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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Aufbaukurs: Datenqualität in laufenden Arbeitsprozessen aktiv sicherstellen, überwachen und mit SQL, Python und Power BI belastbar dokumentieren.
Grundlagen des Datenqualitätsmanagements: Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit von Daten mit SQL, Python und Power BI systematisch prüfen.
Interaktive Dashboards für die Unternehmenssteuerung entwickeln - von SQL-Datenmodellen über Automatisierung bis zum Performance-Tuning.
Fortgeschrittene Datenaufbereitung mit SQL und Power Query für Business-Intelligence-Aufgaben: Datenmodellierung, Dashboard-Erstellung und Reporting in Power BI.
SQL-Kurs mit Fokus auf Datenanalyse und Datenbankmanagement: von komplexen Abfragen über Stored Procedures bis zur Performance-Optimierung großer Datenbanken.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Erstellung interaktiver Power-BI-Dashboards und Berichte für fundierte Unternehmensentscheidungen.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf analytische Methoden: Maschinelles Lernen und Prognosemodelle, adressatengerechte Datenvisualisierung, SQL-Integration und Datenmodellierung.
Power BI von der Datenerhebung bis zum Management-Dashboard: SQL-Abfragen, Datenmodellierung und Visualisierung gezielt für strategische Geschäftsentscheidungen einsetzen.
Power BI mit Fokus auf Datenbankprogrammierung: Stored Procedures, Transaktionssteuerung und Performance-Tuning für automatisierte, interaktive Analysen und Berichte.
Power BI mit Machine-Learning-Anteil: überwachtes und unüberwachtes Lernen für Prognosen, kombiniert mit SQL-Datenintegration und strukturierter Datenmodellierung.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python — von Datenbereinigung und Visualisierung bis zu ersten KI-gestützten Modellen und optionalen Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Spezialisierte Weiterbildung zu Reverse ETL mit Snowflake: aufbereitete Warehouse-Daten zurück in operative Systeme führen.
Quereinstieg in Data Science mit SQL, Power BI, Python/pandas, Supervised Learning und PySpark für Big Data – inklusive Reporting, Machine-Learning-Grundlagen und Karriereorientierung.
Vertiefende Weiterbildung zu Datenintegration und datengetriebener Entscheidungsfindung: SQL, Power BI und Python im Zusammenspiel für belastbare Unternehmensanalysen.
Generative KI-Werkzeuge wie ChatGPT und Copilot gezielt im Analyse-Alltag einsetzen: von der Datenaufbereitung bis zur Kommunikation von Ergebnissen.
Komplexe Analyseergebnisse in klare Berichte und überzeugende Präsentationen übersetzen: SQL-Basis, Visualisierung mit Power BI/Tableau und Präsentationstechnik.
Excel-Weiterbildung für Business Analysts: Prozessdaten und Kennzahlen auswerten, um Verbesserungspotenziale in Geschäftsabläufen datenbasiert zu identifizieren und zu belegen.
Power BI, SQL und Python für die Datenanalyse: Dashboards erstellen, Daten aufbereiten und ein eigenes Datenportfolio für den Einstieg als Data Analyst aufbauen.
Excel-Weiterbildung für Business Analysts: Übergaben, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten zwischen Prozessschritten systematisch analysieren und dokumentieren.
Zertifikatslehrgang zur Datenanalyse mit Python: Datenimport, -bereinigung, statistische Auswertung und explorative Analyse für datenbasierte Entscheidungen.
Machine Learning mit scikit-learn für Business Intelligence: SQL-Datenaufbereitung, Regression und Entscheidungsbäume zur Ableitung geschäftsrelevanter Vorhersagen.
Vertiefungskurs für Warehouse Developer: Materialisierungsstrategien in ELT-Prozessen und Transformationslogik mit dbt für nachvollziehbare, wartbare Data-Warehouse-Modelle.
Modellierungsfokussierter dbt-Kurs für Analytics Engineers: saubere Transformationsschichten aufbauen, testen und im Warehouse nachvollziehbar strukturieren.
Interaktive Power-BI-Dashboards bauen und mit explorativer Datenanalyse sowie statistischen Methoden überzeugende Datenstories für Entscheidungsträger entwickeln.
SQL-Abfragen und Power-BI-Dashboards gezielt für Performance-Marketing einsetzen: Kampagnendaten auswerten, Kundensegmente analysieren und A/B-Tests datenbasiert durchführen.
Fokus auf Prozessoptimierung: effiziente SQL-Abfragen, skalierbare Datenmodellierung und automatisierte Machine-Learning-Verfahren zur Beschleunigung von Datenverarbeitungsabläufen.
Reiner Einsteigerkurs für den kompletten Data-Analyst-Workflow: SQL-Grundlagen, Anbindung an Python/pandas und Visualisierung mit matplotlib anhand geführter Projekte wie Taxidaten und Kundenabwanderung.
Requirements Engineering für Data Analytics: klare Datenanforderungen definieren, Analysemethoden auf Geschäftsfragen abstimmen und Erkenntnisse in verwertbare Use Cases überführen.
Konzeptioneller Data-Science-Kurs: Wie werden Datenpipelines, Analysen und Machine-Learning-Modelle so gebaut, dass sie effizient, skalierbar und im echten Betrieb belastbar sind.
Umfassende Data-Scientist-Ausbildung: von SQL-Datenbankabfragen über explorative Analyse und Datenpipelines bis zu Power-BI-Visualisierung und Grundlagen des maschinellen Lernens mit Feature Engineering.
Einsteigerkurs in die Datenanalyse: Grundlagen der Datenmodellierung, SQL-Datenbankabfragen und Power-BI-Visualisierung als solides Fundament für den beruflichen Einstieg in datenorientierte Tätigkeiten.
SQL-Weiterbildung für angehende BI-Analysten: von Datenbankgrundlagen über Joins und Aggregationsfunktionen bis zu performanten Abfragen für Reporting und Dashboards.
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-Weiterbildung für Data Analysts: präzise Datenabfragen, Joins, Datenbereinigung und Query-Optimierung für fundierte Analysen.
Data-Engineering-Kurs zu ETL-Prozessen: Datenquellen extrahieren, transformieren und laden sowie in SQL-Datenbanken und Power BI integrieren.
Data-Analytics-Weiterbildung mit Nachhaltigkeitsfokus: ESG-Kennzahlen erfassen, mit Python und SQL modellieren und in Power-BI-Dashboards für datenbasierte Nachhaltigkeitsstrategien aufbereiten.
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