SQL, Power BI und Data Preprocessing für BI – Kurs
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Ergebnisse für „Datenmodellierung" in „Data Science & KI"
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Selbstgesteuerte BI-Weiterbildung aus SQL, Power BI und Data Preprocessing mit Mentoring statt festem Stundenplan - inklusive eigenständigem BI-Abschlussprojekt und persönlichem Datenportfolio.
Praxiskurs für ELT-Entwickler:innen: Transformationslogik modellbasiert mit dbt aufbauen - von SQL-basierten Modellen über Staging/Intermediate/Mart-Modularisierung bis zu Abhängigkeitsgraphen und Selektoren.
Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence: Datenvorbereitung, komplexe SQL-Abfragen, interaktive Power-BI-Dashboards und automatisierte Berichtsprozesse für datenbasierte Entscheidungen.
Business-Intelligence-Handwerkszeug für IT-Prozess-Manager: Rohdaten aus IT-Systemen aufbereiten, mit SQL und Python auswerten und in Power-BI-Dashboards für Prozessentscheidungen übersetzen.
Data-Analyst-Grundlagen mit technischem Schwerpunkt: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, ausgerichtet auf den Einstieg in Richtung Fachinformatik und Datenbankentwicklung.
Fortgeschrittene Power-BI-Weiterbildung zu DAX- und M-Abfragen: komplexe Berechnungen, Performance-Optimierung und dynamische Datenmodelle für anspruchsvolle Geschäftsanalysen.
Business-Intelligence-Grundausbildung mit Power BI, SQL und einem kurzen Praxisblick auf ChatGPT: von ersten Visuals bis zu interaktiven Dashboards, mit Abschlusspräsentation eigener Analysen vor der Gruppe.
SQL für Controlling und Reporting: strukturierte Datenanalyse, ein Einstieg in maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung, damit Kennzahlen nicht nur berechnet, sondern verständlich berichtet werden.
Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und SQL-Integration als solides Fundament, um Python anschließend gezielt für Data Science und KI-Anwendungen einzusetzen.
Data Quality Manager im BI-Kontext: Daten für Analysen modellieren, Datenqualität als Basis verlässlicher Berichte sichern und Analyseprozesse mit Fachabteilungen abstimmen — mit SQL und Power BI.
Data Storytelling für BI Analysts: Daten aus mehreren Quellen in Power BI modellieren und als überzeugende, konsistente Dashboards für Entscheidungstragende erzählen.
Effektive Techniken der Datenaufbereitung: Datenquellen mit SQL Server erschließen, Daten bereinigen und transformieren und für weiterführende Analysen vorbereiten.
Vertiefungskurs für Data Analysts: interaktive Dashboards mit Filter- und Drillthrough-Funktionen, automatisierte Berichte und Performance-Tuning für große, skalierbare Datenmodelle.
SQL-Kurs mit Fokus auf Business Intelligence: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und bereinigen, Datenmodelle für Analysen aufbauen und Ergebnisse in Dashboards präsentieren.
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
Technischer Einstieg in Data Science: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Datenmodellierung und Predictive Analytics mit maschinellem Lernen.
Zertifizierungsvorbereitung auf den Microsoft DP-600 Fabric Analytics Engineer Associate: Datenpipelines, Datenmodellierung, Datenanalyse und Sicherheit in Microsoft Fabric.
Machine Learning, SQL-Datenmodellierung, Python-Statistik und interaktive Dashboards: Business Intelligence und KI-gestützte Analysen für datengetriebene Unternehmensentscheidungen.
Data-Analytics-Kurs für datenbasierte Optimierung: SQL, explorative Datenanalyse, Power BI mit DAX, Datenmodellierung und Einführung in maschinelles Lernen.
Power-BI-Weiterbildung: SQL-Abfragen, Datenmodellierung, interaktive Dashboards, Automatisierung und Performance-Tuning für datenbasierte Berichte.
Datenanalyse mit Tiefgang: SQL, Datenmodellierung und maschinelles Lernen, um über oberflächliche Trends hinaus belastbare, tiefgehende Analyseergebnisse zu erarbeiten.
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