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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs zu Künstlicher Intelligenz: von der Datenvorbereitung mit SQL über Visualisierung bis zu ersten neuronalen Netzwerken.
Lernweg von Data-Literacy-Grundlagen über SQL bis Power BI mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt - im flexiblen Selbststudium mit Mentor:innen-Unterstützung.
Vertiefter BI-Kurs mit Fokus auf Datenbankoptimierung: Window Functions, Indexierung, Stored Procedures sowie Power BI für skalierbare, automatisierte Unternehmensanalysen.
Power-BI-Grundlagenkurs: interaktive Datenvisualisierung, SQL-Analysen, Datenmanagement sowie Automatisierung und Aktualisierung von Berichten aus mehreren Datenquellen.
SQL-fokussierte Weiterbildung für Business-Intelligence-Aufgaben: strukturierte Datenabfragen, Aufbereitung mit Power Query und Weiterverarbeitung in Power BI für Reporting und Kennzahlenmodelle.
Junior-Data-Analyst-Training mit SQL, Python und Power BI: von der Datenbereinigung über statistische Verfahren bis zum interaktiven Dashboard.
Praxiskurs für Einsteiger: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Cloud-Datenplattformen (Azure SQL, BigQuery) und Datenvisualisierung mit Power BI.
Effiziente Datenpipelines aufbauen: SQL-Datenmodellierung, Aufbereitung in Excel und interaktive Power-BI-Dashboards für professionelle, automatisierte Berichterstattung.
Übungsorientierter Data-Analyst-Kurs: Datenextraktion, SQL-Datenbankabfragen, Python-Aufbereitung und Power-BI-Dashboards im praktischen Zusammenspiel dreier Werkzeuge.
Praxisintensiver Kurs in Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Python, SQL, Tableau und Google Spreadsheets – inklusive 15 Assignments, 4 Projekten und einem abschließenden Capstone-Projekt.
Praxisorientierte SQL-Weiterbildung für Data Engineers mit Azure-Integration, Python-Automatisierung und Vorbereitung auf DP-900 und DP-203.
SQL gezielt für Reporting einsetzen: relationale Datenmodelle, Abfragen und Aggregationen bis zur reproduzierbaren, in Power BI weiterverarbeiteten Auswertung.
Weiterbildung zur MCSA SQL Server 2012/2014-Zertifizierung mit drei Prüfungen zu Querying, Administration und Data Warehousing — Grundlage für MCSE-Zertifizierungen im Microsoft-Ökosystem.
Kompakte Einführung in Microsoft Transact-SQL: Daten abfragen, filtern, verknüpfen und ändern in SQL Server, Azure SQL-Datenbank und Azure Synapse Analytics.
Kompaktes SQL-Server-Spezialistenprogramm: Abfragen, Administration und Data Warehousing mit Microsoft SQL Server, ergänzt durch ITIL 4 Foundation für IT-Service-Management.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: Sie lernen SQL für relationale Datenbanken, Python mit Pandas und NumPy zur Datenverarbeitung sowie Power BI für Dashboards – kompakt und praxisnah für Quereinsteiger:innen.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL-Datenbanken und Power BI: von Abfragen und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards für den Einstieg als BI-Analyst.
Praxisorientierter Kurs zum Aufbau und zur Implementierung eines SQL Server-basierten Data Warehouse mit SSIS, Columnstore-Indizes, Data Quality Services und Azure SQL DW.
Dreiteiliges Datenbankbündel für den KI-Einstieg: Azure Data Fundamentals (DP-900), Datenbankadministration auf Azure (DP-300) und Python for Data Science — zusammen 34 Lerntage.
Breit angelegtes Data-Scientist-Training mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Grundlagen für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Einstieg in Business Intelligence: SQL-Grundlagen für Datenanalyse kombiniert mit Power BI für Dashboards, DAX-Berechnungen und automatisierte Berichte.
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Microsoft DP-900, DP-300 und Python for Data Science als strukturierter Einstieg in datengetriebene KI-Arbeit.
SQL-Kurs für Business Intelligence: Stored Procedures, Window Functions und Performance-Tuning für datengetriebene Unternehmensentscheidungen und BI-Dashboards.
Datenanalyse mit Excel, Power BI und SQL: Wer Daten professionell aufbereiten, abfragen und visualisieren will, erwirbt hier ein aufeinander abgestimmtes Werkzeugset aus drei Kerntechnologien plus KI-Grundlagen.
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Dieses Programm verbindet Azure-Datendienste (DP-900, DP-300) mit Python für Data Science und legt eine solide SQL-Basis für datengetriebene KI-Architekturen.
Einstieg in relationale Datenbanken und SQL Server: Datenbankkonzepte, Objekte und Sprachen verstehen und in praktischen Übungsumgebungen anwenden.
Zertifizierungsweiterbildung für BI Reporting mit Power BI und Excel auf Basis des MCSA SQL BI Reporting-Tracks — zwei Microsoft-Prüfungen inklusive Trainingsunterlagen und virtuellen Übungsumgebungen.
Praxisnahes Microsoft-Training zum Entwurf vollständiger Business-Intelligence-Architekturen auf Basis von SQL Server, SSIS, SSAS und SSRS.
Praxisorientierter SQL-Server-Kurs zur Entwicklung mehrdimensionaler und tabellarischer BI-Lösungen mit SSAS, SSRS und PerformancePoint Services.
Microsoft-Kurs zur Entwicklung von SQL-Datenmodellen: multidimensionale und tabellarische SSAS-Modelle, MDX, DAX und Data Mining — Vorbereitung auf Prüfung 70-768.
Praxiskurs zur Implementierung eines Data Warehouse mit SQL Server 2014: ETL mit SSIS, Datenqualität mit DQS und Master Data Services.
Dieser Kurs vermittelt praxisnahes Wissen zur Entwicklung skalierbarer KI-Anwendungen mit Azure und PostgreSQL, einschließlich Datenbankmanagement, KI-Modell-Training und Azure Machine Learning.
Instruktorgeleitete Schulung zur Implementierung von SQL-Data-Warehouses mit Microsoft SQL Server, SSIS, Azure SQL DW, Data Quality Services und Master Data Services.
SQL Server 2016 Business Intelligence Entwicklung kombiniert mit Scrum Foundation — MCSA-Vorbereitung und agile Grundlagen in einem Lehrgang.
Umfassende Weiterbildung zum MCSE Business Intelligence auf Basis von SQL Server und Windows Server 2012 – für erfahrene Administratoren mit MCSA-Vorkenntnissen.
Kombination aus SQL-Server-2016-Upgrade-Schulung (MOC 10986) und ITIL-Foundation-Zertifizierung — für IT-Profis, die Datenbank-Skills und ITSM-Know-how in einem Kurs verbinden.
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