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Ergebnisse für „Power BI" in „Data Science & KI"
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Datenanalyse mit Fokus auf unternehmensinternes Reporting: SQL-Abfragen, Power-BI-Berichte mit DAX und skalierbare Datenmodelle für belastbare Entscheidungsgrundlagen im Unternehmen.
Effiziente Datenverarbeitung im Fokus: komplexe SQL-Abfragen mit Window Functions, automatisierte Stored Procedures, optimierte ETL-Prozesse und Power-BI-Dashboards für stabile Analyse-Workflows.
Breit angelegte Datenanalyse-Weiterbildung: SQL, Power BI, Web-Grundlagen und Einstieg ins maschinelle Lernen für den professionellen Einstieg.
Aufbaukurs: Datenqualität in laufenden Arbeitsprozessen aktiv sicherstellen, überwachen und mit SQL, Python und Power BI belastbar dokumentieren.
Grundlagen des Datenqualitätsmanagements: Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit von Daten mit SQL, Python und Power BI systematisch prüfen.
Deep-Learning-Einstieg mit Fokus auf skalierbare Umsetzung: Datenaufbereitung mit SQL, automatisierte Pipelines und Modellarchitekturen, die sich in produktive Systeme integrieren lassen.
Deep-Learning-Kurs mit Schwerpunkt Sprach- und Textverarbeitung: RNNs und Transformer-Modelle für Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Named Entity Recognition.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf Optimierung: Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und statistische Analyseverfahren zur gezielten Verbesserung neuronaler Netzwerke.
Fortgeschrittene Datenaufbereitung mit SQL und Power Query für Business-Intelligence-Aufgaben: Datenmodellierung, Dashboard-Erstellung und Reporting in Power BI.
SQL-Kurs mit Fokus auf Datenanalyse und Datenbankmanagement: von komplexen Abfragen über Stored Procedures bis zur Performance-Optimierung großer Datenbanken.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Erstellung interaktiver Power-BI-Dashboards und Berichte für fundierte Unternehmensentscheidungen.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf analytische Methoden: Maschinelles Lernen und Prognosemodelle, adressatengerechte Datenvisualisierung, SQL-Integration und Datenmodellierung.
Power BI mit Machine-Learning-Anteil: überwachtes und unüberwachtes Lernen für Prognosen, kombiniert mit SQL-Datenintegration und strukturierter Datenmodellierung.
Quereinstieg in Data Science mit SQL, Power BI, Python/pandas, Supervised Learning und PySpark für Big Data – inklusive Reporting, Machine-Learning-Grundlagen und Karriereorientierung.
Vertiefende Weiterbildung zu Datenintegration und datengetriebener Entscheidungsfindung: SQL, Power BI und Python im Zusammenspiel für belastbare Unternehmensanalysen.
Komplexe Analyseergebnisse in klare Berichte und überzeugende Präsentationen übersetzen: SQL-Basis, Visualisierung mit Power BI/Tableau und Präsentationstechnik.
Praxisorientierter Kurs zur Entwicklung von KI-Modellen: Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, neuronale Netzwerke und deren Überführung in reale Anwendungen.
Power BI, SQL und Python für die Datenanalyse: Dashboards erstellen, Daten aufbereiten und ein eigenes Datenportfolio für den Einstieg als Data Analyst aufbauen.
Einstieg in die Rolle Data Scientist: Python-Datenanalyse, SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Grundlagen von Regression, Clustering und Klassifikation.
Interaktive Power-BI-Dashboards bauen und mit explorativer Datenanalyse sowie statistischen Methoden überzeugende Datenstories für Entscheidungsträger entwickeln.
SQL-Abfragen und Power-BI-Dashboards gezielt für Performance-Marketing einsetzen: Kampagnendaten auswerten, Kundensegmente analysieren und A/B-Tests datenbasiert durchführen.
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.
Data-Engineering-Kurs zu ETL-Prozessen: Datenquellen extrahieren, transformieren und laden sowie in SQL-Datenbanken und Power BI integrieren.
Data-Analytics-Weiterbildung mit Nachhaltigkeitsfokus: ESG-Kennzahlen erfassen, mit Python und SQL modellieren und in Power-BI-Dashboards für datenbasierte Nachhaltigkeitsstrategien aufbereiten.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Datenanalyse von der SQL-Extraktion bis zur Python-Visualisierung: relationale Datenbanken abfragen, mit pandas auswerten und Ergebnisse in Matplotlib oder Power BI darstellen.
Einstieg in Business Intelligence mit SQL und Power BI: Geschäftsdaten analysieren, relationale Datenbanken abfragen und interaktive Reports erstellen.
Strategieorientierter BI-Kurs: Power-BI-Dashboards zur Ableitung von KPIs und strategischen Handlungsempfehlungen aus komplexen Geschäftsdaten.
Prozessorientierter BI-Kurs: SQL, Power BI und Datenmodellierung im Dienst einer leistungsstarken, skalierbaren BI-Infrastruktur für operative und taktische Planung.
Datenanalyse für ESG-Reporting: Nachhaltigkeitsdaten zu Scope 1-3, Energie und Lieferketten mit Python, SQL und Power BI verstehen, auswerten und berichten.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning für den beruflichen Einstieg ohne Vorkenntnisse.
Analytische Methoden für Data Scientists: explorative Datenanalyse, SQL, Power BI, Datenpipelines und Machine Learning mit Schwerpunkt auf statistischen Verfahren.
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