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Ergebnisse für „Datenbereinigung" in „Data Science & KI"
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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.
BI-Kurs mit Fokus auf Strategie und Infrastruktur: Datenpipelines optimieren, Kennzahlen strukturieren und Geschäftsprozesse datengetrieben steuern.
Kurs zu Power Query und ETL-Prozessen in Power BI: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und laden – mit Einblick in ergänzendes maschinelles Lernen.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
Junior-Data-Analyst-Training mit SQL, Python und Power BI: von der Datenbereinigung über statistische Verfahren bis zum interaktiven Dashboard.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Praxisorientierte Techniken für die Datenverarbeitung: Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und bereinigen, mit SQL auswerten und in interaktiven Dashboards und Berichten präsentieren.
Einstieg in Machine Learning und KI-gestützte Analysen: von SQL-Datenbanken über interaktive Dashboards bis zum Training erster Vorhersagemodelle – praxisnah aufgebaut, auch ohne Vorkenntnisse.
Einstiegskurs in die Datenanalyse mit Statistik, Datentypologien, Visualisierung und gängigen Analytics-Tools — kombiniertes Lernformat, Vollzeit oder Teilzeit.
Übungsorientierter Data-Analyst-Kurs: Datenextraktion, SQL-Datenbankabfragen, Python-Aufbereitung und Power-BI-Dashboards im praktischen Zusammenspiel dreier Werkzeuge.
Power-Query-Kurs für den Business-Kontext: Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen, Aufbereitung und fachliche Einordnung für Data Analysts.
Power BI von Grund auf: Datenquellen verbinden, bereinigen und mit SQL-Abfragen für erste eigene Dashboards und Berichte aufbereiten.
Praxiskurs zur KI-gestützten Produktivitätssteigerung in Excel: ChatGPT für Formelerstellung, Datenanalyse, VBA-Automatisierung und intelligente Berichterstellung nutzen.
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Einsteigerkurs in datengetriebene Entscheidungsfindung: Daten bereinigen, mit SQL auswerten, in Power BI visualisieren und erste Modelle des maschinellen Lernens verstehen.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Praxisnahe Weiterbildung zum Python-Datenanalysten mit Schwerpunkt auf Versionskontrolle mit Git, API-basierter Datenintegration und analytischem Python-Einsatz.
Python-Datenanalyse mit Pandas, SQL-Datenbankanbindung, Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+ — praxisnah für den Einstieg in professionelle Datenanalyse-Rollen.
Spezialisierungskurs für Data Analysts mit Fokus auf Datenqualität: Sicherstellung, Bewertung und Governance mit Power BI, Python, CDSP und DEBIZ.
Grundlagenweiterbildung Data Analyst 3.0 mit Microsoft DP-900, PL-300 (Power BI) und Python-Einstieg – für Quereinsteiger und Berufsanfänger ohne Vorkenntnisse.
Aufbaukurs mit Fokus auf Feature Engineering fürs Machine Learning: Merkmale extrahieren, Daten bereinigen und Ergebnisse in Power-BI-Dashboards aufbereiten.
Python für die Datenanalyse: Von den Grundlagen der Sprache über Datenbereinigung und statistische Methoden bis zu Power BI, Azure und dem internationalen Standard CompTIA Data+.
Weiterbildung zum Datenanalytiker mit SQL-Schwerpunkt: fundiertes Datenbankwissen, Abfragetechniken und Analysemethoden für große Datenmengen in Unternehmensumgebungen.
Praxiskurs für datenanalytische Python-Kompetenz: Datenaufbereitung, statistische Analyse und Visualisierung mit pandas, NumPy und Matplotlib — ergänzt durch Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+.
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.
Praxisorientierter Kurs zur Datenanalyse und zum Predictive Modelling mit Python: Pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Modellen.
Umfassendes Lernpaket zur Datenanalyse mit der Programmiersprache R — von den Grundlagen über Datenstrukturen bis zu statistischen Modellen und Data Mining.
Praxisorientierter Kurs zu Microsoft Power BI für Datenanalyse und Visualisierung, ergänzt um die Nutzung von Microsoft Teams für die Zusammenarbeit im Unternehmenskontext.
Praxisorientierte Weiterbildung in Python Data Wrangling mit NumPy, Pandas, Matplotlib und Web-Scraping — kombiniert mit Microsoft Teams für den digitalen Berufsalltag.
Kombination aus Power-BI-Training und Microsoft-Access-Expertenwissen — von der Datenbeschaffung über das Datenbankmanagement bis zur interaktiven Dashboard-Erstellung.
Praxisnahe Weiterbildung in Datenanalyse, Python, Cloud-Technologien und KI-Methoden für angehende Data Analysts und Data Scientists.
Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.
Grundlagenkurs Data Analytics: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen und Python-basierte Datenverarbeitung bis hin zu interaktiven Dashboards — in Vollzeit als Hybrid Learning.
Praxisorientierte Data-Analyst-Weiterbildung mit realitätsnahen Projekten aus Transport und Kundenbindung – von der Datenbereinigung mit pandas und SQL bis zur Visualisierung mit matplotlib.
Grundlagen und vertiefende Inhalte der Data Analytics: Datenpipelines, SQL und Datenmodellierung sowie der Aufbau interaktiver Dashboards zur verständlichen Präsentation von Analyseergebnissen.
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