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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Von SQL über Python bis zu Big Data mit PySpark: Dieser vertiefende Kurs vermittelt Supervised-Learning-Algorithmen und deren Anwendung auf große Datenmengen – für alle mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Erfahrung.
Datenanalyse gezielt für Marketing und Vertrieb: SQL, Python und Power-BI-Dashboards kombiniert mit Supervised-Learning-Grundlagen, um Kampagnen und Vertriebsprozesse datenbasiert zu steuern und zu optimieren.
Breite Data-Scientist-Ausbildung von Python über Deep Learning bis zu Big Data, Business Intelligence und KI-Agenten: virtuelles Klassenzimmer in Vollzeit, mit individueller Projektarbeit zum Aufbau eines Portfolios.
Interaktive Dashboards, Datenmodellierung und Performance-Tuning in Power BI: dieser Kurs vermittelt erweiterte Analysetechniken und Data Storytelling für fundierte, datengestützte Entscheidungen im Unternehmen.
Aufbaukurs für komplexe SQL-Abfragen, Datenaufbereitung und die Anbindung an BI-Tools wie Power BI und Tableau — für belastbare, analysefähige Datensätze.
SQL-Datenanalyse und Power-BI-Reporting für BI Analysts: von präzisen Datenbankabfragen über Performance-Optimierung bis zu interaktiven Dashboards mit DAX.
Echtzeit-Datenanalyse mit Microsoft Power BI Service: Live-Dashboards, DirectQuery, Streaming-Daten und SQL-Abfragen für kontinuierlich aktualisierte, performante Business-Intelligence-Berichte.
Power BI von der Datenquelle bis zum interaktiven Dashboard, ergänzt um eine Einführung in Data-Science-Methoden mit Python: Datenmodellierung, DAX-Berechnungen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Ein Weiterbildungsweg für Quereinsteiger:innen in die Datenanalyse: von SQL und Power BI über Python bis zu den Grundlagen von Machine Learning und Big Data mit PySpark.
Data Literacy, SQL und relationale Datenbanken kombiniert mit Power-BI-Dashboards und Python/pandas für datengetriebene Entscheidungen im Finance-Umfeld.
Relationale Datenbanken mit MySQL entwerfen, abfragen und optimieren – plus Zusatzqualifikation Microsoft Power BI für die Visualisierung der Ergebnisse.
Power BI und fortgeschrittenes Datenmanagement: SQL, ETL-Prozesse und Data Storytelling für aussagekräftige Reports und Dashboards.
Python für Data Analytics mit Pandas, interaktive Dashboards in Power BI, statistische Modellierung sowie Automatisierung und Performance-Tuning für datenintensive Anwendungen.
Fundierte Datenanalyse mit SQL, Power BI und Python/pandas – von Datenbankabfragen über interaktive Dashboards bis zur Datenvisualisierung mit matplotlib.
Praxiskurs zu Power BI, SQL und statistischen Analysemethoden für Big-Data-Auswertungen – von Dashboard-Erstellung bis zur Automatisierung mit Stored Procedures.
Daten verständlich visualisieren und erzählen — mit Power BI, Tableau und Python (Matplotlib/Plotly), praxisnah anhand realer ESG- und Nachhaltigkeitsdaten.
Kombiniert Finanzbuchhaltung nach HGB mit Power-BI-Dashboards, Budgetierung und KI-gestützter Kennzahlenanalyse für datengestützte Unternehmenssteuerung.
Praxisorientierte Weiterbildung in Business Intelligence mit SQL als Kernwerkzeug für Datenanalyse, ergänzt um Power BI, Excel und erste Python-Kenntnisse für datengestützte Entscheidungen.
Weiterbildung zur Sicherung der Datenqualität in Business-Intelligence-Prozessen: Datenvalidierung, -bereinigung und die Verankerung von Data Quality in BI-Architektur und Governance.
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
Aufbaukurs zur Optimierung von Big-Data-Analysen: performante SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, statistische Mustererkennung und automatisierte Datenbankprozesse für effizientere Datenauswertung.
Kurs zu Business-Intelligence-Strategien mit Fokus auf Datenbankprogrammierung, Stored Procedures und automatisierte Performance-Optimierung für BI-Analysen.
Weiterbildung für Marketing-Fachkräfte, die datengestützte Entscheidungen treffen möchten: SQL, Python/pandas, Data-Science-Grundlagen, PySpark und Supervised Learning in einer praxisnahen Kombination.
Weiterbildung zum Data Analyst: SQL-Abfragen, statistische Analyse, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für aussagekräftige Berichte.
Datenanalyse und Visualisierung mit BI-Tools: SQL-Abfragen, Datenmodellierung und interaktive Power-BI-Dashboards für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Datenaufbereitung und Visualisierung: Daten mit SQL bereinigen, in Datenbanken strukturieren und mit Power BI übersichtlich darstellen.
Explorative und deskriptive Datenanalyse: mit SQL, Window Functions, Datenpipelines und Power BI Muster in Daten erkennen und verständlich darstellen.
From Collection to Insight Generation: mit Python, SQL und APIs Daten erfassen, bereinigen und zu aussagekräftigen Erkenntnissen verarbeiten.
Analyse-Expertise mit SQL, Power BI und Feature Engineering: Muster erkennen, Datenqualität verbessern und fundierte Prognosen ableiten.
Grundständiger Einstieg in die Arbeit als Data Analyst: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und automatisierte Datenpipelines von der Rohdatenaufbereitung bis zur Berichtserstellung.
Projektorientierter Data-Analyst-Kurs: SQL, Power BI und Datenpipelines werden direkt an konkreten Analyseprojekten erarbeitet, von der Datenaufbereitung bis zur Handlungsempfehlung.
Methodenorientierter Data-Analyst-Kurs mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung, statistischen Verfahren, webbasierten Dashboards und einer praxisnahen Einführung in maschinelles Lernen.
Vertiefungskurs mit Fokus auf Regressions- und Zeitreihenanalyse: statistische Auswertungen und Prognosemodelle mit SQL, Stored Procedures und Power-BI-Trendvisualisierungen.
Praxiskurs zu statistischen Methoden und Datenverarbeitung: von Machine-Learning-Grundlagen über SQL-Datenmodellierung bis zur webbasierten Präsentation mit Power BI.
Praxisorientierte Data-Analyst-Weiterbildung mit realitätsnahen Projekten aus Transport und Kundenbindung – von der Datenbereinigung mit pandas und SQL bis zur Visualisierung mit matplotlib.
Grundlagen und vertiefende Inhalte der Data Analytics: Datenpipelines, SQL und Datenmodellierung sowie der Aufbau interaktiver Dashboards zur verständlichen Präsentation von Analyseergebnissen.
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