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Konzeptioneller Data-Science-Kurs: Wie werden Datenpipelines, Analysen und Machine-Learning-Modelle so gebaut, dass sie effizient, skalierbar und im echten Betrieb belastbar sind.
Umfassende Data-Scientist-Ausbildung: von SQL-Datenbankabfragen über explorative Analyse und Datenpipelines bis zu Power-BI-Visualisierung und Grundlagen des maschinellen Lernens mit Feature Engineering.
Einsteigerkurs in die Datenanalyse: Grundlagen der Datenmodellierung, SQL-Datenbankabfragen und Power-BI-Visualisierung als solides Fundament für den beruflichen Einstieg in datenorientierte Tätigkeiten.
Aufbaukurs für Data Analysts: fortgeschrittene Power-BI-Techniken, DAX- und M-Formeln, Dataflows sowie Datenmodellierung mit SQL und Python.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning für den beruflichen Einstieg ohne Vorkenntnisse.
Analytische Methoden für Data Scientists: explorative Datenanalyse, SQL, Power BI, Datenpipelines und Machine Learning mit Schwerpunkt auf statistischen Verfahren.
Datenvisualisierung mit Power BI kombiniert mit Prompt Engineering, Statistik-Grundlagen und Projektmanagement-Tools wie MS Project für datenbasierte Projekte.
Power BI mit Zusatzqualifikation Python und SQL: Datentransformation, relationale Datenbanken und Automatisierung kombiniert lernen.
Power-BI-Funktionen für interaktive Dashboards: SQL-Integration, Datenmodellierung und maschinelles Lernen für datenbasierte Entscheidungen.
Fortgeschrittene Power-BI-Methoden: strukturiertes Informationsmanagement, SQL-Integration, Automatisierung und Performance-Tuning.
Prompting für Business Intelligence: KI-Ausgaben gezielt anfordern und in Power BI mit DAX zu Dashboards und Kennzahlen verarbeiten, abgesichert durch SQL-Datengrundlagen.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
Change-Steuerung für Digital Transformation Manager:innen mit Power BI: Datenmodell, Dashboards, Steuerungskreislauf und Data Storytelling für Veränderungsprojekte.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Das methodische Fundament für ein erstes eigenes Datenprojekt: SQL, automatisierte Datenaufbereitung, Power-BI-Visualisierung und explorative Statistik von Grund auf.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Von Datenpipelines über SQL und Power BI bis zu Statistik und ersten Machine-Learning-Modellen: Data Science von den Grundlagen bis zur Expertenanalyse.
Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse für anspruchsvolle Datenanalysen, Automatisierung mit Makros und professionelles Reporting im beruflichen Alltag.
Fortgeschrittene SQL-Techniken (Joins, Window Functions, Indexierung) und DAX in Power BI für tiefgehende Business-Analysen und automatisierte Berichte.
SQL-Datenanalyse, Power-BI-Dashboards mit DAX, Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg als Big Data Analyst - von der Abfrage bis zur ETL-Pipeline.
Datenanalyse anhand realer Fallbeispiele: SQL, Datenmodellierung und Power BI mit DAX, ergänzt um Webtechnologien und eine Einführung in maschinelles Lernen.
Datenanalyse mit Fokus auf professionelle Berichte: SQL-Datenmanagement, Datenvisualisierung mit Power BI und DAX für regelmäßige, entscheidungsreife Reportings.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
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