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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Datenqualität als BI-Fundament: Sie lernen, Daten entlang des gesamten BI-Prozesses auf Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit zu prüfen und Qualitätskriterien mit SQL und Power BI sichtbar zu machen.
Data Analytics mit Python und MS SQL Server für angehende Business Intelligence Consultants: Daten aufbereiten, analysieren und die Ergebnisse als überzeugende Datenstory an Entscheidungsträger vermitteln.
SQL für Controlling und Reporting: strukturierte Datenanalyse, ein Einstieg in maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung, damit Kennzahlen nicht nur berechnet, sondern verständlich berichtet werden.
Power BI von Grund auf: interaktive Visualisierungen, dynamische Filter und Drilldowns, SQL-gestützte Datenextraktion und der Einsatz von Dashboards zur Steuerung datenbasierter Geschäftsprozesse.
Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und SQL-Integration als solides Fundament, um Python anschließend gezielt für Data Science und KI-Anwendungen einzusetzen.
SQL als technisches Handwerk: Tabellenstrukturen und Schema-Design, effiziente Abfragen, Datenerhebung und -bereinigung sowie SQL-gestützte Berichte für datengetriebenes Prozessmanagement.
Einstieg in Big Data mit den vertrauten Werkzeugen SQL und Excel: Datensätze abfragen, filtern, bereinigen und für die Analyse großer Datenmengen vorbereiten.
Python-Praxiskurs für schnelle, flexible Ad-hoc-Analysen: Daten aus SQL Server und anderen Quellen bereinigen, auswerten und als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger aufbereiten.
Praxiskurs zur Datenbereinigung im Big-Data-Umfeld: fehlende, inkonsistente und duplizierte Werte in großen Datensätzen mit pandas identifizieren, transformieren und für die Analyse vorbereiten.
Datenanalyse mit Python: Daten mit pandas importieren, bereinigen, gruppieren und auswerten, Ergebnisse mit matplotlib in aussagekräftigen Diagrammen darstellen.
Data Quality für Analyst:innen: Datenqualität systematisch bewerten, bereinigen und mit SQL und Power BI sichtbar machen — für belastbare Analysen und Dashboards.
Der Werdegang zum Digital Analyst: Daten mit Python sammeln und aufbereiten, Muster erkennen und Ergebnisse als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger präsentieren.
Data Quality Manager im BI-Kontext: Daten für Analysen modellieren, Datenqualität als Basis verlässlicher Berichte sichern und Analyseprozesse mit Fachabteilungen abstimmen — mit SQL und Power BI.
SQL von der Datenanalyse bis zum fortgeschrittenen Datenmanagement: Normalisierung, komplexe Joins, Window-Funktionen, gespeicherte Prozeduren und Query-Optimierung mit MS SQL Server.
Explorative Datenanalyse mit Python für Datenqualitätsmanager:innen: Datenbestände systematisch auf Struktur, Verteilung und qualitätsrelevante Auffälligkeiten untersuchen.
Fortgeschrittene Python-Codierung für Data Scientists: modulare Architektur, effiziente Datenverarbeitung, Algorithmenoptimierung und Software-Best-Practices mit Git.
Ein reales Datenanalyseprojekt von der Planung bis zum fertigen Power-BI-Dashboard führen — SQL, Statistik und Projektmanagement kombiniert für den Einstieg als Business Intelligence Analyst.
Grundlegendes Handwerkszeug für Data-Science-Arbeit: Datenaufbereitung, SQL, Statistik und Dashboards – der breite Einstieg vor der fachlichen Spezialisierung.
Data-Analytics-Kompetenz gezielt für den Einkauf: Kostenanalyse, Lieferantenbewertung und Preisprognosen mit SQL-basierten Datenmodellen.
KPI-Reporting mit Python: Kennzahlensysteme aufbauen, dynamische Dashboards entwickeln und Fachbereiche laufend datenbasiert unterstützen.
Power-BI-Kurs für Reporting Specialists: von der Reportingfrage über Diagrammentwicklung bis zum verständlichen Data Storytelling.
Prozesskennzahlen mit Power BI sichtbar machen: interaktive Dashboards aufbauen, Engpässe in Geschäftsprozessen erkennen und Optimierungspotenziale ableiten.
Business Intelligence für angehende Wirtschaftsingenieure: SQL, Power BI und Python kombiniert einsetzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und für Entscheidungen aufzubereiten.
Effektive Techniken der Datenaufbereitung: Datenquellen mit SQL Server erschließen, Daten bereinigen und transformieren und für weiterführende Analysen vorbereiten.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: operative Unternehmensdaten lesen, Muster in Prozessdaten erkennen und mit Python zu verständlichen Reports für Business-Intelligence-Entscheidungen verarbeiten.
Vertiefungskurs für Data Analysts: interaktive Dashboards mit Filter- und Drillthrough-Funktionen, automatisierte Berichte und Performance-Tuning für große, skalierbare Datenmodelle.
SQL-Kurs mit Fokus auf Business Intelligence: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und bereinigen, Datenmodelle für Analysen aufbauen und Ergebnisse in Dashboards präsentieren.
Einstiegskurs in Business Intelligence für Consultants: mit Power BI datengestützte Berichte erstellen, Trends erkennen und Entscheidungsgrundlagen für die Beratung aufbereiten.
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