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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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Data-Science-Grundlagenkurs mit Fokus auf KI-Methoden: Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen, statistische Analysen mit Python und automatisierte Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Einstieg in Microsoft Power BI: interaktive Dashboards gestalten, Daten per SQL integrieren, Datenmodelle aufbauen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Data-Science-Grundkurs mit KI-Fokus: SQL-Datenbanken, Visualisierung, Mustererkennung und Prognosemodelle ohne Programmierkenntnisse.
Verständliche Power-BI-Dashboards von der Datenmodellierung über SQL-Aufbereitung bis zur interaktiven, adressatengerechten Visualisierung entwickeln.
Praxisnaher Einstieg in Datenanalyse mit Python, SQL, Power BI und Azure — inkl. Vorbereitung auf Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ.
Datenanalyse-Einstieg für Quereinsteiger: Python-Programmierung, Data Analytics, SQL, Datenvisualisierung und Projektmanagement im kombinierten Lernformat mit interaktiver Praxisumgebung.
Weiterbildung in angewandter KI und Data Science für Teilnehmende mit IT-Vorkenntnissen: zwei Module aus Data Analytics & Visualization und AI Mastery mit Deep Learning, NLP und Model Deployment.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Neuronale Netze verstehen und anwenden – von SQL-gestützter Datenaufbereitung über automatisierte Pipelines bis zur Modellvisualisierung mit Power BI.
Datenanalyse-Kurs mit SQL, Python und Power BI: Datenaufbereitung, statistische Analyse und interaktive Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Praxisorientierte Techniken für die Datenverarbeitung: Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und bereinigen, mit SQL auswerten und in interaktiven Dashboards und Berichten präsentieren.
Einstieg in Machine Learning und KI-gestützte Analysen: von SQL-Datenbanken über interaktive Dashboards bis zum Training erster Vorhersagemodelle – praxisnah aufgebaut, auch ohne Vorkenntnisse.
Gezielte Prüfungsvorbereitung auf Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900): Wiederholung der Kerninhalte und Übungsaufgaben zu Azure-Datendiensten vor der Zertifizierungsprüfung.
Fortgeschrittene Methoden der Datenverarbeitung für Big-Data-Aufgaben: Stored Procedures, komplexe SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und statistische Analyseverfahren.
Spezialisierung auf Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark: Echtzeit-SQL, Live-Dashboards in Power BI und automatisierte Pipelines für kontinuierliche Datenströme.
Marketingorientierter Datenanalyse-Kurs: Kunden- und Marktdaten mit SQL, Python und pandas auswerten und die Ergebnisse mit Power BI in datengetriebene Marketingstrategien übersetzen.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
Python-basierter Kurs zu Predictive Analytics: Machine-Learning-Modelle trainieren, Prognosen erstellen und Ergebnisse mit Power BI visualisieren.
Vertiefungskurs für Big Data Analyst:innen: SQL, Power BI, Datenmodellierung und Machine Learning gezielt für strategische, datengetriebene Entscheidungsprozesse einsetzen.
Skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen mit Power BI, DAX, SQL und Stored Procedures für den praktischen Einstieg als Big Data Analyst.
Dreistufiges Data-Science-Programm von IT-Grundlagen bis Applied AI: Python, Scikit-learn, Deep Learning und Capstone-Projekte.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierungen PL-300, AI-900 und CertNexus CAIP.
Praxisintensive Vollzeit-Weiterbildung in Datenanalyse und Visualisierung mit Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Tableau, SQL und Google Spreadsheets — 15 Assignments, 4 Projekte, 1 Capstone.
Datenanalyse für das Controlling: Python, Power BI, SQL und Data-Science-Methoden für datengetriebene Steuerung, Reporting und Prognosen im Unternehmenskontext.
Intensiv-Bootcamp in Data Science und KI: von SQL und Python bis zu Machine Learning, Statistik und Cloud-Anwendungen – für den Berufseinstieg als Data Scientist oder ML Engineer.
Kompaktkurs zum Big Data Analyst: relationale Datenmodellierung, SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, Grundlagen der Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg in die Datenanalyse.
Umfassendes Weiterbildungsprogramm, das analytische Werkzeuge — Excel, Power BI, SQL, Python — mit Microsoft-Zertifizierungen, Projektmanagement nach PRINCE2 und agilem Scrum verbindet und so auf die Doppelrolle als Data Analyst und Data Scientist vorbereitet.
Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
DP-900 Azure Data Fundamentals: Einstieg in Datenbankkonzepte, relationale und nicht-relationale Datendienste sowie Analysetools in Microsoft Azure — mit Vorbereitung auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung.
Weiterbildung zum Data-Analyst mit KI-Bezug: Python, Machine Learning, statistische Analyse, SQL und Datenvisualisierung für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python, SQL, Supervised Learning, PySpark und Power BI für Data Scientists und Analysten.
Power BI von Grund auf: Datenquellen verbinden, bereinigen und mit SQL-Abfragen für erste eigene Dashboards und Berichte aufbereiten.
Einsteigerkurs DP-900 Azure Data Fundamentals: Grundlagen zu Datenkonzepten, relationalen und nicht-relationalen Datendiensten sowie analytischen Workloads in Microsoft Azure.
Prüfungsvorbereitung und Examen zur Microsoft-Zertifizierung DP-600: Fabric Analytics Engineer — für Datenanalysten und BI-Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in Microsoft Fabric nachweisen möchten.
Kombinierte Fachausbildung: MCSE Data Management & Analytics mit Vertiefung in Database Administration (SQL Server 764, 765 + Wahlprüfung) plus Scrum Foundation mit EXIN-Zertifizierung.
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