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Methodenorientierter Data-Science-Kurs zu Datenpipelines, SQL, Power-BI-Visualisierung, explorativer Analyse und einem praxisnahen Einstieg ins maschinelle Lernen.
Werkzeugorientierter Data-Science-Kurs zum praktischen Einsatz von SQL, Power BI/DAX, explorativen Analysetechniken und Machine-Learning-Werkzeugen entlang moderner Datenpipelines.
Grundlagenkurs für den forschungsnahen Einsatz von Data Science: SQL, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung mit Power BI und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Methodenkurs für strategische Datenarbeit: SQL, automatisierte Pipelines, Power-BI-Dashboards und Machine-Learning-Modelle als Grundlage für datengetriebene Innovationsentscheidungen.
Datengetriebene Vorhersagen treffen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI kombiniert mit Machine-Learning-Modellen für Predictive Analytics.
Fortgeschrittene Statistik trifft auf KI-Modellierung: explorative Datenanalyse, Hypothesentests und eigenes Modelltraining für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Prognosemodelle gezielt verbessern: von Sensordaten über SQL, Python-Statistik und Dashboards bis zur datengetriebenen Prozesssteuerung.
Datenbasierte Prozessoptimierung als Data Scientist: von Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu automatisierten Pipelines und Feature Engineering.
Datenwissenschaftliche Modelle aufbauen: automatisierte Workflows, SQL-Abfragetechnik, Power-BI-Visualisierung und explorative Analyse als Grundlagen-Toolkit.
Business-Intelligence-Kurs mit Schwerpunkt auf Power BI und DAX: Unternehmensdaten in Dashboards verwandeln und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Controlling und Reporting schaffen.
Methodenkurs für explorative und deskriptive Datenanalyse: SQL, Datenmodellierung und Power BI kombiniert mit Python-Grundlagen für Programmierung, Automatisierung und erste ML-Einblicke.
Kurs zur strukturierten Analyse von Daten aus SQL-Datenbanken im Kontext des Datenqualitätsmanagements: Abfragetechnik, Prüfung auf Dubletten und Inkonsistenzen sowie nachvollziehbare Dokumentation.
Automatisierte Reports und Alert-Systeme mit Power BI und SQL entwickeln – von Stored Procedures bis zum interaktiven Dashboard.
Visualisierungsstrategien für große Datenmengen entwickeln – skalierbare Dashboards mit Power BI und SQL für Big-Data-Analysen aufbauen.
Praxisorientierter Power-BI-Kurs für angehende BI Analysts: von Datenmodellierung und DAX-Berechnungen bis zu interaktiven Dashboards und performanten Analysemodellen.
Praxisorientierte Weiterbildung zur professionellen Datenanalyse mit ICDL-Zertifizierung: Pivot-Tabellen, Datenvisualisierung, Dashboards und statistische Grundkonzepte.
Power-BI-Weiterbildung: SQL-Abfragen, Datenmodellierung, interaktive Dashboards, Automatisierung und Performance-Tuning für datenbasierte Berichte.
Kurs zu den Funktionalitäten von Microsoft Power BI: Datenbankabfragen, Datenmodelle und Automatisierung gezielt einsetzen, um Reports messbar zu optimieren.
Einstieg in Power BI ohne Vorkenntnisse: Datenmodelle aufbauen, interaktive Dashboards gestalten, externe Datenquellen per SQL anbinden und erste Schritte in maschinellem Lernen kennenlernen.
Vertiefende Power-BI-Weiterbildung: interaktive Dashboards mit Filtern und Slicern, SQL-Optimierung, effizientes Datenmanagement, Automatisierung und Performance-Tuning für große Berichte.
Breit angelegter SQL-Kurs von der Datenmodellierung über Abfragen und Stored Procedures bis zur Visualisierung in Power BI – für den Einstieg in die praktische Datenanalyse.
Performance-orientierter SQL-Kurs: Stored Procedures, Window Functions, Query-Optimierung und Skalierungsstrategien für leistungsfähige, produktionsreife Datenanalysen mit Power BI.
Praxisprojekt-Weiterbildung: eigenständiges Datenanalyse-Portfolioprojekt von der Datenbeschaffung über SQL und Power BI bis zur Ergebnispräsentation als Referenz für den Berufseinstieg.
Praxisorientierte Weiterbildung für Naturwissenschaftlerinnen: automatisierte Datenanalyse mit Python, pandas und Machine Learning für den Einstieg in Data-Science-Berufe.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf die Anbindung mehrerer Datenquellen: SQL-Datenbankabfragen, Excel-Import und Power-Query-Transformation werden zu einem durchgängigen Berichtsmodell verknüpft.
Big-Data-Verarbeitung mit Python: Datenbereinigung und Analyse mit pandas, statistische Kennzahlen und Regressionsmodelle, Visualisierung mit matplotlib.
Praxisorientierte Weiterbildung zu Business Intelligence mit Power BI, Excel/Power Query und SQL für die Erstellung und Optimierung von Berichten und Dashboards.
Praxisnaher Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle: von Power BI und SQL über Statistik bis zu Machine Learning für strategische Entscheidungen.
Analyseergebnisse mit Power BI visuell aufbereiten und als überzeugende Data Story kommunizieren - von Dashboards bis zur adressatengerechten Präsentation.
Bootcamp mit Fokus auf Datenvisualisierung: Power BI, DAX und Dashboard-Design für aussagekräftige, geschäftsrelevante Analysen.
Weiterbildung zur Integration von OpenAI-Modellen in Data-Science-Workflows: Python, SQL, Machine Learning und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
Weiterbildung zur Verbindung von Prompt-Engineering und Data-Science-Methoden – von der Gestaltung wirksamer Prompts über Python-basierte Analyse bis zur verantwortungsvollen Nutzung generativer KI.
Vertiefungskurs zu Spark SQL auf Databricks: von DataFrames und Delta Lake über verteilte Abfragen bis zur SQL-basierten Verarbeitung von Datenströmen.
Praxisnaher Einstieg in Business Intelligence: SQL-Datenabfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datenbasierte Entscheidungen.
Kombination aus KI-Grundverständnis und Business-Intelligence-Praxis: Power BI, DAX und SQL für datenbasierte Entscheidungsprozesse im Unternehmen.
Einstieg in Data Analytics: Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib und erste SQL-Abfragen für den Aufbau eines soliden Analyse-Fundaments.
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