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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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Datenanalyse von der SQL-Extraktion bis zur Python-Visualisierung: relationale Datenbanken abfragen, mit pandas auswerten und Ergebnisse in Matplotlib oder Power BI darstellen.
Generative KI-Tools wie ChatGPT gezielt in der Datenanalyse einsetzen: von der Prompt-Formulierung über automatisierte Berichte bis zum kritischen Umgang mit KI-Ergebnissen.
Data-Analyst-Weiterbildung mit Power BI und Data Preparation: Dashboards, statistische Analyse, Datenmodellierung und Performance-Tuning für reale Business-Cases.
Weiterbildung, die Künstliche Intelligenz mit Python-Programmierung verbindet: objektorientierte Grundlagen, SQL-Datenbanken und verantwortungsvoller Einsatz von KI-Modellen.
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.
Spezialisierung zum Data Analyst mit Schwerpunkt Data Storytelling: Datensammlung, -bereinigung und überzeugende Kommunikation von Analyseergebnissen mit Python.
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.
Data Storytelling für Unternehmen: Datenvisualisierung mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung mit Fokus auf überzeugende Kommunikation von Erkenntnissen.
Grundlagen und Best Practices der Datenvisualisierung: nutzerorientierte Darstellung komplexer Daten mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung.
Methoden der Datenvisualisierung: unterschiedliche Visualisierungsansätze mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung methodisch vergleichen und auswählen.
Datenvisualisierungs-Skills für Projektmanagement und digitale Transformationsprojekte: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung im Projektkontext.
Storytelling mit interaktiven Dashboards für Controlling und Reporting: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung zur Kommunikation von Kennzahlen.
Datenvisualisierung mit Schwerpunkt auf Machine-Learning-Erweiterung: Power BI, SQL und Datenmodellierung ergänzt um automatisierte Mustererkennung und Prognosen.
Deep-Learning-Grundlagen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI für das Training neuronaler Netzwerke inklusive Convolutional und Recurrent Neural Networks.
Statistische Grundlagen für Data Science und KI-Anwendungsentwicklung: Verteilungen, Kennzahlen und Datenvalidierung mit SQL und Power BI.
Erweiterte Marketing-Data-Analytics-Techniken: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datengetriebene Kampagnen.
Power-BI-Funktionen für interaktive Dashboards: SQL-Integration, Datenmodellierung und maschinelles Lernen für datenbasierte Entscheidungen.
Statistische Methoden und Datentransformation für Business Intelligence: SQL, Power BI und deskriptive Statistik praxisnah verbunden.
Power BI für datengetriebene Entscheidungen: SQL-Integration, Visualisierung, maschinelles Lernen und Datenmodellierung im Zusammenspiel.
Fortgeschrittene Power-BI-Methoden: strukturiertes Informationsmanagement, SQL-Integration, Automatisierung und Performance-Tuning.
Prompt Engineering mit ethischem Kompass: strukturierte Eingaben für generative KI, SQL- und Power-BI-Grundlagen sowie kritische Bewertung von KI-Ausgaben auf Verzerrungen und Nachvollziehbarkeit.
Prompting für Business Intelligence: KI-Ausgaben gezielt anfordern und in Power BI mit DAX zu Dashboards und Kennzahlen verarbeiten, abgesichert durch SQL-Datengrundlagen.
Prompting trifft Data Analytics: systematische Prompt-Entwicklung kombiniert mit Python, SQL und Power BI für einen durchgehenden Analyse-Workflow inklusive DSGVO- und Bias-Fragen.
Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
Fokuskurs zum systematischen Testen von Datentransformationen mit dbt für den praktischen Einsatz in Warehouse-Entwicklungsprojekten.
Grundausbildung im technischen und analytischen Umgang mit großen Datensätzen: Datenbereinigung, SQL, pandas und Visualisierung mit matplotlib.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
Datenanalyse praktisch von Grund auf: pandas, matplotlib, SQL, APIs sowie Git und Kanban – gelernt an echten Datensätzen statt an abstrakten Übungsbeispielen.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Das methodische Fundament für ein erstes eigenes Datenprojekt: SQL, automatisierte Datenaufbereitung, Power-BI-Visualisierung und explorative Statistik von Grund auf.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
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