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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Kompaktkurs zum Big Data Analyst: relationale Datenmodellierung, SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, Grundlagen der Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg in die Datenanalyse.
Umfassendes Weiterbildungsprogramm, das analytische Werkzeuge — Excel, Power BI, SQL, Python — mit Microsoft-Zertifizierungen, Projektmanagement nach PRINCE2 und agilem Scrum verbindet und so auf die Doppelrolle als Data Analyst und Data Scientist vorbereitet.
Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
Übungsorientierter Data-Analyst-Kurs: Datenextraktion, SQL-Datenbankabfragen, Python-Aufbereitung und Power-BI-Dashboards im praktischen Zusammenspiel dreier Werkzeuge.
Praxisintensiver Kurs in Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Python, SQL, Tableau und Google Spreadsheets – inklusive 15 Assignments, 4 Projekten und einem abschließenden Capstone-Projekt.
Weiterbildung zum Data-Analyst mit KI-Bezug: Python, Machine Learning, statistische Analyse, SQL und Datenvisualisierung für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Power-Query-Kurs für den Business-Kontext: Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen, Aufbereitung und fachliche Einordnung für Data Analysts.
Praxisorientierte SQL-Weiterbildung für Data Engineers mit Azure-Integration, Python-Automatisierung und Vorbereitung auf DP-900 und DP-203.
Power BI von Grund auf: Datenquellen verbinden, bereinigen und mit SQL-Abfragen für erste eigene Dashboards und Berichte aufbereiten.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
Umfassende Python-Ausbildung mit Data-Science-Fokus: Datenanalyse, Visualisierung, Machine Learning, Deep Learning und Apache Spark — für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Python für Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen – ein praxisorientierter Data-Science-Kurs für Personen mit Python-Grundkenntnissen.
Umfassendes CertNexus-Zertifizierungsprogramm in Künstlicher Intelligenz, IoT und Data Science – von den Grundlagen bis zum Practitioner-Level, optional ergänzt um MS Office 365.
Vollzeit-Intensivprogramm über drei bis sechs Monate: Sechs CertNexus-Zertifizierungen in KI, Data Science und IoT, gebündelt in einem strukturierten Combined-Learning-Format.
Weiterbildung mit CertNexus-Zertifizierungen in KI-Grundlagen (AIBIZ) und Data Science (DSBIZ) sowie optionalem MS-Office-365-Modul für eine breite digitale Qualifikation.
Umfassende Weiterbildung zum Datenanalysten und BI-Spezialisten: Datenpflege, Power BI, Excel, SQL und KI-Grundlagen mit Vorbereitung auf Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) und weitere Zertifikate.
Weiterbildung für eine datengetriebene Controlling-Rolle: Statistik, Python, Machine Learning, Power BI, SQL und agiles Projektmanagement mit Scrum — verbunden mit klassischen Controlling-Methoden.
Praxiskurs für datengetriebenes Reporting: Power BI und Excel als Tandem — von der Datenaufbereitung über DAX bis zum interaktiven Dashboard. Vorbereitung auf Microsoft PL-300 und PL-900.
Methodenkurs für angehende und erfahrene Datenanalysten: analytische Denkweise, Excel, SQL, Python und Power BI im Zusammenspiel — ergänzt durch einen strukturierten KI-Einstieg (AI-900, AIBIZ, GenAIBIZ).
Dieser Kurs vermittelt das vollständige Werkzeugset für die Tätigkeit als Datenanalyst: SQL für Datenbankabfragen, Excel und Power BI für Reporting sowie Python für automatisierte Datenverarbeitung.
Vollzeit-Qualifikation mit drei CertNexus-Zertifizierungen: AIBIZ für KI, IoTBIZ für Internet of Things und DSBIZ für Data Science – ergänzt durch MS Office 365.
Modularer Einstieg in KI, IoT und Data Science mit CertNexus-Zertifizierungen (AIBIZ, IoTBIZ, DSBIZ) — alle drei Bausteine individuell buchbar, optional ergänzbar um MS Office 365.
Kombikurs Datenanalyse mit Microsoft Power BI (inkl. Transact-SQL-Grundlagen) und ITIL 4 Foundation — für Analysten und IT-Fachkräfte an der Schnittstelle zwischen BI und IT-Servicemanagement.
Umfassende Qualifizierung zur professionellen Datenanalyse mit Microsoft Power BI — inklusive Vorbereitung auf die PL-300-Zertifizierungsprüfung und Grundlagen zu KI in der Datenanalyse.
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Modernes Business-Analyse-Toolkit in einem Kurs: Excel mit Power Query, Power BI Dashboards, Power Platform-Automatisierung und KI-Grundlagen – inklusive Vorbereitung auf PL-900, PL-300 und AI-900.
Dreistufige Vollzeit-Weiterbildung von IT-Grundlagen über Datenanalyse bis zu Machine Learning, Deep Learning und generativer KI — mit projektbasiertem Abschluss.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: Sie lernen SQL für relationale Datenbanken, Python mit Pandas und NumPy zur Datenverarbeitung sowie Power BI für Dashboards – kompakt und praxisnah für Quereinsteiger:innen.
Umfassende Weiterbildung zum Data Scientist: Python, SQL, Machine Learning, Power BI und Azure Cloud-Technologien — mit Vorbereitung auf Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL-Datenbanken und Power BI: von Abfragen und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards für den Einstieg als BI-Analyst.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Vorbereitung auf die international anerkannte CertNexus-Zertifizierungsprüfung CDSP — von der Datenbeschaffung über maschinelles Lernen bis zum abgeschlossenen Data-Science-Projekt.
Kurs für Business Intelligence und Analytics: Kennzahlen, Berichte und Dashboards aufbauen und mit SQL, Power BI und ersten ML-Methoden für betriebliche Entscheidungen nutzbar machen.
Einsteigerkurs in datengetriebene Entscheidungsfindung: Daten bereinigen, mit SQL auswerten, in Power BI visualisieren und erste Modelle des maschinellen Lernens verstehen.
Praxiskurs für Data-Science-Techniken: automatisierte Datenpipelines, SQL-Analysen, Power-BI-Reporting und Machine-Learning-Modelle direkt an praxisnahen Datensätzen anwenden.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Praxisorientierter Kurs zum Aufbau und zur Implementierung eines SQL Server-basierten Data Warehouse mit SSIS, Columnstore-Indizes, Data Quality Services und Azure SQL DW.
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