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Ergebnisse für „Datenanalyse"
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Weiterbildung, die Künstliche Intelligenz mit Python-Programmierung verbindet: objektorientierte Grundlagen, SQL-Datenbanken und verantwortungsvoller Einsatz von KI-Modellen.
Datenanalyse für ESG-Reporting: Nachhaltigkeitsdaten zu Scope 1-3, Energie und Lieferketten mit Python, SQL und Power BI verstehen, auswerten und berichten.
Content Marketing und Datenanalyse verbunden: datenbasierte Content-Strategien mit WordPress, KI-Tools und Marktforschung für professionelle Content-Arbeit.
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.
Distributionsmanagement mit Material- und Absatzwirtschaft, Vertriebsmanagement, CRM-Systemen sowie fortgeschrittenen MS-Office- und KI-Kenntnissen.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Medieninformatiker: Datenanalyse, Mustererkennung und Machine Learning praxisnah einsetzen.
Quereinstieg in Logistik 4.0: Cloud-Lösungen, digitale Zwillinge, Bildverarbeitung und Datenanalyse für den Einstieg in die Logistikbranche.
Lagertechnik und Materialfluss optimieren: Datenanalyse, Lagerlogistik-Grundlagen und Lean-Management-Methoden für effiziente Lagerprozesse.
Erweiterte Marketing-Data-Analytics-Techniken: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datengetriebene Kampagnen.
Programmieren mit Python für den Forschungskontext: von den Grundlagen über objektorientierte Programmierung bis zur Anbindung wissenschaftlicher Daten an relationale Datenbanken.
Kombi-Weiterbildung aus Qualitätsmanagement nach DIN EN ISO 9001:2015 und Zusatzqualifikationen in Büromanagement, Vertriebsmanagement, Data-Science-Grundlagen sowie Unternehmensorganisation und -führung.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Datenanalyse praktisch von Grund auf: pandas, matplotlib, SQL, APIs sowie Git und Kanban – gelernt an echten Datensätzen statt an abstrakten Übungsbeispielen.
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.
Datenqualität visuell prüfen mit Python und matplotlib: fehlende Werte, Ausreißer und unplausible Muster grafisch sichtbar machen statt nur rechnerisch nachweisen.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
Data Analytics mit Python, SQL und Power BI: Von der Datenintegration über pandas-basierte Analysen bis zu interaktiven Dashboards – praxisnah für angehende Informatiker:innen.
Von Datenpipelines über SQL und Power BI bis zu Statistik und ersten Machine-Learning-Modellen: Data Science von den Grundlagen bis zur Expertenanalyse.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für IT-Führungskräfte: Datenanalyse, Automatisierung und bereichsübergreifende Steuerung von KI-Projekten.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsinformatiker: von der Rohdatenstruktur über Mustererkennung bis zur Anbindung an bestehende Geschäftsprozesse.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für Wirtschaftsingenieure: methodische Datenanalyse, Mustererkennung und prozessorientierte Automatisierung in technischen Abläufen.
PRINCE2 Practitioner kombiniert mit Microsoft Excel, Kanban und DevOps — das Paket für datengetriebene Projektsteuerung und agiles Workflow-Management.
Geschäftsdaten strukturiert auswerten: von SQL-Datenschnitten über Trend- und Mustererkennung bis zur verständlichen Visualisierung geschäftsrelevanter Kennzahlen.
Weiterbildung in Energiemanagement nach DIN EN ISO 50001 und strategischer Prozessoptimierung für Fach- und Führungskräfte mit technischem oder kaufmännischem Hintergrund.
Operative Vertriebsdaten mit SQL auswerten und in Power BI zu aussagekräftigen Berichten und interaktiven Dashboards verarbeiten – praxisnah für Business Intelligence und Sales Analysts.
Data Analytics mit Python für die Wirtschaftsinformatik: Mustererkennung, Anbindung von MS SQL Server und der Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Prozessverbesserung.
Schnelle, flexible Datenanalyse für den Berufsalltag: SQL-Abfragen und Low-Code-Dashboards kombiniert für fundierte Entscheidungen ohne langwierige BI-Projekte.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Reiner Einstiegskurs in Power BI: Datenquellen anbinden, Daten strukturieren und aussagekräftige, interaktive Dashboards ohne SQL-Vorkenntnisse erstellen.
Data Science und Machine Learning konsequent auf Entscheidungsfindung ausgerichtet: Datenaufbereitung, SQL, Regression, Clustering und Automatisierung durch Skripte.
Klassische KI- und Machine-Learning-Modelle mit Python – von der Musteranalyse bis zur Einbettung datenbasierter Maßnahmen in bereichsübergreifende Abläufe.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn und Python – gezielte Vorbereitung auf die Rolle des Data Scientist mit Fokus auf maschinelles Lernen.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
Data Cleaning und Visualisierung für angehende Data Analysts: Kerntechniken der Datenbereinigung mit pandas sowie Diagramme mit matplotlib, erprobt an realen Projekten wie Taxidaten und Churn-Analyse.
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