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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Six-Sigma-Black-Belt-Methodik (DMAIC, Statistik, Prozessfähigkeit) kombiniert mit KI-gestützter Datenanalyse für vorausschauende Prozessverbesserung.
Kompletter Quereinstieg zum Data Analyst: Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Power-BI-Reporting und Data Storytelling für überzeugende Datenpräsentationen.
Fortgeschrittene SQL-Techniken (Joins, Window Functions, Indexierung) und DAX in Power BI für tiefgehende Business-Analysen und automatisierte Berichte.
Reiner Einstiegskurs in Power BI: Datenquellen anbinden, Daten strukturieren und aussagekräftige, interaktive Dashboards ohne SQL-Vorkenntnisse erstellen.
SQL-Datenanalyse, Power-BI-Dashboards mit DAX, Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg als Big Data Analyst - von der Abfrage bis zur ETL-Pipeline.
Karriereweg vom Big-Data-Einstieg bis zur fortgeschrittenen analytischen Fähigkeit: Datenbereinigung, SQL-Grundlagen, Metrikentwicklung und Visualisierung mit Python, pandas und matplotlib.
Business Intelligence aus Sicht der Datenverantwortung: SQL, Power BI und Python, um Kennzahlen, Berichte und Dashboards abteilungsübergreifend verlässlich bereitzustellen.
BI-Modelle für datengetriebene Entscheidungen: Datenmodellierung, SQL und Power BI, ergänzt um eine Einführung in überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
Business Intelligence und Data Analytics mit Python, pandas und Power BI: Programmiergrundlagen, Reports und Dashboards im Wechsel aus Gruppenunterricht und Selbstlernen.
Datenanalyse anhand realer Fallbeispiele: SQL, Datenmodellierung und Power BI mit DAX, ergänzt um Webtechnologien und eine Einführung in maschinelles Lernen.
Datenanalyse mit Fokus auf professionelle Berichte: SQL-Datenmanagement, Datenvisualisierung mit Power BI und DAX für regelmäßige, entscheidungsreife Reportings.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: relationale Datenbanken und SQL, systematische Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und erste einfache Prognosemodelle.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Datenanalyse mit Tiefgang: SQL, Datenmodellierung und maschinelles Lernen, um über oberflächliche Trends hinaus belastbare, tiefgehende Analyseergebnisse zu erarbeiten.
Grundlagenkurs Datenanalyse: von explorativer Statistik über SQL-Abfragen bis zu Power-BI-Dashboards und einem ersten Einblick ins maschinelle Lernen.
Mentorenbegleiteter Selbstlernkurs: Rohdaten mit Python und pandas aufbereiten, objektorientiert programmieren und erste Vorhersagemodelle im Supervised Learning entwickeln.
Datenmodellierung praxisnah anhand der Cloud-Plattform Snowflake: von der Rohdatenschicht über ELT-Transformationen bis zur reportingfähigen Warehouse-Struktur.
Datenqualitätsmanagement praktisch umgesetzt: fehlende Werte, Dubletten und uneinheitliche Formate mit pandas erkennen, bereinigen und dokumentieren.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
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.
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Einstieg ohne Vorkenntnisse: SQL-Grundlagen, Datenmodellierung und Datenvisualisierung für Business Intelligence, Controlling und Reporting.
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Fortgeschrittene Power-BI-Datenmodellierung: bestehende Modelle optimieren, SQL-Abfragen verfeinern und Prognosemodelle direkt in Dashboards integrieren.
Power BI von Grund auf lernen: Dashboards aufbauen, SQL-Grundlagen für Datenzugriffe verstehen und erste Schritte in Richtung datengetriebener Entscheidungsprozesse gehen.
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.
Praxiskurs für ELT-Entwickler:innen: Transformationslogik modellbasiert mit dbt aufbauen - von SQL-basierten Modellen über Staging/Intermediate/Mart-Modularisierung bis zu Abhängigkeitsgraphen und Selektoren.
Selbstgesteuerte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, pandas, matplotlib und seaborn - von Programmiergrundlagen bis zum eigenständigen Datenportfolio-Projekt mit Mentoring statt festem Stundenplan.
Weiterbildung für den Übergang von klassischer Betriebsanalyse zu datengetriebener Analyse: ERP-Datenintegration, SQL, Python und Power BI sowie prädiktive Modelle für operative Geschäftsentscheidungen.
Praxiskurs für Warehouse Developer: Transformationslogik mit dbt-Materialisierungsstrategien, mehrschichtiger Warehouse-Architektur und automatisierten Datenqualitätstests statt einzelner SQL-Skripte.
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