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Ergebnisse für „data science analytics" in „Data Science & KI"
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Python-Weiterbildung mit Fokus auf Data Pipelines: OOP, Algorithmen, Git und Bash, abgeschlossen mit einem eigenen Datenportfolio-Projekt.
Kombi-Weiterbildung aus KI-gestützter Datenanalyse und PRINCE2 Practitioner (Axelos): Datenauswertung und strukturiertes Projektmanagement in einem Zertifizierungspaket.
Praxisorientierte Weiterbildung in statistischer Datenanalyse: von deskriptiven Kennzahlen über Python/pandas bis zur Visualisierung mit Power BI im Business-Kontext.
BI-Weiterbildung mit Schwerpunkt professionelle Berichterstellung: fortgeschrittene SQL-Techniken wie Window Functions, Partitionierung sowie Power-BI-Dashboards mit Cloud-Integration.
Werkzeugorientierter Big-Data-Analyst-Kurs: SQL-Abfragen, Stored Procedures, ETL-Prozesse und Power-BI-Dashboards für die professionelle Datenverarbeitung.
Kurs zu Big Data Analytics mit spezialisierter Datenanalyse-Software: statistische Methoden, SQL-Abfragen und automatisierte ETL-Pipelines für belastbare Analysen.
Einstiegskurs in Big Data Analytics: von den SQL-Grundlagen über Datenmanagement und Dashboards bis zu statistischen Auswertungen und automatisierten Analyseprozessen.
Aufbaukurs für bereits datenaffine Personen: Werkzeuge, Workflows und Automatisierung optimieren, um Big-Data-Analysestrategien effizienter und belastbarer zu machen.
Breit angelegter Data-Analytics-Kurs: SQL, Statistik, Power BI, Datenmodellierung, Web-Dashboards und maschinelles Lernen für datengetriebene Entscheidungsprozesse.
Praxiskurs zu den Kernkompetenzen der Big-Data-Arbeit mit Python: Datenbereinigung, Zusammenführung von Datensätzen, Visualisierung und der Einsatz von pandas und SQL.
BI-Kurs für schnelle Spontanauswertungen: dynamische Power-BI-Dashboards, SQL- und Power-Query-Datenaufbereitung sowie flexible Excel-Analysen.
BI-Weiterbildung mit Fokus auf Software- und Systemdaten: SQL-Abfragen, Power Query und Power BI, um Anwendungs- und Datenbankkennzahlen in verständliche Dashboards zu übersetzen.
BI-Weiterbildung mit Fokus auf technische und betriebliche Ingenieurdaten: SQL, Power Query und Power BI, um Produktions- und Messwerte in aussagekräftige Dashboards zu übersetzen.
BI-Weiterbildung mit Fokus auf Medien- und Nutzungsdaten: SQL, Power Query und Power BI, um Reichweiten, Nutzerverhalten und Medientrends in Dashboards zu übersetzen.
Kompaktes BI-Specialist-Programm mit SQL, Power BI und Python: von der Datenzusammenführung über DAX-Kennzahlen bis zum eigenen Abschlussprojekt und Portfolio.
Change-Kennzahlen wie Readiness, Adoption und Impact werden in Power BI modelliert, visualisiert und im laufenden Projekt zur Steuerung genutzt.
ChatGPT in datenwissenschaftlichen Workflows: Textmuster erkennen, Python-gestützte Modellanwendung und SQL-Datenintegration für Prognose-Unterstützung.
Data-Analyst-Grundlagen speziell für angehende Wirtschaftsingenieurinnen und -ingenieure: Python, SQL und Power BI für wirtschaftliche Fragestellungen.
Data-Analyst-Weiterbildung mit Fokus auf große Datenmengen: maschinelles Lernen, SQL, Datenmodellierung und Power BI für skalierbare Analysen.
Grundständiger Einstieg in die Arbeit als Data Analyst: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen und Power-BI-Dashboards als Werkzeugkasten für fundierte Unternehmensentscheidungen.
Einführung in statistische Grundverfahren für Data Analytics: Muster in Datensätzen erkennen, Ergebnisse korrekt interpretieren und in einem Praxisprojekt selbst anwenden.
Frameworks und Architekturen für skalierbare Data Analytics: Datenmodelle entwerfen, Prozesse mit SQL und Power BI optimieren und Analyse-Workflows systematisch stabilisieren.
Methoden für strukturierte und unstrukturierte Daten: SQL-Datenbankabfragen kombiniert mit Python-basierter Datenaufbereitung und Web-Schnittstellen für Echtzeit-Auswertungen.
Techniken zur Automatisierung von Data-Analytics-Prozessen: ETL-Pipelines, Stored Procedures und SQL-Abfragen als Werkzeuge für stabile, wiederholbare Entscheidungsvorlagen.
Praxiskurs zum ELT-Tool dbt: Datenmodelle bauen, transformieren, testen und dokumentieren – für stabile, nachvollziehbare Data Pipelines im Analytics-Alltag.
Anwendungsorientierter Data-Science-Kurs: automatisierte Workflows, Datenpipelines und Power-BI-Reporting anhand konkreter, praxisnaher Beispielszenarien.
Technischer Grundkurs für Datenanalyse: SQL-Datenbankabfragen und Python-Statistik als Handwerkszeug für datengetriebene Entscheidungen.
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Datenanalyse mit Fokus auf große Datenmengen: SQL-Abfragen, maschinelles Lernen zur Mustererkennung und Prognose sowie Power-BI-Dashboards mit DAX für skalierbare Analyseprozesse.
Datenanalyse mit Fokus auf unternehmensinternes Reporting: SQL-Abfragen, Power-BI-Berichte mit DAX und skalierbare Datenmodelle für belastbare Entscheidungsgrundlagen im Unternehmen.
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Grundlagenkurs für den Einstieg in die Datenanalyse: einfache SQL-Abfragen, relationale Datenbanken, erste Dashboards und grundlegende ETL-Prozesse ohne Vorkenntnisse.
BI-Analyst-Profil aus SQL-Datenbankarbeit, Power-BI-Reporting und Business-Analytics-Methoden für datenbasierte Unternehmensentscheidungen.
Power-BI-Weiterbildung von Datenimport über Power Query und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards - ohne Vorkenntnisse.
Breit angelegte Datenanalyse-Weiterbildung: SQL, Power BI, Web-Grundlagen und Einstieg ins maschinelle Lernen für den professionellen Einstieg.
Excel-gestützte Datenqualitätssicherung für angehende Data Analysts: von der fachlichen Fragestellung über Bereinigung und Analyse bis zur adressatengerechten Kommunikation der Ergebnisse.
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