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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Dokumentenorientierte Datenmodellierung praxisnah anhand von MongoDB Atlas: flexible Strukturen für heterogene Quelldaten in Integrationsszenarien.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Power BI: Datenbereinigung, Automatisierung von Auswertungen und Performance-Tuning für große Datensätze.
Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschungspraxis: statistische Methoden, SQL-Datenbankmanagement, Power-BI-Visualisierung und zentrale ML-Verfahren.
Automatisierte Berichte und Analysen mit Microsoft Power BI: dynamische Datenmodelle, SQL-Datenintegration und maschinelles Lernen für wiederkehrende Auswertungen.
Fortgeschrittene Power-BI-Techniken für Business Intelligence: prädiktive Analysen mit maschinellem Lernen, komplexe Dashboards und Performance-Optimierung großer Datenmodelle.
Power-BI-Datenmodelle für datengetriebene Analysen: effiziente Datenspeicherung, Tabellenbeziehungen, interaktive Dashboards und Performance-Tuning für Skalierbarkeit.
Fortgeschrittene Power-BI-Datenmodellierung: bestehende Modelle optimieren, SQL-Abfragen verfeinern und Prognosemodelle direkt in Dashboards integrieren.
Power BI von Grund auf lernen: Dashboards aufbauen, SQL-Grundlagen für Datenzugriffe verstehen und erste Schritte in Richtung datengetriebener Entscheidungsprozesse gehen.
Praxiskurs für ELT-Entwickler:innen: Transformationslogik modellbasiert mit dbt aufbauen - von SQL-basierten Modellen über Staging/Intermediate/Mart-Modularisierung bis zu Abhängigkeitsgraphen und Selektoren.
Weiterbildung für den Übergang von klassischer Betriebsanalyse zu datengetriebener Analyse: ERP-Datenintegration, SQL, Python und Power BI sowie prädiktive Modelle für operative Geschäftsentscheidungen.
Praxiskurs für Warehouse Developer: Transformationslogik mit dbt-Materialisierungsstrategien, mehrschichtiger Warehouse-Architektur und automatisierten Datenqualitätstests statt einzelner SQL-Skripte.
BI-Kurs mit MS SQL Server als Datengrundlage: durchgängiger Prozess von statistischer Analyse und Kennzahlenbildung bis zur interaktiven Power-BI-Visualisierung für Entscheidungsträger.
Business-Analyse mit klassischem Werkzeug – Statistik, SQL, Power BI – und gezieltem Einsatz von Prompt Engineering, um KI-Werkzeuge sinnvoll in die Analysearbeit einzubinden.
Data-Analyst-Kompetenzen – MS SQL Server, Python, Data Storytelling – gezielt aufgebaut, um sie im ingenieurwissenschaftlichen Alltag einzusetzen.
DataFrames, Datenbereinigung und -transformation mit pandas – von der SQL-Datenextraktion bis zur Integration in Power-BI-Dashboards.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
Datenanalyse für digitale Geschäftsprozesse: mit SQL, Power BI und Python Berichte und Dashboards erstellen, Trends erkennen und Entscheidungen datenbasiert vorbereiten.
BI-Kompetenz mit Fokus auf Datenqualität: Konsolidierung heterogener Datenquellen, KPI-basierte Analyse und Qualitäts-Dashboards mit SQL, Power BI und Python.
BI-Kompetenz für Data Stewards: Datenverantwortung, Metadaten und Data-Governance-Grundlagen kombiniert mit SQL, Power BI und Python für nachvollziehbare Datenbestände.
BI-Kompetenz für digitale Kanäle: Web- und App-Kennzahlen, Kampagnenauswertung und Dashboards mit SQL, Power BI und Python für datengetriebene Digital-Analyst-Rollen.
BI-Kompetenz für IT-Führungskräfte: strategische Einordnung von BI-Initiativen, Ressourcen- und Toolentscheidungen sowie fundiertes Verständnis von SQL, Power BI und Python für die Führung von BI-Teams.
Business-Intelligence-Handwerkszeug für IT-Prozess-Manager: Rohdaten aus IT-Systemen aufbereiten, mit SQL und Python auswerten und in Power-BI-Dashboards für Prozessentscheidungen übersetzen.
Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
Data-Analyst-Grundlagen mit technischem Schwerpunkt: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, ausgerichtet auf den Einstieg in Richtung Fachinformatik und Datenbankentwicklung.
Data-Analyst-Grundlagen für die Führungsperspektive: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Analyseprojekte fachlich einzuschätzen, zu steuern und überzeugend zu kommunizieren.
Data-Analyst-Grundlagen für den Medienbereich: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, angewandt auf Nutzungs- und Mediendaten für angehende Medieninformatiker:innen.
Data-Analyst-Grundlagen für spontane Fragestellungen: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Ad-hoc-Analysen schnell und belastbar statt als starre Dashboards zu liefern.
Geschäftsprobleme in analysierbare Fragestellungen übersetzen, Hypothesen bilden und mit pandas, SQL und matplotlib zu belastbaren, datenbasierten Entscheidungen kommen.
Geschäftsprozesse mit SQL, Python und pandas datenbasiert analysieren: Daten aus Datenbanken und Web-APIs zusammenführen, Kennzahlen bewerten und Ineffizienzen aufdecken.
Moderne Data-Science-Methoden für den Praxiseinsatz: automatisierte Datenaufbereitung, optimierte SQL-Abfragen für Machine Learning und aussagekräftige Dashboards.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
Rechtliche Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz einordnen: Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeiten bei generativer KI, gestützt durch dokumentierte Datenauswertung mit SQL und Power BI.
Strategische Planung und strukturierte Umsetzung KI-gestützter Vorhaben: Zieldefinition, Datenaufbereitung mit SQL und Power BI sowie generative KI zur Dokumentation von Implementierungsprozessen.
Business-Intelligence-Grundausbildung mit Power BI, SQL und einem kurzen Praxisblick auf ChatGPT: von ersten Visuals bis zu interaktiven Dashboards, mit Abschlusspräsentation eigener Analysen vor der Gruppe.
Datenqualität als BI-Fundament: Sie lernen, Daten entlang des gesamten BI-Prozesses auf Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit zu prüfen und Qualitätskriterien mit SQL und Power BI sichtbar zu machen.
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