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Ergebnisse für „Datenbereinigung" in „Data Science & KI"
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DataFrames, Datenbereinigung und -transformation mit pandas – von der SQL-Datenextraktion bis zur Integration in Power-BI-Dashboards.
Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence: Datenvorbereitung, komplexe SQL-Abfragen, interaktive Power-BI-Dashboards und automatisierte Berichtsprozesse für datenbasierte Entscheidungen.
Data Cleaning und Visualisierung für angehende Data Analysts: Kerntechniken der Datenbereinigung mit pandas sowie Diagramme mit matplotlib, erprobt an realen Projekten wie Taxidaten und Churn-Analyse.
Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
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 den Medienbereich: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, angewandt auf Nutzungs- und Mediendaten für angehende Medieninformatiker:innen.
Power Query in Power BI gezielt für die Datenmodellierung nutzen: Daten aus mehreren Quellen verbinden, bereinigen und zu strukturierten, dynamischen Datenmodellen verknüpfen.
Datenqualität als BI-Fundament: Sie lernen, Daten entlang des gesamten BI-Prozesses auf Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit zu prüfen und Qualitätskriterien mit SQL und Power BI sichtbar zu machen.
Data Analytics mit Python und MS SQL Server für angehende Business Intelligence Consultants: Daten aufbereiten, analysieren und die Ergebnisse als überzeugende Datenstory an Entscheidungsträger vermitteln.
Einstieg in Big Data mit den vertrauten Werkzeugen SQL und Excel: Datensätze abfragen, filtern, bereinigen und für die Analyse großer Datenmengen vorbereiten.
Python-Praxiskurs für schnelle, flexible Ad-hoc-Analysen: Daten aus SQL Server und anderen Quellen bereinigen, auswerten und als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger aufbereiten.
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.
Der Werdegang zum Digital Analyst: Daten mit Python sammeln und aufbereiten, Muster erkennen und Ergebnisse als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger präsentieren.
Effektive Techniken der Datenaufbereitung: Datenquellen mit SQL Server erschließen, Daten bereinigen und transformieren und für weiterführende Analysen vorbereiten.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: operative Unternehmensdaten lesen, Muster in Prozessdaten erkennen und mit Python zu verständlichen Reports für Business-Intelligence-Entscheidungen verarbeiten.
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.
Von der Datenbereinigung über explorative Datenanalyse und Feature-Selektion bis zu Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen – Modellierungskompetenz für den Data-Science-Alltag.
Big-Data-Verarbeitung mit Python: Datenbereinigung und Analyse mit pandas, statistische Kennzahlen und Regressionsmodelle, Visualisierung mit matplotlib.
Einstieg in Data Analytics: Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib und erste SQL-Abfragen für den Aufbau eines soliden Analyse-Fundaments.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python — von Datenbereinigung und Visualisierung bis zu ersten KI-gestützten Modellen und optionalen Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Praxiskurs zur Datenbereinigung im Big-Data-Umfeld: fehlende, inkonsistente und duplizierte Werte in großen Datensätzen mit pandas identifizieren, transformieren und für die Analyse vorbereiten.
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