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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Weiterbildung zu SQL-Grundlagen, Datenextraktion, der Verknüpfung von SQL mit Python/pandas und Best Practices im Datenmanagement für den Einstieg in die Datenanalyse.
Fokuskurs zum systematischen Testen von Datentransformationen mit dbt für den praktischen Einsatz in Warehouse-Entwicklungsprojekten.
Grundausbildung im technischen und analytischen Umgang mit großen Datensätzen: Datenbereinigung, SQL, pandas und Visualisierung mit matplotlib.
Change-Steuerung für Digital Transformation Manager:innen mit Power BI: Datenmodell, Dashboards, Steuerungskreislauf und Data Storytelling für Veränderungsprojekte.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
Datenanalyse praktisch von Grund auf: pandas, matplotlib, SQL, APIs sowie Git und Kanban – gelernt an echten Datensätzen statt an abstrakten Übungsbeispielen.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Das methodische Fundament für ein erstes eigenes Datenprojekt: SQL, automatisierte Datenaufbereitung, Power-BI-Visualisierung und explorative Statistik von Grund auf.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Datenqualität mit Excel prüfen und sichern: statistische Kennwerte, bedingte Formatierung, Pivot-Tabellen und Diagramme für fundierte Qualitätschecks ohne zusätzliche Software.
Datenqualität visuell prüfen mit Python und matplotlib: fehlende Werte, Ausreißer und unplausible Muster grafisch sichtbar machen statt nur rechnerisch nachweisen.
Fehlende Daten systematisch identifizieren und bearbeiten: mit SQL, Python/pandas und Power Query/Power BI begründete Entscheidungen statt intuitiver Standardlösungen treffen.
Technischer Kurs zu Materialisierungsstrategien in ELT-Prozessen und deren Umsetzung mit dbt für Analytics Engineers, die Transformationslogik strukturiert und testbar aufbauen möchten.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Vertiefungskurs für fortgeschrittene DAX-Analysen in Power BI: Datenbankprogrammierung mit Stored Procedures, SQL-Optimierung, Performance-Tuning und Advanced Time Intelligence.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Dashboard-Erstellung: externe Datenquellen anbinden, SQL innerhalb von Power BI nutzen und Analysen mit maschinellem Lernen anreichern.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Berichtserstellung: von der Datenmodellierung über interaktive Dashboards und SQL-Integration bis zu ersten Prognoseelementen für verständliche, datenvisualisierte Berichte.
Data Analytics: Python, Visualizations and Insights führt den Weg von Rohdaten über pandas-Aufbereitung und matplotlib-Visualisierung bis zu klaren, geschäftsorientierten Erkenntnissen.
Data Analytics: Requirements and Processes vermittelt, was Analytics-Projekte erfolgreich macht - von Zielklärung und Datenquellen über einen strukturierten Workflow bis zur Teamorganisation mit Kanban und Git.
Data Analytics Tools and Techniques: praktisches Werkzeugwissen in SQL und Python (matplotlib) sowie bewährte Techniken der Datenbereinigung, Filterung, Gruppierung und Visualisierung.
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.
Data Analytics mit Python, SQL und Power BI: Von der Datenintegration über pandas-basierte Analysen bis zu interaktiven Dashboards – praxisnah für angehende Informatiker:innen.
Von Datenpipelines über SQL und Power BI bis zu Statistik und ersten Machine-Learning-Modellen: Data Science von den Grundlagen bis zur Expertenanalyse.
Datenqualität als Workflow: Dubletten, fehlende Werte und fehlerhafte Strukturen systematisch bereinigen und mit Power-BI-Dashboards dauerhaft überwachen.
Excel als Business-Intelligence-Werkzeug: SVERWEIS, Pivot-Tabellen und dynamische Diagramme für Ad-hoc-Auswertungen neben Power BI und SQL-Datenquellen.
Relationale Datenbanken verstehen und auswerten: ER-Diagramme, Schlüssel und Normalisierung als Basis für saubere SQL-Abfragen und Power-BI-Reports.
Geschäftsdaten strukturiert auswerten: von SQL-Datenschnitten über Trend- und Mustererkennung bis zur verständlichen Visualisierung geschäftsrelevanter Kennzahlen.
Datenqualität messbar machen: Qualitätsdimensionen, Data Profiling und regelbasierte Validierung zur verständlichen Diagnose und Kommunikation an Stakeholder.
Data Science mit Fokus Python: Machine-Learning-Grundlagen, Supervised Learning, PySpark für Big Data und objektorientierte Programmierung für Data Scientists.
Operative Vertriebsdaten mit SQL auswerten und in Power BI zu aussagekräftigen Berichten und interaktiven Dashboards verarbeiten – praxisnah für Business Intelligence und Sales Analysts.
Data Analytics mit Python für die Wirtschaftsinformatik: Mustererkennung, Anbindung von MS SQL Server und der Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Prozessverbesserung.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Schnelle, flexible Datenanalyse für den Berufsalltag: SQL-Abfragen und Low-Code-Dashboards kombiniert für fundierte Entscheidungen ohne langwierige BI-Projekte.
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