PL-300 Power BI Data Analyst Kurs
Umfassende Power-BI-Schulung von Datenverbindung und Power Query über DAX-Modellierung und Visualisierung bis zu Sicherheit, Deployment und paginierten Berichten im Power-BI-Service.
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Ergebnisse für „DAX" in „Data Science & KI"
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Umfassende Power-BI-Schulung von Datenverbindung und Power Query über DAX-Modellierung und Visualisierung bis zu Sicherheit, Deployment und paginierten Berichten im Power-BI-Service.
MOC 20779 erweitert klassische Excel-Kenntnisse um Business-Intelligence-Techniken: Pivot-Diagramme, das Excel-Datenmodell, DAX-Funktionen und Power BI für professionelle Datenanalyse.
Modulare Power-BI-Weiterbildung für Datenanalysten: Endanwender-Training, DP-900 Azure Data Fundamentals und Advanced DAX — von der Dashboard-Nutzung bis zu komplexen Berechnungsmodellen.
Power BI Desktop und Power BI Service für eigenständige Dashboard-Erstellung und DAX-Grundlagen — kombiniert mit professioneller OneNote-Dokumentation und Vorbereitung auf die PL-300-Zertifizierung.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Vertiefungskurs für fortgeschrittene DAX-Analysen in Power BI: Datenbankprogrammierung mit Stored Procedures, SQL-Optimierung, Performance-Tuning und Advanced Time Intelligence.
Fortgeschrittene Power-BI-Weiterbildung zu DAX- und M-Abfragen: komplexe Berechnungen, Performance-Optimierung und dynamische Datenmodelle für anspruchsvolle Geschäftsanalysen.
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
KI in Produktion und Wartung: Predictive Maintenance, Sensordatenanalyse und neuronale Netze für industrielle Automatisierung.
Von der Modelloptimierung zur skalierbaren Systemintegration: Strategien, um KI-Projekte über Pilotphasen hinaus in Unternehmen und Forschung nachhaltig zu verankern.
KI-Anwendungen für Medizin, Finanzen und Automatisierung: Datenpipelines, SQL, Power BI und neuronale Netze branchenübergreifend einsetzen.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen praxisnah: Klassifikation, Clustering und Regression kombiniert mit SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung für automatisierte ML-Pipelines.
Von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz: Wie Algorithmen automatisierte, nachvollziehbare Entscheidungen in KI-Systemen ermöglichen.
Wie KI-Lösungen erfolgreich in Unternehmensprozesse integriert werden: Strategien für Datenpipelines, Modellintegration und Skalierung.
Einstiegskurs in Machine Learning und KI ohne Vorkenntnisse: Grundlagen des maschinellen Lernens, SQL-Datenaufbereitung und Modellergebnisse in Power BI visualisieren.
Muster in großen Datenmengen erkennen und in Vorhersagemodelle übersetzen: statistische Methoden, SQL-Datenaufbereitung und Power-BI-Visualisierung mit DAX.
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
Kombinierter Lehrgang für die Microsoft-Zertifizierungen Azure AI Engineer Associate (AI-102) und Power BI Data Analyst (PL-300) — KI-Dienste auf Azure entwickeln und Daten mit Power BI professionell analysieren.
Kombinierter Lernpfad: PL-100 befähigt zur Low-Code-App-Entwicklung auf der Power Platform, PL-300 vertieft die Datenanalyse und Berichterstellung mit Power BI.
Kombikurs für Azure AI Engineer Associate (AI-102) und Power BI Data Analyst (PL-300): KI-Dienste auf Azure implementieren und Ergebnisse mit Power BI in interaktive Dashboards überführen.
Vertiefungskurs zu Feature Engineering und Modelloptimierung: automatisierte Datenpipelines, SQL-Datenverarbeitung, Hyperparameter-Tuning und Power-BI-Visualisierung für bessere ML-Modelle.
Praxiskurs für unternehmensnahe Machine-Learning-Anwendungen: Datenaufbereitung mit SQL, Modelltraining für Klassifikation, Regression und Clustering sowie Ergebnisvisualisierung in Power BI.
Kombinierte Weiterbildung für DP-100 Azure Data Scientist Associate und PL-300 Power BI Data Analyst: Machine Learning auf Azure entwerfen und betreiben — ergänzt durch datengetriebene Berichterstattung mit Power BI.
Vertiefter BI-Kurs mit Fokus auf Datenbankoptimierung: Window Functions, Indexierung, Stored Procedures sowie Power BI für skalierbare, automatisierte Unternehmensanalysen.
Praxiskurs zu Microsoft Power BI: Daten verbinden, modellieren, visualisieren und interaktive Dashboards für datenbasierte Entscheidungen erstellen.
Best-Practice-Kurs für Power BI: Datenquellen sauber anbinden, Berichte optimieren und Dashboards bauen, die auch bei großen Datenmengen performant bleiben.
Umfassende BI-Analyst-Ausbildung mit drei Zertifizierungen: MCSA BI Reporting, MCSE Data Management and Analytics und PRINCE2 Practitioner — für eine Karriere in datengetriebenen Unternehmen.
Fortgeschrittener Kurs zu Big Data Analytics für Unternehmen: SQL-Optimierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Bereitstellung und Grundlagen des maschinellen Lernens für datengetriebene Entscheidungen.
Einstiegskurs in Big Data Analytics: Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken, einfache SQL-Abfragen, erste Power-BI-Dashboards und grundlegende ETL-Prozesse.
Praxisorientierter Einstieg in Big-Data-Analytics: von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu maschinellem Lernen für datengetriebene Anwendungen.
Methodenkurs für strukturierte und unstrukturierte Big-Data-Bestände: SQL, Power BI, Datenmodellierung und maschinelles Lernen im Zusammenspiel.
Praxiskurs für Einsteiger: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Cloud-Datenplattformen (Azure SQL, BigQuery) und Datenvisualisierung mit Power BI.
Fortgeschrittene Methoden der Datenverarbeitung für Big-Data-Aufgaben: Stored Procedures, komplexe SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und statistische Analyseverfahren.
Spezialisierung auf Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark: Echtzeit-SQL, Live-Dashboards in Power BI und automatisierte Pipelines für kontinuierliche Datenströme.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
Python-basierter Kurs zu Predictive Analytics: Machine-Learning-Modelle trainieren, Prognosen erstellen und Ergebnisse mit Power BI visualisieren.
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