kurs enthält einen ausführlichen Abschnitt über die Verwendung von CASE
• Für praktische Übungen, die lange, mehrstufige Abfragen beinhalten:
  • SQL-Umsatztrendanalyse - Erstellen Sie Abfragen, die den Umsatz im Zeitverlauf verfolgen, die Leistung über verschiedene Zeiträume hinweg vergleichen und Wachstumsmuster aufdecken. Perfekte Übung für die Strukturierung von CTEs und den Umgang mit datumsbasierten Analysen.
  • SQL Customer Behavior Analysis - Analysieren Sie, wie Kunden im Laufe der Zeit mit Produkten interagieren. Sie schreiben mehrschichtige Abfragen, die Joins, Unterabfragen und CASE-Anweisungen kombinieren, um echte Geschäftsfragen zu beantworten.

Die Beherrschung der Strukturierung und Organisation komplexer SQL-Logik unterscheidet Anfänger von fortgeschrittenen Anwendern - und macht Ihre Arbeit einfacher zu pflegen und zu erklären.

Arbeiten mit Daten abhaken

Bei der Datenanalyse geht es fast immer um Zeit. Ganz gleich, ob Sie die Umsätze pro Monat verfolgen, die Benutzeraktivität pro Tag analysieren oder Trends von Jahr zu Jahr vergleichen möchten, Sie müssen sich mit Datumsangaben in SQL auskennen.

Hier sind einige Kenntnisse, die Sie unbedingt beherrschen sollten:

• Filtern nach Datumsbereichen - wählen Sie nur die Zeilen aus einem bestimmten Zeitraum aus.
  

  SELECT *
  FROM orders
  WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';
  

• Teile eines Datums extrahieren - das Jahr, den Monat oder den Tag herausziehen, um danach zu gruppieren oder zu filtern.
  

  SELECT order_id,
    EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS order_year,
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS order_month
  FROM orders;
  

• Rundung oder Gruppierung von Daten - Aggregieren nach Woche, Monat oder Quartal.
  

   SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
    SUM(amount) AS monthly_sales
  FROM orders
  WHERE status = 'completed'
  GROUP BY 1
  ORDER BY month;
  

Diese Techniken sind für die Berichterstattung unerlässlich und werden in Ihrer täglichen Arbeit immer wieder vorkommen.

Wo Sie lernen und üben können

• Der Kurs Standard-SQL-Funktionen Kurs behandelt die Datums- und Zeitfunktionen im Detail.
  
• Sie erhalten auch viele praktische Übungen mit Datumsangaben in der SQL-Umsatztrendanalyse und der SQL-Kundenverhaltensanalyse

Das Erlernen des Umgangs mit Datumsangaben verwandelt rohe Transaktionen in aussagekräftige zeitbasierte Einblicke - monatliche Umsätze, Benutzerbindung, Kundenabwanderungsanalyse und mehr.

Beherrschen Sie Fensterfunktionen

Sobald Sie die Grundlagen beherrschen und gelernt haben, wie man komplexe Abfragen strukturiert, ist es an der Zeit, eine der leistungsfähigsten SQL-Funktionen in Angriff zu nehmen: die Fensterfunktionen.

Warum sind sie so wichtig? Mit Fensterfunktionen können Sie Berechnungen über Gruppen von Zeilen hinweg durchführen, ohne die Details jeder einzelnen Zeile zu verlieren. Das macht sie perfekt für reale Datenanalyseaufgaben wie:

• Rangfolge der Kunden nach Umsatz
• Berechnung von laufenden Summen oder gleitenden Durchschnitten
• Vergleich der einzelnen Zeilen mit Gruppensummen oder Durchschnittswerten

Beispiele für Fensterfunktionen

Rangfolge der Kunden nach ihren Gesamtausgaben:

SELECT customer_id,
       SUM(amount) AS total_spent,
       RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS spend_rank
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY customer_id;

Berechnen einer laufenden Summe der Verkäufe nach Datum:

SELECT order_date,
       SUM(amount) AS daily_sales,
       SUM(SUM(amount)) OVER (ORDER BY order_date) AS running_total
FROM orders
WHERE status = 'completed'
GROUP BY order_date
ORDER BY order_date;

Diese Abfragen zeigen, warum Fensterfunktionen bei Datenanalysten so beliebt sind: Sie beantworten Fragen, die sonst mehrere Unterabfragen oder sehr komplexe Verknüpfungen erfordern würden - und das alles in einem einzigen Schritt.

Wo Sie lernen und üben können

• Beginnen Sie mit dem Fensterfunktionen Kurs, um die Theorie zu lernen.
• Vertiefen Sie dann Ihre Kenntnisse mit dem Fensterfunktionen Practice Set.
• Halten Sie das Fensterfunktionen Cheat Sheet griffbereit - es ist eine hervorragende Kurzreferenz, wenn Sie nicht weiterkommen.

Die Beherrschung der Fensterfunktionen verschafft Ihnen einen Vorsprung bei der Analyse und ermöglicht Ihnen, über einfache Zusammenfassungen hinaus tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, die Umsatzmuster und die Trends im Zeitverlauf zu gewinnen.

Überprüfung der Checkliste: Abschließende Überlegungen

SQL ist eine der Fähigkeiten, die sich immer wieder auszahlen. Als Junior-Datenanalyst im Jahr 2025 sollte Ihre Checkliste das Wesentliche abdecken - von SELECT und JOINs über das Bereinigen unordentlicher Daten, die Strukturierung langer Abfragen und die Arbeit mit Datumsangaben bis hin zur Entfaltung der Leistungsfähigkeit von Fensterfunktionen. Je mehr Sie üben, desto selbstverständlicher wird es, und desto schneller werden Sie in der Lage sein, Rohdaten in echte Erkenntnisse zu verwandeln.

Wenn Sie Ihre Karriere ernsthaft vorantreiben wollen, ist der beste Weg, um weiter zu lernen (und der Kurve einen Schritt voraus zu sein), unser Alle für immer SQL-Plan. Damit erhalten Sie für eine einmalige Zahlung unbegrenzten Zugang zu allen unseren Kursen - aktuellen und zukünftigen -. Kein wiederkehrendes Abonnement, keine versteckten Kosten, nur lebenslanger Zugang zu allem, was Sie brauchen, um vom Anfänger zum Fortgeschrittenen zu werden.

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• Bestimmte Fähigkeiten auffrischen, wann immer Sie es brauchen.
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