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Ergebnisse für „Explorative Datenanalyse" in „Data Science & KI"
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Skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen mit Power BI, DAX, SQL und Stored Procedures für den praktischen Einstieg als Big Data Analyst.
Explorative Datenanalyse mit Python für Datenqualitätsmanager:innen: Datenbestände systematisch auf Struktur, Verteilung und qualitätsrelevante Auffälligkeiten untersuchen.
Kompakter Einstieg in Data Science: von der Datenaufbereitung mit Python und Pandas über explorative Analyse bis zu den Grundlagen des maschinellen Lernens.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs zu Künstlicher Intelligenz: von der Datenvorbereitung mit SQL über Visualisierung bis zu ersten neuronalen Netzwerken.
Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Datenaufbereitung, SQL und die Grundlagen des maschinellen Lernens – von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz: Wie Algorithmen automatisierte, nachvollziehbare Entscheidungen in KI-Systemen ermöglichen.
Reinforcement Learning für adaptive Systeme: Datenpipelines mit SQL, Visualisierung in Power BI und Training autonomer Modelle durch Policy-Optimierung – ohne Vorkenntnisse.
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
Praxiskurs für unternehmensnahe Machine-Learning-Anwendungen: Datenaufbereitung mit SQL, Modelltraining für Klassifikation, Regression und Clustering sowie Ergebnisvisualisierung in Power BI.
Kompakter Einstieg in Data Science mit Python und Pandas: von der Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zum maschinellen Lernen.
Praxisorientierter Einstieg in Big-Data-Analytics: von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu maschinellem Lernen für datengetriebene Anwendungen.
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.
Junior-Data-Analyst-Training mit SQL, Python und Power BI: von der Datenbereinigung über statistische Verfahren bis zum interaktiven Dashboard.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
Praxisintensive Vollzeit-Weiterbildung in Datenanalyse und Visualisierung mit Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Tableau, SQL und Google Spreadsheets — 15 Assignments, 4 Projekte, 1 Capstone.
Praxisnahe Weiterbildung zur KI-Entwicklung mit Python: von den Grundlagen über scikit-learn und TensorFlow bis hin zu produktionsreifen Azure-KI-Lösungen mit mehreren Zertifizierungen.
Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
Dieser Kurs vermittelt das vollständige Werkzeugset für die Tätigkeit als Datenanalyst: SQL für Datenbankabfragen, Excel und Power BI für Reporting sowie Python für automatisierte Datenverarbeitung.
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Mehrstufiges KI-Zertifizierungsprogramm mit sechs CertNexus- und Microsoft-Modulen — von KI-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu generativer KI und Emerging Technologies.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Aufbaukurs mit Fokus auf Feature Engineering fürs Machine Learning: Merkmale extrahieren, Daten bereinigen und Ergebnisse in Power-BI-Dashboards aufbereiten.
Praxisorientierte Weiterbildung zum KI Business Analyst: Datenanalyse mit Power BI und Python, KI-Governance mit CertNexus AIBIZ und Data-Science-Grundlagen mit CertNexus CDSP.
Fortgeschrittene Qualifizierung zum KI Data Scientist — von Azure-Grundlagen über CertNexus-Zertifizierungen bis zur produktiven Entwicklung und dem Deployment komplexer KI-Lösungen.
Breites KI- und ML-Programm mit Microsoft AI-900/AI-102, CertNexus AIBIZ/GENAIBIZ/CAIP/CDSP und Python – von strategischen KI-Grundlagen bis zu eigenen Deep-Learning-Implementierungen.
Einstiegskurs in die Datenanalyse mit Power BI, Python, Azure-Grundlagen und Vorbereitung auf CompTIA Data+ sowie Microsoft-Zertifizierungen.
Schrittweise von der klassischen Business-Analyse zur Data-Analyst-Rolle: Azure, Power BI, Python, CompTIA Data+ und AIBIZ in einem strukturierten Weiterbildungsweg mit anerkannten Zertifizierungen.
Explorative Datenanalyse von Grund auf beherrschen: Dieser Kurs verbindet Python, Power BI und Azure-Grundlagen mit Business-Kontext und Generativer KI zu einem durchgängigen Kompetenzprofil für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Einstieg in die Datenanalyse: Grundlagen mit Power BI, Python und Azure-Diensten für angehende Data Analysts.
Von Rohdaten zum aussagekräftigen Bericht: Dieser Kurs vermittelt Datenanalyse mit Power BI, Python und Azure-Grundlagen sowie die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungsträger.
Fünf aufeinander aufbauende Bausteine von Analysedenken über Azure-Datengrundlagen bis Power BI und Python: Dieser Kurs formt ein vollständiges Kompetenzbild für den Einstieg oder Ausbau in datengetriebenen Berufen.
Praxiskurs Python für Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn für professionelle Datenanalyse und Visualisierung im Jupyter-Notebook-Umfeld.
Weiterbildung, die KI-Methoden in der Datenanalyse mit der CAPM-Zertifizierung (PMI) verbindet — für analytische und koordinierende Rollen in datengetriebenen Organisationen.
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