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Ergebnisse für „Data Analyst" in „Data Science & KI"
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Schrittweise von der klassischen Business-Analyse zur Data-Analyst-Rolle: Azure, Power BI, Python, CompTIA Data+ und AIBIZ in einem strukturierten Weiterbildungsweg mit anerkannten Zertifizierungen.
Explorative Datenanalyse von Grund auf beherrschen: Dieser Kurs verbindet Python, Power BI und Azure-Grundlagen mit Business-Kontext und Generativer KI zu einem durchgängigen Kompetenzprofil für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Einstieg in die Datenanalyse mit Azure DP-900, Power BI PL-300 und Python: Daten aufbereiten, visualisieren und in Dashboards präsentieren — für Quereinsteiger und Studierende.
Einstieg in die Datenanalyse: Grundlagen mit Power BI, Python und Azure-Diensten für angehende Data Analysts.
Weiterbildung zum Datenanalytiker mit SQL-Schwerpunkt: fundiertes Datenbankwissen, Abfragetechniken und Analysemethoden für große Datenmengen in Unternehmensumgebungen.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: Von Datengrundlagen über Power BI und Python bis zum Excel-Reporting — für Einsteiger ohne spezielle Vorkenntnisse.
Praxiskurs Berichterstellung für Data Analysts: Microsoft DP-900, Power BI (PL-300), Python und CertNexus CDSP für professionelle Dashboards und datengetriebene Reports.
Von Rohdaten zum aussagekräftigen Bericht: Dieser Kurs vermittelt Datenanalyse mit Power BI, Python und Azure-Grundlagen sowie die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungsträger.
Bündel-Weiterbildung mit Schwerpunkt Datenqualität: Grundlagen der Datenqualitätsdimensionen, Microsoft DP-900, Power BI (PL-300), Datenaufbereitung mit Python sowie CertNexus CDSP und DEBIZ für Governance und Datenethik.
Fünf aufeinander aufbauende Bausteine von Analysedenken über Azure-Datengrundlagen bis Power BI und Python: Dieser Kurs formt ein vollständiges Kompetenzbild für den Einstieg oder Ausbau in datengetriebenen Berufen.
Breiter Einstieg in die Datenanalyse: Grundbegriffe, Datenbanken mit Microsoft DP-900, Dashboards mit Power BI (PL-300), Python-Basics und Excel-Reporting in einem zusammenhängenden Grundlagenpaket.
Wo Datenanalyse im Unternehmen konkret zum Einsatz kommt: Anwendungsfelder in Controlling, Marketing und IT, Datenbanken (DP-900), Power BI (PL-300), Python sowie Datenethik und Governance (DSBIZ/AIBIZ).
Von Daten zu belastbaren Entscheidungen: Entscheidungsunterstützung, Datenbanken (DP-900), Power BI (PL-300) und vertiefte Analysemethoden mit CertNexus CDSP für Prognosen und A/B-Analysen.
Umfassende Weiterbildung zur Microsoft Certified Data Analyst Associate-Zertifizierung: Power Platform Grundlagen (PL-900) und Power BI Data Analyst (PL-300) inklusive Prüfungsvorbereitung und offiziellen Zertifizierungsprüfungen.
Strukturierte Weiterbildungsreise von der Datenanalyse zur Data-Science-Praxis: Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und Big-Data-Technologien.
Umfassende Weiterbildung zur Microsoft-zertifizierten Datenanalystin bzw. zum Datenanalysten mit Power BI (PL-300) und Microsoft 365 Fundamentals (MS-900).
Umfassende Weiterbildung in Microsoft Power BI mit anschließender Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung PL-300 (Power BI Data Analyst Associate) für datengetriebene Berufsfelder.
Datenanalyse-Weiterbildung mit Schwerpunkt SQL, Datenmodellierung und Business Intelligence — praxisnah, ohne Vorkenntnisse in Programmierung.
Microsoft Power BI Data Analyst Associate Zertifizierung: PL-900 und PL-300 inklusive Prüfung, kombiniert mit Microsoft Teams für die Zusammenarbeit im Datenteam.
Diese Weiterbildung kombiniert die Vorbereitung auf die PL-300-Zertifizierung (Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate) mit dem produktiven Einsatz von Microsoft Teams als kollaborative Analyseumgebung.
Praxisorientierter Einstiegskurs in die Datenanalyse für Quereinsteiger: Excel, SQL, Power BI und Python als Kernwerkzeuge — mit optionaler Vorbereitung auf Microsoft PL-300 und CompTIA Data+.
Umfassende Data-Analyst-Weiterbildung: Python-Programmierung, neuronale Netze, Machine Learning, Big-Data-Werkzeuge wie KNIME und Business Intelligence mit Power BI und Tableau in fünf Modulblöcken.
Praxiskurs zu Power BI, SQL und statistischen Analysemethoden für Big-Data-Auswertungen – von Dashboard-Erstellung bis zur Automatisierung mit Stored Procedures.
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.
From Collection to Insight Generation: mit Python, SQL und APIs Daten erfassen, bereinigen und zu aussagekräftigen Erkenntnissen verarbeiten.
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.
Praxiskurs zu statistischen Methoden und Datenverarbeitung: von Machine-Learning-Grundlagen über SQL-Datenmodellierung bis zur webbasierten Präsentation mit Power BI.
Praxisorientierte Data-Analyst-Weiterbildung mit realitätsnahen Projekten aus Transport und Kundenbindung – von der Datenbereinigung mit pandas und SQL bis zur Visualisierung mit matplotlib.
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