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Ergebnisse für „Explorative Datenanalyse" in „Data Science & KI"
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Weiterbildung in KI-gestützter Datenanalyse mit Vorbereitung auf die Salesforce Certified AI Developer-Prüfung — für analytische Rollen im Salesforce-Ökosystem.
Weiterbildung, die KI-Methoden in der Datenanalyse mit der CompTIA Data+-Zertifizierung (DA0-001) verbindet — herstellerneutraler Kompetenznachweis für analytische Rollen in datengetriebenen Umgebungen.
Fundierte Data-Science-Grundlagen: Statistische Verfahren, SQL-Datenbankabfragen, interaktive Power-BI-Dashboards mit DAX, automatisierte Datenpipelines und eine Einführung ins maschinelle Lernen.
Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.
Data-Science-Methoden praxisnah entlang dreier Branchen: Krankheitsprognosen im Gesundheitswesen, Risikobewertung im Finanzbereich und Prozessoptimierung in der Industrie 4.0.
Interaktive Dashboards, Datenmodellierung und Performance-Tuning in Power BI: dieser Kurs vermittelt erweiterte Analysetechniken und Data Storytelling für fundierte, datengestützte Entscheidungen im Unternehmen.
Python für Data Analytics mit Pandas, interaktive Dashboards in Power BI, statistische Modellierung sowie Automatisierung und Performance-Tuning für datenintensive Anwendungen.
Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
Analyse-Expertise mit SQL, Power BI und Feature Engineering: Muster erkennen, Datenqualität verbessern und fundierte Prognosen ableiten.
Grundständiger Einstieg in die Arbeit als Data Analyst: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und automatisierte Datenpipelines von der Rohdatenaufbereitung bis zur Berichtserstellung.
Projektorientierter Data-Analyst-Kurs: SQL, Power BI und Datenpipelines werden direkt an konkreten Analyseprojekten erarbeitet, von der Datenaufbereitung bis zur Handlungsempfehlung.
Methodenorientierter Data-Science-Kurs zu Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung, explorativer Analyse und einem praxisnahen Einstieg ins maschinelle Lernen.
Werkzeugorientierter Data-Science-Kurs zum praktischen Einsatz von SQL, Power BI/DAX, explorativen Analysetechniken und Machine-Learning-Werkzeugen entlang moderner Datenpipelines.
Grundlagenkurs für den forschungsnahen Einsatz von Data Science: SQL, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung mit Power BI und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Kurs zu theoretischen und praktischen Ansätzen im Deep Learning: von Datenmanagement und Feature Engineering über CNNs, RNNs und Hyperparameter-Tuning bis zur Visualisierung mit Power BI.
Spezialisierter Deep-Learning-Kurs zu Transfer Learning: vortrainierte neuronale Netzwerke für neue Aufgaben anpassen, mit SQL-Datenaufbereitung, statistischer Optimierung und Power-BI-Auswertung.
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
KI-Technologien für datenintensive Analysen: SQL, Power BI und neuronale Netze zur Gewinnung belastbarer Entscheidungsgrundlagen.
Von der Datenbereinigung über explorative Datenanalyse und Feature-Selektion bis zu Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen – Modellierungskompetenz für den Data-Science-Alltag.
Bootcamp mit Fokus auf Datenvisualisierung: Power BI, DAX und Dashboard-Design für aussagekräftige, geschäftsrelevante Analysen.
Anwendungsorientierter Deep-Learning-Kurs: von Feature-Selektion über Hyperparameter-Tuning bis zur Automatisierung kompletter KI-Workflows.
Entwicklung, Bewertung und Optimierung von KI-Modellen für Wirtschaft und Wissenschaft: Statistik, SQL-Datenaufbereitung, Power BI und neuronale Netze im Zusammenspiel.
Praxisnaher Einstieg in Business Intelligence: SQL-Datenabfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datenbasierte Entscheidungen.
Einführungskurs in KI-Modelle und Predictive Analytics: von Datenbanken über explorative Analyse bis zu ersten Vorhersagemodellen für Geschäftsprozesse.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf Optimierung: Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und statistische Analyseverfahren zur gezielten Verbesserung neuronaler Netzwerke.
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
Zertifikatslehrgang zur Datenanalyse mit Python: Datenimport, -bereinigung, statistische Auswertung und explorative Analyse für datenbasierte Entscheidungen.
Interaktive Power-BI-Dashboards bauen und mit explorativer Datenanalyse sowie statistischen Methoden überzeugende Datenstories für Entscheidungsträger entwickeln.
Fokus auf Prozessoptimierung: effiziente SQL-Abfragen, skalierbare Datenmodellierung und automatisierte Machine-Learning-Verfahren zur Beschleunigung von Datenverarbeitungsabläufen.
Konzeptioneller Data-Science-Kurs: Wie werden Datenpipelines, Analysen und Machine-Learning-Modelle so gebaut, dass sie effizient, skalierbar und im echten Betrieb belastbar sind.
Umfassende Data-Scientist-Ausbildung: von SQL-Datenbankabfragen über explorative Analyse und Datenpipelines bis zu Power-BI-Visualisierung und Grundlagen des maschinellen Lernens mit Feature Engineering.
Einsteigerkurs in die Datenanalyse: Grundlagen der Datenmodellierung, SQL-Datenbankabfragen und Power-BI-Visualisierung als solides Fundament für den beruflichen Einstieg in datenorientierte Tätigkeiten.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning für den beruflichen Einstieg ohne Vorkenntnisse.
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