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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Business Analyse und Business Intelligence: SQL-Datenbanken, Dashboards und die verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen an Fachbereiche.
Grundlagenkurs zur Aufbereitung und explorativen Analyse großer Datenmengen mit SQL, Datenbankmodellierung und interaktiver Datenvisualisierung.
Einführungskurs in datengetriebene Analysen mit Fokus auf SQL-basierter Datenaufbereitung, Datenintegration und den ersten Schritten zu datenbasierten Prognosen.
Technischer Einstieg in Data Science: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Datenmodellierung und Predictive Analytics mit maschinellem Lernen.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
Data-Science-Grundlagenkurs mit Fokus auf KI-Methoden: Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen, statistische Analysen mit Python und automatisierte Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Einstieg in Microsoft Power BI: interaktive Dashboards gestalten, Daten per SQL integrieren, Datenmodelle aufbauen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Verständliche Power-BI-Dashboards von der Datenmodellierung über SQL-Aufbereitung bis zur interaktiven, adressatengerechten Visualisierung entwickeln.
Praxisnaher Einstieg in Datenanalyse mit Python, SQL, Power BI und Azure — inkl. Vorbereitung auf Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ.
Junior-Data-Analyst-Training mit SQL, Python und Power BI: von der Datenbereinigung über statistische Verfahren bis zum interaktiven Dashboard.
Umfassende Vorbereitung auf Karrierewege in Datenanalyse und Data Science — von Excel und Power BI über Python bis zum Machine-Learning-Einstieg mit Zertifikaten von Microsoft und CertNexus.
Einstiegskurs für angehende Data Analysts: Umgang mit Power BI, Python und Azure-Diensten, ergänzt durch KI-Grundlagen für den Businesskontext.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: Azure-Datengrundlagen, Power-BI-Visualisierung und der Einsatz von KI-Werkzeugen für datenbasierte Entscheidungen.
Datenanalyse-Einstieg für Quereinsteiger: Python-Programmierung, Data Analytics, SQL, Datenvisualisierung und Projektmanagement im kombinierten Lernformat mit interaktiver Praxisumgebung.
Weiterbildung in angewandter KI und Data Science für Teilnehmende mit IT-Vorkenntnissen: zwei Module aus Data Analytics & Visualization und AI Mastery mit Deep Learning, NLP und Model Deployment.
Praxiskurs für Einsteiger: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Cloud-Datenplattformen (Azure SQL, BigQuery) und Datenvisualisierung mit Power BI.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Datenanalyse-Kurs mit SQL, Python und Power BI: Datenaufbereitung, statistische Analyse und interaktive Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Praxisorientierte Techniken für die Datenverarbeitung: Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und bereinigen, mit SQL auswerten und in interaktiven Dashboards und Berichten präsentieren.
Effiziente Datenpipelines aufbauen: SQL-Datenmodellierung, Aufbereitung in Excel und interaktive Power-BI-Dashboards für professionelle, automatisierte Berichterstattung.
Umfassende Power-BI-Schulung von Datenverbindung und Power Query über DAX-Modellierung und Visualisierung bis zu Sicherheit, Deployment und paginierten Berichten im Power-BI-Service.
Fortgeschrittene Methoden der Datenverarbeitung für Big-Data-Aufgaben: Stored Procedures, komplexe SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und statistische Analyseverfahren.
Spezialisierung auf Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark: Echtzeit-SQL, Live-Dashboards in Power BI und automatisierte Pipelines für kontinuierliche Datenströme.
Marketingorientierter Datenanalyse-Kurs: Kunden- und Marktdaten mit SQL, Python und pandas auswerten und die Ergebnisse mit Power BI in datengetriebene Marketingstrategien übersetzen.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
Vertiefungskurs für Big Data Analyst:innen: SQL, Power BI, Datenmodellierung und Machine Learning gezielt für strategische, datengetriebene Entscheidungsprozesse einsetzen.
Datenanalyse mit Python: pandas, NumPy, matplotlib und seaborn für Datenaufbereitung, Statistik und aussagekräftige Visualisierung.
Offizielle Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung PL-300: Power BI-Datenmodellierung, Visualisierung, Sicherheit und Report-Deployment in der Praxis.
Skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen mit Power BI, DAX, SQL und Stored Procedures für den praktischen Einstieg als Big Data Analyst.
Datenvisualisierung mit Tableau: von der Anbindung verschiedener Datenquellen über Calculated Fields bis zu interaktiven Dashboards und Stories für die Entscheidungsfindung.
Fundierte Statistikausbildung für Data-Science-Anwendungen: deskriptive Statistik, Stichprobenverfahren, inferentielle Statistik und lineare Regression auf Basis international anerkannter Trainingsmodule.
Einstiegskurs in die Datenanalyse mit Statistik, Datentypologien, Visualisierung und gängigen Analytics-Tools — kombiniertes Lernformat, Vollzeit oder Teilzeit.
Dreistufiges Data-Science-Programm von IT-Grundlagen bis Applied AI: Python, Scikit-learn, Deep Learning und Capstone-Projekte.
Praxisintensive Vollzeit-Weiterbildung in Datenanalyse und Visualisierung mit Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Tableau, SQL und Google Spreadsheets — 15 Assignments, 4 Projekte, 1 Capstone.
Datenanalyse für das Controlling: Python, Power BI, SQL und Data-Science-Methoden für datengetriebene Steuerung, Reporting und Prognosen im Unternehmenskontext.
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