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Ergebnisse für „Datenbereinigung" in „Data Science & KI"
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Kurs zur strukturierten Analyse von Daten aus SQL-Datenbanken im Kontext des Datenqualitätsmanagements: Abfragetechnik, Prüfung auf Dubletten und Inkonsistenzen sowie nachvollziehbare Dokumentation.
Datenquellen mit Power Query strukturiert zusammenführen, bereinigen und für Auswertungen sowie KI-gestützte Weiterverarbeitung aufbereiten.
Praxisorientierte Weiterbildung zur professionellen Datenanalyse mit ICDL-Zertifizierung: Pivot-Tabellen, Datenvisualisierung, Dashboards und statistische Grundkonzepte.
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
Kurs zu den Funktionalitäten von Microsoft Power BI: Datenbankabfragen, Datenmodelle und Automatisierung gezielt einsetzen, um Reports messbar zu optimieren.
Vertiefende Power-BI-Weiterbildung: interaktive Dashboards mit Filtern und Slicern, SQL-Optimierung, effizientes Datenmanagement, Automatisierung und Performance-Tuning für große Berichte.
Bootcamp mit Fokus auf Datenvisualisierung: Power BI, DAX und Dashboard-Design für aussagekräftige, geschäftsrelevante Analysen.
Python-gestützte Weiterbildung zu Statistik, explorativer Datenanalyse und maschinellem Lernen – von Hypothesentests bis zu trainierten und evaluierten ML-Modellen.
Python für Data Scientist:innen: Datenimport und -bereinigung, maschinelles Lernen mit Regressions- und Klassifikationsmodellen sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn.
Praxiskurs zu den Kernkompetenzen der Big-Data-Arbeit mit Python: Datenbereinigung, Zusammenführung von Datensätzen, Visualisierung und der Einsatz von pandas und SQL.
Data-Analyst-Grundlagen speziell für angehende Wirtschaftsingenieurinnen und -ingenieure: Python, SQL und Power BI für wirtschaftliche Fragestellungen.
Einführung in statistische Grundverfahren für Data Analytics: Muster in Datensätzen erkennen, Ergebnisse korrekt interpretieren und in einem Praxisprojekt selbst anwenden.
Anwendungsorientierter Data-Science-Kurs: automatisierte Workflows, Datenpipelines und Power-BI-Reporting anhand konkreter, praxisnaher Beispielszenarien.
Technischer Grundkurs für Datenanalyse: SQL-Datenbankabfragen und Python-Statistik als Handwerkszeug für datengetriebene Entscheidungen.
Projektorientierter Data-Scientist-Kurs mit Business-Intelligence-Fokus: Hypothesentests, Kennzahlen und Dashboards für konkrete Geschäftsfragestellungen.
Power-BI-Weiterbildung von Datenimport über Power Query und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards - ohne Vorkenntnisse.
Grundlagen des Datenqualitätsmanagements: Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit von Daten mit SQL, Python und Power BI systematisch prüfen.
Datenstrukturen mit Power Query standardisieren, bereinigen und für Auswertungen im Data-&-AI-Kontext strukturiert vorbereiten.
Zertifikatslehrgang zur Datenanalyse mit Python: Datenimport, -bereinigung, statistische Auswertung und explorative Analyse für datenbasierte Entscheidungen.
Requirements Engineering für Data Analytics: klare Datenanforderungen definieren, Analysemethoden auf Geschäftsfragen abstimmen und Erkenntnisse in verwertbare Use Cases überführen.
Kombination aus Python/pandas und SQL zum Aufbau eigener Datenpipelines: von der Datenmanipulation über relationale Abfragen bis zur Vorbereitung auf Data-Analyst- und Data-Engineer-Rollen.
SQL-Weiterbildung für Data Analysts: präzise Datenabfragen, Joins, Datenbereinigung und Query-Optimierung für fundierte Analysen.
Python für Datenanalyse: SQL-Datenabfragen, Datenbereinigung und statistische Berechnungen mit Pandas und NumPy sowie Datenvisualisierung zur Mustererkennung in großen Datensätzen.
Praxiskurs zur Rohdatenaufbereitung mit Python für ETL-Entwickler:innen: Einlesen, Bereinigen und Transformieren von CSV-, JSON- und Parquet-Daten mit pandas für belastbare ETL-Pipelines.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Spezialisierung zum Data Analyst mit Schwerpunkt Data Storytelling: Datensammlung, -bereinigung und überzeugende Kommunikation von Analyseergebnissen mit Python.
Erweiterte Marketing-Data-Analytics-Techniken: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datengetriebene Kampagnen.
Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Grundausbildung im technischen und analytischen Umgang mit großen Datensätzen: Datenbereinigung, SQL, pandas und Visualisierung mit matplotlib.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
Data Analytics Tools and Techniques: praktisches Werkzeugwissen in SQL und Python (matplotlib) sowie bewährte Techniken der Datenbereinigung, Filterung, Gruppierung und Visualisierung.
Datenqualität als Workflow: Dubletten, fehlende Werte und fehlerhafte Strukturen systematisch bereinigen und mit Power-BI-Dashboards dauerhaft überwachen.
Karriereweg vom Big-Data-Einstieg bis zur fortgeschrittenen analytischen Fähigkeit: Datenbereinigung, SQL-Grundlagen, Metrikentwicklung und Visualisierung mit Python, pandas und matplotlib.
Datenqualitätsmanagement praktisch umgesetzt: fehlende Werte, Dubletten und uneinheitliche Formate mit pandas erkennen, bereinigen und dokumentieren.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Power BI: Datenbereinigung, Automatisierung von Auswertungen und Performance-Tuning für große Datensätze.
SQL-Kurs mit Fokus auf Data Science: Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung als Grundlage belastbarer Analysen, ergänzt um komplexe Abfragen und die Visualisierung der Ergebnisse.
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