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Ergebnisse für „SQL" in „Data Science & KI"
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MOC 20779 erweitert klassische Excel-Kenntnisse um Business-Intelligence-Techniken: Pivot-Diagramme, das Excel-Datenmodell, DAX-Funktionen und Power BI für professionelle Datenanalyse.
Weiterbildung zu Big-Data-Grundlagen, modernen Infrastrukturen und den führenden Open-Source-Frameworks Apache Hadoop und Apache Spark.
Prüfungsvorbereitung DP-700 Microsoft Fabric Data Engineer Associate: Datenarchitektur, Spark, SQL, KQL, Governance und sichere Datenpipelines in Microsoft Fabric.
Weiterbildung zum Azure Data Engineer mit dem Legacy-Kurs DP-200 (Grundlage des aktuellen DP-203) plus Microsoft Teams für professionelle Teamarbeit.
Kombinierte Fachausbildung: BI-Entwicklung mit Microsoft SQL Server (Data Warehouse, SQL-Datenmodelle) plus Scrum Foundation nach EXIN — zwei eigenständige Zertifizierungsmodule.
Umfassende Fachausbildung in Business Intelligence, Data Warehousing und SQL-Datenbankentwicklung auf Basis des ehemaligen MCSE-Pfads, kombiniert mit der EXIN-Scrum-Foundation-Zertifizierung.
Fachausbildung SQL-Server-Datenbankentwicklung auf Basis der Microsoft-Prüfungen 761 und 762 kombiniert mit EXIN Scrum Foundation — zwei Zertifizierungsstränge in einer Weiterbildungsmaßnahme.
Weiterbildung, die KI-Methoden in der Datenanalyse mit der CompTIA Data+-Zertifizierung (DA0-001) verbindet — herstellerneutraler Kompetenznachweis für analytische Rollen in datengetriebenen Umgebungen.
Zertifizierungsprogramm für das Management von Big-Data-Projekten: PRINCE2, Agile Scrum, SQL, Python und Azure-Datendienste (DP-900, DP-500) in einem strukturierten Lernpfad.
Kombination aus Power-BI-Training und Microsoft-Access-Expertenwissen — von der Datenbeschaffung über das Datenbankmanagement bis zur interaktiven Dashboard-Erstellung.
Praxisorientierter Einstiegskurs in die Datenanalyse für Quereinsteiger: Excel, SQL, Power BI und Python als Kernwerkzeuge — mit optionaler Vorbereitung auf Microsoft PL-300 und CompTIA Data+.
Praxisnahe Weiterbildung in Datenanalyse, Python, Cloud-Technologien und KI-Methoden für angehende Data Analysts und Data Scientists.
Intensiver englischsprachiger Einstiegskurs in Data Science und KI: Python, Machine Learning, SQL, Azure und LLM-Integration praxisnah für Quereinsteiger und technikaffine Berufswechsler.
Umfassende Data-Analyst-Weiterbildung: Python-Programmierung, neuronale Netze, Machine Learning, Big-Data-Werkzeuge wie KNIME und Business Intelligence mit Power BI und Tableau in fünf Modulblöcken.
Intensive englischsprachige Weiterbildung zu Data Analytics und Künstlicher Intelligenz: SQL, Python, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und BI-Tools praxisnah erlernen und mit einem Zertifikat des Bildungsträgers nachweisen.
Vollständige Data-Science-Ausbildung auf Englisch – Python, Machine Learning und Datenvisualisierung; Unterrichtssprache Englisch für internationalen Karriereeinstieg.
Fundierte Data-Science-Grundlagen: Statistische Verfahren, SQL-Datenbankabfragen, interaktive Power-BI-Dashboards mit DAX, automatisierte Datenpipelines und eine Einführung ins maschinelle Lernen.
Einstieg in neuronale Netze: Deep-Learning-Grundlagen mit CNN und RNN, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie SQL-Datenaufbereitung und Power BI zur Auswertung von Modellergebnissen.
Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.
Data-Analytics-Kurs für datenbasierte Optimierung: SQL, explorative Datenanalyse, Power BI mit DAX, Datenmodellierung und Einführung in maschinelles Lernen.
Analysen und Reports aus einem Data Warehouse: SQL-Abfragen, Stern- und Schneeflockenschemata, Partitionierung sowie interaktive Dashboards und DAX-Kennzahlen in Power BI.
Praxisnaher Einstieg in KI-Methoden: von der Datenaufbereitung über SQL und Power-BI-Visualisierung bis zu den Grundlagen neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung.
Data-Science-Grundlagen für Marketingfachkräfte: SQL, Python und Machine Learning zur Kundenanalyse, angewendet auf strategische Marketing-Fragestellungen.
Data-Science-Methoden praxisnah entlang dreier Branchen: Krankheitsprognosen im Gesundheitswesen, Risikobewertung im Finanzbereich und Prozessoptimierung in der Industrie 4.0.
Verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI-Systemen: Datenstrategie, Data Governance und ethische Bewertung von KI-Anwendungen für den beruflichen Alltag.
Praxisorientierte Data-Science- und KI-Weiterbildung: Python, Big-Data-Werkzeuge, Business Intelligence und der Aufbau eigener KI-Agenten mit projektbasiertem Lernen.
Praxisnahes Analyse-Bundle aus MS Excel, MS Access und Power BI inklusive KI-Grundlagen: Der Kurs deckt die gesamte Datenpipeline von der Aufbereitung über die Datenbank bis zur interaktiven Dashboard-Visualisierung ab.
Datengetriebene KI-Weiterbildung: Power BI und DAX für Dashboards, SQL für strukturierte Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines und neuronale Netze für smarte Entscheidungen.
Praxiskurs zur Datenmodellierung mit Snowflake für angehende Analytics Engineers: Warehouse-Architektur, Transformation und cloudbasierte ELT-Prozesse.
SQL-Datenaufbereitung, automatisierte Datenpipelines, Power-BI-Modellbewertung und neuronale Netzwerke (CNN/RNN) als praxisnaher Einstieg in Deep-Learning-Projekte.
Umfassende Data-Analytics-Ausbildung von der Datenerfassung über Python/SQL und Statistik bis zu Machine Learning, Datenvisualisierung und LLM-Workflows.
Von SQL über Python bis zu Big Data mit PySpark: Dieser vertiefende Kurs vermittelt Supervised-Learning-Algorithmen und deren Anwendung auf große Datenmengen – für alle mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Erfahrung.
Datenanalyse gezielt für Marketing und Vertrieb: SQL, Python und Power-BI-Dashboards kombiniert mit Supervised-Learning-Grundlagen, um Kampagnen und Vertriebsprozesse datenbasiert zu steuern und zu optimieren.
Breite Data-Scientist-Ausbildung von Python über Deep Learning bis zu Big Data, Business Intelligence und KI-Agenten: virtuelles Klassenzimmer in Vollzeit, mit individueller Projektarbeit zum Aufbau eines Portfolios.
Fortgeschrittener Kurs zu neuronalen Netzen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning sowie Transfer- und Reinforcement Learning für leistungsfähige KI-Modelle.
Grundlagenkurs zur systematischen Merkmalsbildung für Machine-Learning-Modelle — von SQL- und Power-Query-Aufbereitung bis zu Encoding, PCA und TF-IDF in Python.
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