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Ergebnisse für „Data Analyst" in „Data Science & KI"
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Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
Excel als vollwertiges Analysewerkzeug: SVERWEIS, WENN, ZÄHLENWENN und INDEX/VERGLEICH, Pivot-Tabellen sowie automatisierte, wiederverwendbare Auswertungs-Workflows.
Data-Analyst-Grundlagen mit technischem Schwerpunkt: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, ausgerichtet auf den Einstieg in Richtung Fachinformatik und Datenbankentwicklung.
Data-Analyst-Grundlagen für die Führungsperspektive: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Analyseprojekte fachlich einzuschätzen, zu steuern und überzeugend zu kommunizieren.
Data-Analyst-Grundlagen für den Medienbereich: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, angewandt auf Nutzungs- und Mediendaten für angehende Medieninformatiker:innen.
Data-Analyst-Grundlagen für spontane Fragestellungen: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Ad-hoc-Analysen schnell und belastbar statt als starre Dashboards zu liefern.
Ein durchgängiger Analyse-Workflow: SQL zur Datenbankabfrage, Excel zur Organisation und Berechnung, visuelle Techniken zur überzeugenden Präsentation der Ergebnisse.
Der komplette Python-Analyse-Stack: von Python-Grundlagen über Pandas-DataFrames bis zu Matplotlib-Visualisierungen, geübt an echten Projekten wie Taxi-Fahrten- und Kündigungsanalysen.
Einstieg in die Datenanalyse: statistische Grundlagen, explorative Auswertungstechniken und interaktive Dashboards mit Power BI für den Berufseinstieg als Junior Data Analyst.
SQL für zwei Rollen zugleich: Abfragen, Joins und Aggregationen für Data Analysts sowie Indexierung und Performance-Optimierung für Datenbankadministratoren – von der Abfrage bis zum Dashboard.
Datenanalyse mit Python: Daten mit pandas importieren, bereinigen, gruppieren und auswerten, Ergebnisse mit matplotlib in aussagekräftigen Diagrammen darstellen.
Data Quality für Analyst:innen: Datenqualität systematisch bewerten, bereinigen und mit SQL und Power BI sichtbar machen — für belastbare Analysen und Dashboards.
Data-Analytics-Kompetenz gezielt für den Einkauf: Kostenanalyse, Lieferantenbewertung und Preisprognosen mit SQL-basierten Datenmodellen.
Vertiefungskurs für Data Analysts: interaktive Dashboards mit Filter- und Drillthrough-Funktionen, automatisierte Berichte und Performance-Tuning für große, skalierbare Datenmodelle.
Python als zentrales Werkzeug der Datenanalyse: Datenverarbeitung mit Pandas und NumPy, Visualisierung sowie Grundlagen von Business Intelligence für alle, die programmatisch statt tool-getrieben arbeiten möchten.
Umfassende Weiterbildung zum Datenanalysten und BI-Spezialisten: Datenpflege, Power BI, Excel, SQL und KI-Grundlagen mit Vorbereitung auf Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) und weitere Zertifikate.
English-taught data analytics bootcamp: SQL, Python, Pandas, Tableau and Regex for end-to-end data analysis workflows – designed for career entry as Data Analyst or Business Intelligence professional.
Aufbaukurs für Data Analysts und IT-Fachkräfte: Fortgeschrittene Machine-Learning-Methoden, Deep Learning mit PyTorch und KI-Integration über Azure — mit Zertifizierungsvorbereitung für CDSP, AI-900 und AI-102.
Kombikurs für Power BI Data Analyst und Microsoft PowerPoint Specialist (MOS MO-300) – von der interaktiven Dashboard-Analyse zur professionellen Datenpräsentation.
Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung DP-500 (Azure Enterprise Data Analyst Associate): Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Power BI Enterprise, DAX-Optimierung, Governance und Sicherheit auf Unternehmensebene.
Praxisnahe Weiterbildung in Datenanalyse, Python, Cloud-Technologien und KI-Methoden für angehende Data Analysts und Data Scientists.
Power BI, SQL und Python für die Datenanalyse: Dashboards erstellen, Daten aufbereiten und ein eigenes Datenportfolio für den Einstieg als Data Analyst aufbauen.
Statistische Datenanalyse mit Python und pandas: Daten bereinigen, auswerten und als verständliche Data-Story präsentieren – mit mentorengestütztem Selbstlernen und Einblick in Karrierewege als Data Analyst.
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