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Ergebnisse für „Datenvisualisierung" in „Data Science & KI"
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Grundlagenkurs in Datenvisualisierung mit Looker Studio (Google Data Studio): Theorie, Modelle und praktische Umsetzung komplexer Datenprojekte.
Dashboards und Berichte für Google Ads, Google Analytics und SEO/SEA-Kennzahlen bauen – praxisnah mit Google Looker Studio (vormals Data Studio).
Verständliche Power-BI-Dashboards von der Datenmodellierung über SQL-Aufbereitung bis zur interaktiven, adressatengerechten Visualisierung entwickeln.
Automatisierte Reports und Alert-Systeme mit Power BI und SQL entwickeln – von Stored Procedures bis zum interaktiven Dashboard.
Visualisierungsstrategien für große Datenmengen entwickeln – skalierbare Dashboards mit Power BI und SQL für Big-Data-Analysen aufbauen.
Bootcamp mit Fokus auf Datenvisualisierung: Power BI, DAX und Dashboard-Design für aussagekräftige, geschäftsrelevante Analysen.
Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards mit Power BI entwickeln - für Kennzahlen, Zusammenhänge und Ergebnisse im Data-&-AI-Kontext.
Interaktive Dashboards für die Unternehmenssteuerung entwickeln - von SQL-Datenmodellen über Automatisierung bis zum Performance-Tuning.
Datenvisualisierung mit Power BI kombiniert mit Prompt Engineering, Statistik-Grundlagen und Projektmanagement-Tools wie MS Project für datenbasierte Projekte.
Data Storytelling für Unternehmen: Datenvisualisierung mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung mit Fokus auf überzeugende Kommunikation von Erkenntnissen.
Grundlagen und Best Practices der Datenvisualisierung: nutzerorientierte Darstellung komplexer Daten mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung.
Methoden der Datenvisualisierung: unterschiedliche Visualisierungsansätze mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung methodisch vergleichen und auswählen.
Datenvisualisierungs-Skills für Projektmanagement und digitale Transformationsprojekte: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung im Projektkontext.
Storytelling mit interaktiven Dashboards für Controlling und Reporting: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung zur Kommunikation von Kennzahlen.
Datenvisualisierung mit Schwerpunkt auf Machine-Learning-Erweiterung: Power BI, SQL und Datenmodellierung ergänzt um automatisierte Mustererkennung und Prognosen.
Datenqualität visuell prüfen mit Python und matplotlib: fehlende Werte, Ausreißer und unplausible Muster grafisch sichtbar machen statt nur rechnerisch nachweisen.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Data Literacy, Data Storytelling und der Aufbau interaktiver Power-BI-Dashboards für die Arbeit als BI Analyst - mit Kombination aus Gruppenunterricht und Selbstlernphasen.
Vertiefungskurs für Data Analysts: interaktive Dashboards mit Filter- und Drillthrough-Funktionen, automatisierte Berichte und Performance-Tuning für große, skalierbare Datenmodelle.
Quereinstieg in Data Analytics: Python, SQL, Datenvisualisierung und Industrie-4.0-Kompetenzen für Arbeitssuchende ohne IT-Vorerfahrung.
Kompakter Einstieg in Data Science: von der Datenaufbereitung mit Python und Pandas über explorative Analyse bis zu den Grundlagen des maschinellen Lernens.
KI-gestützte Business Intelligence: maschinelles Lernen, Predictive Analytics und automatisierte Dashboards für fundierte, datenbasierte Unternehmensentscheidungen einsetzen.
Kombinierter Lehrgang für die Microsoft-Zertifizierungen Azure AI Engineer Associate (AI-102) und Power BI Data Analyst (PL-300) — KI-Dienste auf Azure entwickeln und Daten mit Power BI professionell analysieren.
Kombinierte Weiterbildung für DP-100 Azure Data Scientist Associate und PL-300 Power BI Data Analyst: Machine Learning auf Azure entwerfen und betreiben — ergänzt durch datengetriebene Berichterstattung mit Power BI.
Kompakter Einstieg in Data Science mit Python und Pandas: von der Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zum maschinellen Lernen.
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.
Lernweg von Data-Literacy-Grundlagen über SQL bis Power BI mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt - im flexiblen Selbststudium mit Mentor:innen-Unterstützung.
Praxiskurs zu Microsoft Power BI: Daten verbinden, modellieren, visualisieren und interaktive Dashboards für datenbasierte Entscheidungen erstellen.
Power-BI-Grundlagenkurs: interaktive Datenvisualisierung, SQL-Analysen, Datenmanagement sowie Automatisierung und Aktualisierung von Berichten aus mehreren Datenquellen.
Fortgeschrittener Kurs zu Big Data Analytics für Unternehmen: SQL-Optimierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Bereitstellung und Grundlagen des maschinellen Lernens für datengetriebene Entscheidungen.
Von Datenpipelines über relationale Datenbanken und SQL bis zu interaktiven Dashboards: Datenanalyse und Visualisierung für Business Analysts.
Einstieg in Big Data Analytics: große Datenmengen mit statistischen Methoden auswerten und die Ergebnisse in interaktiven Power-BI-Dashboards verständlich aufbereiten.
Business Analyse und Business Intelligence: SQL-Datenbanken, Dashboards und die verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen an Fachbereiche.
Grundlagenkurs zur Aufbereitung und explorativen Analyse großer Datenmengen mit SQL, Datenbankmodellierung und interaktiver Datenvisualisierung.
Einführungskurs in datengetriebene Analysen mit Fokus auf SQL-basierter Datenaufbereitung, Datenintegration und den ersten Schritten zu datenbasierten Prognosen.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
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