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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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Data Analytics mit Python und MS SQL Server für angehende Business Intelligence Consultants: Daten aufbereiten, analysieren und die Ergebnisse als überzeugende Datenstory an Entscheidungsträger vermitteln.
Deep Learning Frameworks für Optimierung: Datenpipelines, SQL und Power BI als Werkzeuge rund um das Training neuronaler Netze – mit Schwerpunkt auf Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
Power BI von Grund auf: interaktive Visualisierungen, dynamische Filter und Drilldowns, SQL-gestützte Datenextraktion und der Einsatz von Dashboards zur Steuerung datenbasierter Geschäftsprozesse.
Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und SQL-Integration als solides Fundament, um Python anschließend gezielt für Data Science und KI-Anwendungen einzusetzen.
Python-Praxiskurs für schnelle, flexible Ad-hoc-Analysen: Daten aus SQL Server und anderen Quellen bereinigen, auswerten und als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger aufbereiten.
Data Quality für Analyst:innen: Datenqualität systematisch bewerten, bereinigen und mit SQL und Power BI sichtbar machen — für belastbare Analysen und Dashboards.
Der Werdegang zum Digital Analyst: Daten mit Python sammeln und aufbereiten, Muster erkennen und Ergebnisse als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger präsentieren.
Data Quality Manager im BI-Kontext: Daten für Analysen modellieren, Datenqualität als Basis verlässlicher Berichte sichern und Analyseprozesse mit Fachabteilungen abstimmen — mit SQL und Power BI.
Ein reales Datenanalyseprojekt von der Planung bis zum fertigen Power-BI-Dashboard führen — SQL, Statistik und Projektmanagement kombiniert für den Einstieg als Business Intelligence Analyst.
Grundlegendes Handwerkszeug für Data-Science-Arbeit: Datenaufbereitung, SQL, Statistik und Dashboards – der breite Einstieg vor der fachlichen Spezialisierung.
Data-Analytics-Kompetenz gezielt für den Einkauf: Kostenanalyse, Lieferantenbewertung und Preisprognosen mit SQL-basierten Datenmodellen.
Business Intelligence für angehende Wirtschaftsingenieure: SQL, Power BI und Python kombiniert einsetzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und für Entscheidungen aufzubereiten.
Effektive Techniken der Datenaufbereitung: Datenquellen mit SQL Server erschließen, Daten bereinigen und transformieren und für weiterführende Analysen vorbereiten.
Vertiefungskurs für Data Analysts: interaktive Dashboards mit Filter- und Drillthrough-Funktionen, automatisierte Berichte und Performance-Tuning für große, skalierbare Datenmodelle.
Excel als Business-Intelligence-Werkzeug: SVERWEIS, Pivot-Tabellen und dynamische Diagramme für Ad-hoc-Auswertungen neben Power BI und SQL-Datenquellen.
Reiner Einstiegskurs in Power BI: Datenquellen anbinden, Daten strukturieren und aussagekräftige, interaktive Dashboards ohne SQL-Vorkenntnisse erstellen.
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