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Ergebnisse für „DAX" in „Data Science & KI"
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Data-Science-Methoden praxisnah entlang dreier Branchen: Krankheitsprognosen im Gesundheitswesen, Risikobewertung im Finanzbereich und Prozessoptimierung in der Industrie 4.0.
Verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI-Systemen: Datenstrategie, Data Governance und ethische Bewertung von KI-Anwendungen für den beruflichen Alltag.
Praxisnahes Analyse-Bundle aus MS Excel, MS Access und Power BI inklusive KI-Grundlagen: Der Kurs deckt die gesamte Datenpipeline von der Aufbereitung über die Datenbank bis zur interaktiven Dashboard-Visualisierung ab.
Datengetriebene KI-Weiterbildung: Power BI und DAX für Dashboards, SQL für strukturierte Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines und neuronale Netze für smarte Entscheidungen.
SQL-Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines, Power-BI-Modellbewertung und neuronale Netzwerke (CNN/RNN) als praxisnaher Einstieg in Deep-Learning-Projekte.
Datenanalyse gezielt für Marketing und Vertrieb: SQL, Python und Power-BI-Dashboards kombiniert mit Supervised-Learning-Grundlagen, um Kampagnen und Vertriebsprozesse datenbasiert zu steuern und zu optimieren.
Fortgeschrittener Kurs zu neuronalen Netzen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie Transfer- und Reinforcement Learning für leistungsfähige KI-Modelle.
SQL-Datenanalyse und Power-BI-Reporting für BI Analysts: von präzisen Datenbankabfragen über Performance-Optimierung bis zu interaktiven Dashboards mit DAX.
Power BI von der Datenquelle bis zum interaktiven Dashboard, ergänzt um eine Einführung in Data-Science-Methoden mit Python: Datenmodellierung, DAX-Berechnungen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Relationale Datenbanken mit MySQL entwerfen, abfragen und optimieren – plus Zusatzqualifikation Microsoft Power BI für die Visualisierung der Ergebnisse.
Einstieg in Deep Learning ohne Vorkenntnisse: von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken für Bild- und Sprachverarbeitung.
Praxiskurs zu Power BI, SQL und statistischen Analysemethoden für Big-Data-Auswertungen – von Dashboard-Erstellung bis zur Automatisierung mit Stored Procedures.
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
Aufbaukurs zur Optimierung von Big-Data-Analysen: performante SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, statistische Mustererkennung und automatisierte Datenbankprozesse für effizientere Datenauswertung.
Weiterbildung zum Data Analyst: SQL-Abfragen, statistische Analyse, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für aussagekräftige Berichte.
Datenanalyse und Visualisierung mit BI-Tools: SQL-Abfragen, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Datenaufbereitung und Visualisierung: Daten mit SQL bereinigen, in Datenbanken strukturieren und mit Power BI übersichtlich darstellen.
Explorative und deskriptive Datenanalyse: mit SQL, Window Functions, Datenpipelines und Power BI Muster in Daten erkennen und verständlich darstellen.
Analyse-Expertise mit SQL, Power BI und Feature Engineering: Muster erkennen, Datenqualität verbessern und fundierte Prognosen ableiten.
Grundständiger Einstieg in die Arbeit als Data Analyst: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und automatisierte Datenpipelines von der Rohdatenaufbereitung bis zur Berichtserstellung.
Projektorientierter Data-Analyst-Kurs: SQL, Power BI und Datenpipelines werden direkt an konkreten Analyseprojekten erarbeitet, von der Datenaufbereitung bis zur Handlungsempfehlung.
Methodenorientierter Data-Analyst-Kurs mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung, statistischen Verfahren, webbasierten Dashboards und einer praxisnahen Einführung in maschinelles Lernen.
Vertiefungskurs mit Fokus auf Regressions- und Zeitreihenanalyse: statistische Auswertungen und Prognosemodelle mit SQL, Stored Procedures und Power-BI-Trendvisualisierungen.
Methodenorientierter Data-Science-Kurs zu Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung, explorativer Analyse und einem praxisnahen Einstieg ins maschinelle Lernen.
Werkzeugorientierter Data-Science-Kurs zum praktischen Einsatz von SQL, Power BI/DAX, explorativen Analysetechniken und Machine-Learning-Werkzeugen entlang moderner Datenpipelines.
Grundlagenkurs für den forschungsnahen Einsatz von Data Science: SQL, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung mit Power BI und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Methodenkurs für strategische Datenarbeit: SQL, automatisierte Pipelines, Power-BI-Dashboards und Machine-Learning-Modelle als Grundlage für datengetriebene Innovationsentscheidungen.
Datengetriebene Vorhersagen treffen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI kombiniert mit Machine-Learning-Modellen für Predictive Analytics.
Datenbasierte Prozessoptimierung als Data Scientist: von Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu automatisierten Pipelines und Feature Engineering.
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Business-Intelligence-Kurs mit Schwerpunkt auf Power BI und DAX: Unternehmensdaten in Dashboards verwandeln und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Controlling und Reporting schaffen.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Datenverarbeitung und Modellvisualisierung mit Power BI für stabile, nachvollziehbare Trainingsprozesse.
Spezialisierter Deep-Learning-Kurs zu Transfer Learning: vortrainierte neuronale Netzwerke für neue Aufgaben anpassen, mit SQL-Datenaufbereitung, statistischer Optimierung und Power-BI-Auswertung.
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
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