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Ergebnisse für „Power BI" in „Data Science & KI"
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Weiterbildung zu Machine Learning mit SQL-Datenaufbereitung, Datenpipelines, Feature Engineering, neuronalen Netzen und Power-BI-Visualisierung von KI-Modellen.
Modulare Weiterbildung zu KI, Machine Learning und Microsoft Power Platform mit individuell kombinierbaren Modulen im virtuellen Klassenzimmer.
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
Aufbaukurs zur Optimierung von Big-Data-Analysen: performante SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, statistische Mustererkennung und automatisierte Datenbankprozesse für effizientere Datenauswertung.
Weiterbildung zum Data Analyst: SQL-Abfragen, statistische Analyse, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für aussagekräftige Berichte.
Datenanalyse und Visualisierung mit BI-Tools: SQL-Abfragen, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Datenaufbereitung und Visualisierung: Daten mit SQL bereinigen, in Datenbanken strukturieren und mit Power BI übersichtlich darstellen.
Explorative und deskriptive Datenanalyse: mit SQL, Window Functions, Datenpipelines und Power BI Muster in Daten erkennen und verständlich darstellen.
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-Analyst-Kurs mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung, statistischen Verfahren, webbasierten Dashboards und einer praxisnahen Einführung in maschinelles Lernen.
Vertiefungskurs mit Fokus auf Regressions- und Zeitreihenanalyse: statistische Auswertungen und Prognosemodelle mit SQL, Stored Procedures und Power-BI-Trendvisualisierungen.
Praxiskurs zu statistischen Methoden und Datenverarbeitung: von Machine-Learning-Grundlagen über SQL-Datenmodellierung bis zur webbasierten Präsentation mit Power BI.
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.
Methodenkurs für strategische Datenarbeit: SQL, automatisierte Pipelines, Power-BI-Dashboards und Machine-Learning-Modelle als Grundlage für datengetriebene Innovationsentscheidungen.
Datengetriebene Vorhersagen treffen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI kombiniert mit Machine-Learning-Modellen für Predictive Analytics.
Datenbasierte Prozessoptimierung als Data Scientist: von Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu automatisierten Pipelines und Feature Engineering.
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Business-Intelligence-Kurs mit Schwerpunkt auf Power BI und DAX: Unternehmensdaten in Dashboards verwandeln und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Controlling und Reporting schaffen.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Visualisierungsstrategien für große Datenmengen entwickeln – skalierbare Dashboards mit Power BI und SQL für Big-Data-Analysen aufbauen.
Deep-Learning-Kurs mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Datenverarbeitung und Modellvisualisierung mit Power BI für stabile, nachvollziehbare Trainingsprozesse.
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.
Praxisorientierter Deep-Learning-Kurs zu Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Schwerpunkt auf Power-BI-Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung und automatisierten Datenpipelines.
Praxisorientierte Weiterbildung zu neuronalen Netzen, Transfer Learning und Deep-Learning-Workflows – von der Datenaufbereitung mit SQL bis zur Visualisierung in Power BI.
Praxisorientierter Power-BI-Kurs für angehende BI Analysts: von Datenmodellierung und DAX-Berechnungen bis zu interaktiven Dashboards und performanten Analysemodellen.
Feature Engineering als Grundlage für KI- und Data-Science-Anwendungen: Merkmale mit SQL, statistischer Analyse und Power BI ableiten, transformieren und reproduzierbar dokumentieren.
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.
Strategischer Ansatz zur Optimierung von Machine-Learning-Anwendungen: Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, SQL-gestützte Datenpipelines und Power-BI-Visualisierung.
Data-Science-Weiterbildung zur Sprachverarbeitung (NLP) mit neuronalen Netzen: statistische Textanalyse, SQL-Datenmanagement, Power-BI-Visualisierung und Deep-Learning-Modelltraining mit Hyperparameter-Tuning.
NLP-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL-gestützte Textanalyse, Power-BI-Visualisierung und gezieltes Hyperparameter-Tuning für Klassifikations- und Sentiment-Analyse-Modelle.
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