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Ergebnisse für „Datenanalyse"
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Strukturierter Excel-Kurs vom Grundlagen-Einstieg bis zu Pivot-Tabellen, fortgeschrittenen Funktionen und Datenanalyse — im Combined-Learning-Format für kaufmännische und analytische Berufe.
Von Datenpipelines über relationale Datenbanken und SQL bis zu interaktiven Dashboards: Datenanalyse und Visualisierung für Business Analysts.
Data-Science-Grundlagenkurs mit Fokus auf KI-Methoden: Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen, statistische Analysen mit Python und automatisierte Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Data-Science-Grundkurs mit KI-Fokus: SQL-Datenbanken, Visualisierung, Mustererkennung und Prognosemodelle ohne Programmierkenntnisse.
Praxiskurs für Einsteiger: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Cloud-Datenplattformen (Azure SQL, BigQuery) und Datenvisualisierung mit Power BI.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Datenanalyse-Kurs mit SQL, Python und Power BI: Datenaufbereitung, statistische Analyse und interaktive Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Praxisorientierte Techniken für die Datenverarbeitung: Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und bereinigen, mit SQL auswerten und in interaktiven Dashboards und Berichten präsentieren.
Effiziente Datenpipelines aufbauen: SQL-Datenmodellierung, Aufbereitung in Excel und interaktive Power-BI-Dashboards für professionelle, automatisierte Berichterstattung.
Einstieg in Machine Learning und KI-gestützte Analysen: von SQL-Datenbanken über interaktive Dashboards bis zum Training erster Vorhersagemodelle – praxisnah aufgebaut, auch ohne Vorkenntnisse.
Marketingorientierter Datenanalyse-Kurs: Kunden- und Marktdaten mit SQL, Python und pandas auswerten und die Ergebnisse mit Power BI in datengetriebene Marketingstrategien übersetzen.
Datenanalyse mit Python: pandas, NumPy, matplotlib und seaborn für Datenaufbereitung, Statistik und aussagekräftige Visualisierung.
Skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen mit Power BI, DAX, SQL und Stored Procedures für den praktischen Einstieg als Big Data Analyst.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierungen PL-300, AI-900 und CertNexus CAIP.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python, SQL, Supervised Learning, PySpark und Power BI für Data Scientists und Analysten.
Excel Level 2 für den Business-Einsatz: Pivot-Tabellen, Datenbankfunktionen und Großdatenanalyse für kaufmännische Fachkräfte.
Intensiver Einführungskurs in die Programmiersprache R mit Fokus auf statistische Berechnung, Datenmanipulation und Visualisierung — ideal für Analysten und Data Scientists.
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.
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.
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.
Aufbaukurs mit Fokus auf Feature Engineering fürs Machine Learning: Merkmale extrahieren, Daten bereinigen und Ergebnisse in Power-BI-Dashboards aufbereiten.
Kombination aus KI-Architektur, Azure-AI-Zertifizierung (AI-102, PL-300) und PowerPivot-Zusatzqualifikation für datengetriebene Entscheidungsunterstützung.
Datenanalyse mit Excel auf fortgeschrittenem Niveau: PivotTables, Power Query, Datenvisualisierung und Power Pivot für strukturierte Auswertungen.
Datenanalyse mit Excel, Power BI und SQL: Wer Daten professionell aufbereiten, abfragen und visualisieren will, erwirbt hier ein aufeinander abgestimmtes Werkzeugset aus drei Kerntechnologien plus KI-Grundlagen.
Python für die Datenanalyse: Von den Grundlagen der Sprache über Datenbereinigung und statistische Methoden bis zu Power BI, Azure und dem internationalen Standard CompTIA Data+.
Praxisnaher Kurs, der Datenanalyse-Grundlagen mit KI-Methoden und Tools wie Power BI, Python und Azure kombiniert — von der Datenbeschaffung bis zur Business-Entscheidung.
Suchmaschinenmarketing datenbasiert steuern: Performance-Daten aus der Google Search Console auswerten, Inhalte in WordPress suchmaschinengerecht umsetzen und Kampagnen mit SEM-Tools planen.
Weiterbildung zur Datenanalyse und Business Intelligence mit Vorbereitung auf die international anerkannte CompTIA Data+ Zertifizierungsprüfung.
Umfassendes Programm zur Projektsteuerung von Datenanalyseprojekten mit Scrum, Python und den Microsoft-Zertifizierungen DP-900, PL-900 und PL-300 – für Analysten mit Projektverantwortung.
Data-Science-Weiterbildung mit Schwerpunkt Programmierung: Power-BI-Reports, Python und pandas für Datenanalyse, PySpark für Big Data, Supervised Learning und ein mehrwöchiges Portfolio-Projekt.
SQL von den Grundlagen bis zur Optimierung: Joins, Subqueries, Normalisierung, Window-Funktionen und Abfrageoptimierung für effektive Datenanalyse und professionelles Datenmanagement.
Fortgeschrittene SQL-Abfragen, Datenbankoptimierung und Power-BI-Dashboards mit DAX: Der Kurs bereitet auf die Rolle als BI Analyst vor, der Datenbanken effizient abfragt und daraus interaktive Berichte für die Unternehmenssteuerung baut.
SQL-Grundkurs für strukturierte Datenanalyse: von Abfragen, Joins und Aggregationen über Stored Procedures bis zu Performance-Tuning und Datenvisualisierung.
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