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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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Kombination aus Python/pandas und SQL zum Aufbau eigener Datenpipelines: von der Datenmanipulation über relationale Abfragen bis zur Vorbereitung auf Data-Analyst- und Data-Engineer-Rollen.
SQL-Transformationen für Analytics Engineer: Azure Synapse mit dedizierten und serverlosen Pools, Fensterfunktionen und Mart-Sichten.
Breit angelegter Data-Analyst-Kurs mit Data Literacy, SQL, Python/pandas und Power BI als Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Datenaufbereitung mit SQL und interaktive Berichte mit Power BI: praxisnahe Weiterbildung für den Einstieg in Business-Intelligence-Aufgaben.
Intensives Bootcamp zu Power BI, SQL und Python/pandas: Dashboards, Datenbankarbeit und Datenanalyse für den direkten Einstieg als Data Analyst.
Power BI mit Zusatzqualifikation Python und SQL: Datentransformation, relationale Datenbanken und Automatisierung kombiniert lernen.
Weiterbildung zu SQL-Grundlagen, Datenextraktion, der Verknüpfung von SQL mit Python/pandas und Best Practices im Datenmanagement für den Einstieg in die Datenanalyse.
BI Analyst: Datenvorbereitung und Visualisierung mit SQL und Power-BI, inklusive eigenem Datenportfolio-Projekt und eigenständigem BI-Abschlussprojekt für die Bewerbung.
Big Data with SQL and Modeling: große Datensätze mit SQL abfragen und filtern, über Datenmodelle strukturieren und mit pandas und matplotlib zu einem vollständigen Workflow verbinden.
SQL-Transformationen in Cloud-Datenplattformen: Azure Synapse Analytics für Lade-, Abfrage- und Verarbeitungslogik im Warehouse- und Lakehouse-Kontext einsetzen.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Fortgeschrittene SQL-Techniken (Joins, Window Functions, Indexierung) und DAX in Power BI für tiefgehende Business-Analysen und automatisierte Berichte.
SQL-Datenabfragen entlang eines vierstufigen Auswertungsprozesses: Kontext einordnen, Auswertung aufbauen, Erkenntnisse verdichten und mit KI-Prompting verbinden.
Business Intelligence, SQL und Power BI praxisnah: mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt und Orientierung für den Einstieg in Datenberufe.
Aufbau eines Kompetenzprofils als BI-Analyst/in mit SQL, relationalen Datenbanken und Power BI, abgerundet durch ein eigenständiges BI-Abschlussprojekt.
SQL und Power BI gezielt zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen – von der Datenabfrage bis zum eigenständigen BI-Projekt.
Einstieg ohne Vorkenntnisse: SQL-Grundlagen, Datenmodellierung und Datenvisualisierung für Business Intelligence, Controlling und Reporting.
SQL-Kurs mit Fokus auf Data Science: Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung als Grundlage belastbarer Analysen, ergänzt um komplexe Abfragen und die Visualisierung der Ergebnisse.
Selbstgesteuerte BI-Weiterbildung aus SQL, Power BI und Data Preprocessing mit Mentoring statt festem Stundenplan - inklusive eigenständigem BI-Abschlussprojekt und persönlichem Datenportfolio.
TensorFlow gezielt zur Generierung von Trainings- und Testdaten einsetzen – kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in relationalen Datenbanksystemen und SQL.
Schnelle, punktgenaue Datenanalysen statt langer Reporting-Zyklen: SQL-Abfragen und Python/pandas gezielt kombinieren, um Ad-hoc-Fragestellungen direkt zu beantworten.
Der vollständige BI-Workflow: Daten aus Web- und Textquellen extrahieren, in SQL-Datenbanken modellieren und mit Power BI zu interaktiven Berichten verdichten.
Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence: Datenvorbereitung, komplexe SQL-Abfragen, interaktive Power-BI-Dashboards und automatisierte Berichtsprozesse für datenbasierte Entscheidungen.
Ein durchgängiger Analyse-Workflow: SQL zur Datenbankabfrage, Excel zur Organisation und Berechnung, visuelle Techniken zur überzeugenden Präsentation der Ergebnisse.
Praxisorientierte Weiterbildung zu SQL, Power BI und Business Intelligence: Datenbankabfragen, Dashboard-Erstellung und ein eigenes BI-Abschlussprojekt zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
SQL für zwei Rollen zugleich: Abfragen, Joins und Aggregationen für Data Analysts sowie Indexierung und Performance-Optimierung für Datenbankadministratoren – von der Abfrage bis zum Dashboard.
SQL für Controlling und Reporting: strukturierte Datenanalyse, ein Einstieg in maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung, damit Kennzahlen nicht nur berechnet, sondern verständlich berichtet werden.
SQL als technisches Handwerk: Tabellenstrukturen und Schema-Design, effiziente Abfragen, Datenerhebung und -bereinigung sowie SQL-gestützte Berichte für datengetriebenes Prozessmanagement.
Einstieg in Big Data mit den vertrauten Werkzeugen SQL und Excel: Datensätze abfragen, filtern, bereinigen und für die Analyse großer Datenmengen vorbereiten.
SQL von der Datenanalyse bis zum fortgeschrittenen Datenmanagement: Normalisierung, komplexe Joins, Window-Funktionen, gespeicherte Prozeduren und Query-Optimierung mit MS SQL Server.
SQL-Kurs mit Fokus auf Business Intelligence: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und bereinigen, Datenmodelle für Analysen aufbauen und Ergebnisse in Dashboards präsentieren.
Quereinstieg in Data Analytics: Python, SQL, Datenvisualisierung und Industrie-4.0-Kompetenzen für Arbeitssuchende ohne IT-Vorerfahrung.
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
Weiterbildung zu KI-Modellentwicklung: automatisierte Datenpipelines, SQL-Datenverarbeitung, Power-BI-Analyse und der strukturierte Aufbau neuronaler Netze für Bild- und Spracherkennung.
KI in Produktion und Wartung: Predictive Maintenance, Sensordatenanalyse und neuronale Netze für industrielle Automatisierung.
Von der Modelloptimierung zur skalierbaren Systemintegration: Strategien, um KI-Projekte über Pilotphasen hinaus in Unternehmen und Forschung nachhaltig zu verankern.
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